历时27年，2800万例调查数据披露饮酒与健康的真实关系！
作者：
Dr. Zheng 香港大学博士
Dr. Lu 瑞士伯尔尼大学博士
适量饮酒对我们的身体到底有没有好处呢？
有没有一个喝酒的安全值？
有些人一喝酒就脸红，那他到底是能喝还是不能喝？
提到春节，最重要的就是团圆，而团圆的餐桌上一般都少不了酒。那你是不是也准备开始在年夜饭上酣畅淋漓了？
且慢！你可知道酒精已经被世界卫生组织列为“一类”致癌物质？所谓“一类”致癌物质就是指已经确认会致癌的物质同样被列为“一类”致癌物质的还有黄曲霉素、甲醛、烟草等。此外，饮酒还会造成包括酒精肝、肺结核、脑梗以及心血管疾病在内的多种健康问题！
“什么？我大中华泱泱大国，“酒文化”源远流长，无酒不欢，你现在告诉我，喝酒会致癌？我可不信！”
对于众多的饮酒爱好者，这种抵触心理我们是可以理解的，话不多说，我们直接上数据。早在1988年，国际癌症研究机构（IARC）就已经把酒精定义为一类致癌物质。根据2012年的数据，全世界因酒致癌的比例占所有癌症患者比例的5.5%，因此导致的死亡人数占全部癌症死亡人数的比例更是高达5.8%（也就是说，每18个癌症患者中就有1个是因为喝酒导致，每19个患癌死亡的人中就有1个是因为喝酒导致的）。世界癌症基金会/美国癌症研究所以及国际癌症研究机构的研究已经得出确定结论：喝酒，不管是红酒白酒还是啤酒果酒，跟口腔癌，咽癌，喉癌，肝癌、食道癌，乳腺癌和结直肠癌直接相关。
如果一个男性每天摄入28g酒精，大约2听啤酒的量，一个女性14g酒精，1听啤酒的量，那么他们患口腔癌和咽癌的风险是不喝酒的人的1.8倍，而他们患食道癌的风险将提高1.3-5 倍。女性朋友更要注意酒精已经被证实会提高患乳腺癌的风险。如果你每天摄入约10克的酒精（大约半听啤酒），那么你罹患乳腺癌的风险就会提高5%，如果是绝经后的女性这个风险更是会提高9%1。你如果留意观察你的周围爱喝酒的人，他们中一些人是不是经常会在这些部位中发现癌症。此外，喝酒还会引起消化系统、神经系统以及心血管系统等方面的各种疾病。根据柳叶刀统计，仅2016年因为喝酒导致的死亡人数至少有280万人，目前已经成为15-49岁人群的主要杀手之一。对于所有疾病，喝得越多，风险越高。
酒精是怎么对我们的身体产生危害？我们先来看看喝进去的这些酒发生了什么。酒精进入我们人体之后，经历一个从酒精到乙醛到乙酸的代谢过程。酒精是麻痹神经，让人“爽”的那个成分；而对身体伤害最大的成分却是乙醛，它是“喝酒有害健康”的直接原因（甲醛和乙醛是同类物质，相信大家也都听过它的危害），同时也是让血管舒张，导致脸红的原因，乙醛本身就是一种致癌物质，如果没有及时被代谢，乙醛就会到处破坏细胞内的DNA，引起各种突变。
另外，在酒精的代谢过程中还会产生大量的自由基，它的臭名远播，它同样会氧化细胞内的DNA，蛋白质和脂类破坏细胞的功能。而且，在酒精发酵生产过程中还可能导致酒中掺杂其他一些致癌物质，比如亚硝酸胺、酚烃类物质。
那你也许要问我，喝多了会致病也许没错，但怎么听说如果每天喝一点点小酒对身体是有好处的？是的，有传言比如每天喝一杯红酒能保护我们的心脏，喝红酒甚至还有美容的功效？确实，英国著名的医学杂志《柳叶刀》在2018年4月发表文章，通过对来自19个国家的599912个个体的研究进行总结，表明似乎存在一个饮酒阈值，只要不超过这个阈值，适度饮酒对身体可能是有益的。拥护喝酒的同志们最有力的支持证据就是这条J曲线，根据该曲线，每周饮酒只要低于100g，那就不对身体有害，而且还能降低因心血管疾病引起的死亡率。这个消息让无数爱酒人士振奋不已，振臂高呼“科学家都说了：适量喝酒有益健康！”
但对这些爱酒人士来说好景不长，打脸的时刻来得很快。2018年8月柳叶刀杂志发布了迄今为止最为庞大最为权威的关于饮酒相关的研究，研究分析了来自全世界195个国家和地区，从5岁到95岁的男性和女性，长达27年，超过2800万人和65万注册案例的研究分析，在剔除了干扰因素并优化算法和模型之后十分明确地指出一个事实：酒精的安全值是零。
换句话说，每一滴酒都对我们的身体有害，喝得越多，对我们身体的伤害越大。
当大家看到上面两个完全排斥的结论的时候，肯定会问：“一会儿这个研究发现喝酒有好处，一会儿又说那个研究发现喝酒全是坏处，我到底该听哪个？”那为什么结果差别这么大呢？有这个好奇心的人不止是你们，还有科学家们。2021年1月份来自澳大利亚昆士兰大学的杨剑教授团队找到了这个原因。
简单地说，这些不同的结论主要来自实验过程中的“误差”。通常像流行病学这类型的研究只能以人为对象，通过收集这些研究对象的报告进行统计分析。误差就出在这“人”身上。杨剑团队分析了英国生物银行超过45万人的调查数据。有意思的是，其中有14488的调查对象在报告中表示自己是滴酒不沾的好青年。然而，他们中的一部分人很快被他们自己的就医报告啪啪打脸。因为根据后续的问卷调查以及医院就诊记录，这三千多人至少有10%有饮酒史并患有与饮酒相关的疾病，比如酒精肝或者酒精依赖症候群。还有一些人前面说了自己现在会喝酒，后面问到喝酒量的时候却填了个大大的“0”，还有15.6%的人没有如实记录他们真实的饮酒量，特别是重度饮酒爱好者。这类明显的“误报”情况当然会直接影响最终的分析结果了。他们还发现一个大bug，根据之前的调查报告，那些喝酒比10年前要少的人的患病比例居然比那些跟过去喝酒一样多甚至喝更多酒的人还要高！难道说控酒戒酒反而更容易生病而敞开了喝反而更健康？当然并非如此，深挖原因后发现这些人减少喝酒的主要原因就是“生病”和“医嘱”。所以这里患病比例高是喝酒少的原因而非结果。当他们把所有这些误差考虑在内并修正bug后，那条J曲线就被无情地掰成一条直线了。
