Колин Кэмпбелл - Полезная еда

Но искать сложность намного труднее. Однофакторные причинные связи куда легче измерить, и они дают более удовлетворительные (если не дали эффекта) ответы: как бы ни были сложны система и ее взаимодействия в реальности, хороший ученый-редукционист считает: чтобы вызвать нужный результат, необходим и достаточен всего один фактор из сотен, тысяч и миллионов, присутствующих в системе. Курильщики чаще болеют раком? Это ничего не доказывает, пока вы не выделите из сигареты одно химическое вещество, которое всегда вызывает рак. Редукционистское исследование целенаправленно игнорирует такие сложности, как искажение эффекта курения образом жизни и питанием, как и частоту курения и уровень зависимости.

Тем не менее в чем-то поиск сложности легче, чем погоня за жесткими схемами. Редукционизм может исходить из простых моделей причинной зависимости, но они часто дают неожиданные и необъяснимые результаты, намекая на сложные и туманные (а иногда неправдоподобные) решения. Холизм же предполагает сложные причинные модели, но в известном смысле указывает на простые решения. (Что может быть проще, чем «Решите большинство проблем со здоровьем, перей­дя на цельную растительную пищу»!)

Иными словами, редукционистские исследования часто требуют изобретения новых сложностей — в особенности методов исследования и объяснений. Есть такой анекдот:

Миллиардер захотел разработать метод определения победителя на скачках. Позвал биолога, математика и физика, дал задание, миллион долларов и год времени. Через год приходит биолог: «Зная точную родословную лошади, успехи ее родителей, чем ее кормили, как лечили, я могу точно назвать максимальную скорость». Математик: «Имея точные статистические данные предыдущих забегов лошадей, я могу назвать приблизительные результаты…» Физик: «Мне нужно еще 10 лет, 50 млн долларов, несколько помощников и лаборатория, но я уже построил модель движения абсолютно упругого сферического коня в вакууме!»

Физики, как и редукционисты, занимающиеся питанием, потратили уйму времени на поиск решения, которое в реальном мире не работает. (Неудивительно, что одно из определений слова «академический» — «чисто теоретический»!) Поскольку я вырос на настоящей ферме, в моих исследованиях сферические животные не появлялись. Войдя в научное сообщество, я старался сделать сложность биохимии целью и центральной проблемой своей работы. Что вообще можно получить, пытаясь упростить ее и загнать в теоретические рамки?

Я не хочу, чтобы вы подумали, будто наука погрязла в редукционизме. Например, физика элементарных частиц в конце концов забросила редукционистскую мечту найти «монаду» — элементарную частицу, которую нельзя разделить на меньшие части.

Сначала физики открыли атомы. Затем — большие субатомные частицы, про которые рассказывают в школе: протоны, электроны и нейтроны. А потом начались странности. Нейтроны, кварки, мюоны, бозоны, фермионы были окрещены элементарными частицами, пока тео­рия или наблюдения не приводили к следующему делению. Чем ближе физики смотрели, тем больше твердое вещество напоминало практически пустое пространство с мельчайшей частицей внутри. Сейчас самые передовые ученые рассматривают материю просто как плотную форму энергии. И не случайно недавно открытый бозон Хиггса был прозван «божественной частицей». Специалисты понимают, что холизм создает фундамент даже для редукционистских принципов наблюдений. Многие физики с изумлением указывают на подобие между атомами, клетками, планетами, галактиками и Вселенной в целом (сходство между различными уровнями — один из характерных признаков холистической системы). Появление в XX веке квантовой теории нанесло сокрушительный удар по редукционистской парадигме, введя неопределенность туда, где должны были присутствовать только механистические события. Физик-теоретик и популярный писатель Стивен Хокинг пишет о субатомных частицах, способных путешествовать назад во времени. Этот эффект, известный как ретропричинность, указывает на то, что некоторые последствия предваряют свои причины. Гвоздь в крышку гроба причинно-следственного редукционизма!

Тем не менее многие ученые — особенно ответственные за исследование здоровья и болезней человека (например, диетологи) — по-прежнему живут в ньютоновской вселенной XVII века.

Откуда мы знаем то, что знаем?

Ученые могут спорить с философами круглые сутки, но на деле важны доказательства. Возникает вопрос: что считать таковыми? Какие методы поиска ответов признаются в науке плохими и хорошими? Какие пригодны для данного объекта исследования?

Ответы на эти вопросы субъективны, хотя наука и считается объективным, свободным от оценочных суждений поиском. Они зависят от самих вопросов и от способов поиска. Эпидемиологи — ученые, исследующие причины болезней и здоровья человека — называют способ рассмотрения научных вопросов более формально: «дизайн исследования». Рассмотрим несколько вариантов дизайна, от холистичных до редукционистских. Подробно изучим различия между ними, типы доказательств и их влияние на выводы из исследования, особенно касающиеся питания.

Источник холистических доказательств № 1: обсервационные (экологические) исследования

Один из способов определения оптимальной диеты человека, очевидный для всех, кроме фундаменталистски настроенных редукционистов, — изучение и сравнение существующих популяций: чем они питаются и насколько здоровы. Эпидемиологи называют такой вид исследований обсервационным. Его основные черты — наблюдение без вмешательства и внимание к определенным наблюдаемым фактам, например потреблению пищи и заболеваемости, без попыток доказать причинно-следственные связи. Исследователи просто фиксируют характеристики диеты и заболеваний в популяции. Если обсервационное исследование рассматривает диету и заболеваемость в группе людей примерно в одно и то же время — как фотография, — его называют кросс-секционным. Размер исследуемой популяции может варьировать от небольшого сообщества из нескольких сотен человек до большой страны.

Результатом становятся скорее взаимосвязи между переменными, чем доказательства, что конкретная причина дает конкретное следствие. Взаимосвязи часто представляют в виде корреляций, биологическую значимость которых определяют статистически, поэтому такие исследования также называют корреляционными.

Поскольку собранные данные — средние по популяции, сделать заключение о причинной зависимости для конкретного человека невозможно. Если мы попытаемся предположить в этих данных причинную связь, мы совершим так называемую ошибку уровня обобщения. Сравнивая популяции, мы можем заметить, что, например, большое число машин — признак богатого общества — коррелирует с высоким риском рака молочной железы, также характерного для богатых. Но делать вывод, что машины вызывают рак молочной железы, или призывать женщин, боящихся рака, избегать автомобилей, не имеет смысла. Результат указывает только на то, что у двух показателей есть что-то общее, требующее дальнейшего изучения. Сила обсервационного исследования — в его способности выявлять значимые закономерности и сравнивать успешность разных стилей жизни. Однако, поскольку здесь нельзя сделать выводы о конкретных причинах, редукционисты считают такой дизайн исследования слабым.