所有这些对于酒精和人的健康的研究当然并不仅仅是因为好奇，更重要的是，这些研究结果也让我们可以进一步审视现有的酒类控制政策以及酒类广告的日常宣传。如果不能很好向大众宣传喝酒有害的理念，甚至宣传喝酒养生或者喝酒护心等错误的观念，那对我们老百姓的健康将是十分不利的。对于吸烟，烟盒上明确标示了“吸烟有害健康”，那么对于喝酒，有一天我们是否也能在酒瓶上看到“喝酒有害健康”的字样呢。因此，做这期视频的目的就是在新春佳节即将到临之际，我们希望在大家享受团聚的美好时刻的同时向大家传递科学的声音：喝酒没有安全值，不存在少量饮酒有益身体健康。也希望可以倡导大家改变我们的劝酒文化，大家量力而饮，一起过一个健康的牛年！！
题外话：
我们平时经常说北方人酒量好，特别是山东梁山好汉酒量好，这个是真的吗，有没有科学依据啊？哎，你别说，还真有研究来为我们进行这样的解答。2020年中国代谢解析计划（ChinaMAP(China Metabolic Analytics Project)）通过分析体内的乙醛脱氢酶（ALDH2）的几个关键位点的变异频率和分布发现，果然北方人的酒精代谢会比南方人来得强，所以酒量更好。酒精代谢最强的是一些少数民族同胞，三甲分别归属藏族、蒙古族还有彝族，令人意外的是，山东人的数据并不突出。来自南方的福建人和广东人光荣垫底。如果要拿我们中国人的耐酒能力和其它人种来比较，恐怕结果要让你失望，我们中国人清除酒精的能力明显低于欧洲人和非洲人，因而喝同样多的酒，我们的体内会有更多的乙醛累积，因此诱发癌症的风险也更高。所以，我们更要少喝哦！
题外的题外话：
当然我们也经常听到有人说：“我爸我爷平时没事就整两杯，现在身体还是倍儿棒！”。这种例子当然存在，所有这些研究结果都是基于人群的分析，统计的也是人群的平均效应，讨论的也是风险。当我们谈论喝酒会导致各种患病风险提高的时候我们并不是说每一个喝酒的人都会因酒致病。假设不喝酒不会得癌症，喝酒会导致患癌风险提高1%，当然大概率你会落在幸运的99%之中，只是每一个1%落到每一个家庭，每一个患者身上都是100%。
还有人质疑难道不喝酒就不得癌吗？就不生病吗？喝酒的乐趣你又懂吗？是的，对于有些人，他们可以从喝酒中获得快感，但是他们可能不知道喝酒有害，所以我们的任务是把这个信息传达出去，如果他们知道了，权衡了他们自身的情况还是决定喝酒，那有一天他们因此得病后也不会病的糊里糊涂。也有可能他们看完这篇文章，他们意识到酒对自己身体健康的破坏，看看自己身边的家人后他们决定戒酒了。我们希望做的就是把这个事实告诉所有人，在知情的情况下做决定总好过不明不白搭上自己的身体。
参考文献：
1 Roswall, N. & Weiderpass, E. Alcohol as a risk factor for cancer: existing evidence in a global perspective. J Prev Med Public Health 48, 1-9, doi:10.3961/jpmph.14.052 (2015).
2 Wood, A. M. et al. Risk thresholds for alcohol consumption: combined analysis of individual-participant data for 599 912 current drinkers in 83 prospective studies. Lancet 391, 1513-1523, doi:10.1016/S0140-6736(18)30134-X (2018).
3 Collaborators, G. B. D. A. Alcohol use and burden for 195 countries and territories, 1990-2016: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016. Lancet 392, 1015-1035, doi:10.1016/S0140-6736(18)31310-2 (2018).
4 Xue, A. et al. Genome-wide analyses of behavioural traits are subject to bias by misreports and longitudinal changes. Nat Commun 12, 6450, doi:10.1038/s41467-020-20237-6 (2021).
5 Cao, Y. et al. The ChinaMAP analytics of deep whole genome sequences in 10,588 individuals. Cell Res 30, 717-731, doi:10.1038/s41422-020-0322-9 (2020).
