Ингредиенты. Странные химические свойства того, что мы едим, пьем и наносим на кожу - Джордж Зейдан Страница 3

Кукурузная палочка Cheetos не сможет немедленно убить вас, если, конечно, в нее не добавили пару граммов цианида.

Мы начнем с того же, с чего начал я: с обработанных пищевых продуктов. В первой части поговорим, почему они вообще существуют. Во второй немного отвлечемся от обработанных пищевых продуктов и обсудим химические вещества (от Cheetos до солнцезащитного крема и сигарет), воздействию которых мы подвергаем себя ежедневно. В третьей части мы вернемся к ужасающим цифрам, которые вы увидите дальше в этой главе, и попытаемся понять, откуда ученые их взяли. Наконец, выясним, что все это значит для нас.

Давайте отбросим долгие вступления и начнем. Чтобы понять, насколько обработанные продукты вредны, нам нужно сначала дать им определение. Зачем? Подумайте о следующем (абсолютно гипотетическом) эксперименте, который мог бы установить, влияет ли такая пища на сердечно-сосудистую систему.

1. Вы запираете 100 человек в одной комнате.

2. Одну половину из них вы кормите обработанными пищевыми продуктами, а другую – необработанными.

3. В течение 10 дней вы регулярно измеряете их артериальное давление.

Чтобы провести этот эксперимент, необходимо дать четкое определение обработанным пищевым продуктам, потому что кому-то придется ходить в магазин и покупать еду вашим человеческим морским свинкам.

Звучит вполне разумно, не так ли? Но если понятие «обработанные пищевые продукты» не будет предельно четким, то результаты исследования не будут точными. Представьте, что человеку, отвечающему за покупку продуктов, скажут приобретать все, что продается в упаковке. В таком случае он может покупать груши в золотой фольге и Twix, простые овсяные или сладкие кукурузные хлопья, только что испеченный багет или булки с изюмом и корицей долгого хранения. Если определение того, что вы тестируете, не будет конкретным, то результаты будут такими.

Иными словами, получается полный хаос. Итак, чтобы проверить, могут ли обработанные пищевые продукты загнать вас в гроб раньше времени, нам нужно дать им определение.

Ладно, это просто. Похоже на распределение по факультетам в Хогвартсе, верно?

Хотя мне больно это говорить, такой метод ненаучен. Все вышеперечисленные продукты, как с Гриффиндора, так и со Слизерина, являются обработанными в той или иной степени. Сейчас мы просто распределили их согласно тому, насколько полезными или вредными их считаем. Однако определять их все в одну группу тоже кажется неправильным. Категория «обработанные пищевые продукты» кажется бессмысленной, если она настолько широка, что в нее можно включить и Cheetos, и варенье. В таком случае к необработанным можно отнести только сырое мясо и свежие овощи.

Мы чувствуем, что между обработанными и необработанными продуктами должна существовать фундаментальная разница, как между классическим детским фильмом «Гарри Поттер и философский камень» и порнофильмом «Гарри Маленькиеяйца и несостоявшаяся эрекция» [6], хотя и там, и там у Гарри и Гермионы не было секса.

Одно из популярных определений обработанных пищевых продуктов основано на том, насколько сложной кажется еда. Это сводится к двум вещам: сколько в ней ингредиентов и насколько произносимые у них названия. Химики обычно считают это утверждение глупым и отвергают его, но я думаю, что на нем стоит задержаться. Во-первых, определение простое и четкое, однако оно неидеально, если вас интересует научный подход к проблеме. Почему? Представьте себе «индекс обработанности продуктов» (ИОП), основанный на этих двух критериях. Получится что-то вроде этого:

Вот ИОП драже Smarties:

ИОП = 9 + 34 = 43

А вот ИОП кофе:

ИОП = приблизительно 1000 [8] + приблизительно 4000 = приблизительно 5000

Интуитивно мы чувствуем, что Skittles и Smarties примерно одинаковы, но если судить по ИОП, то первые конфеты обработаны в три раза сильнее. Кофе, который обжаривается, а затем заливается горячей водой (относительно простые манипуляции), согласно ИОП в 49 раз обработан сильнее Skittles и в 116 раз – Smarties.

Проблема в том, что ИОП на самом деле не показывает степень обработки. Он отражает лишь то, как Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (англ. Food and Drug Administration, FDA) регулирует этикетки с составом и как химики называют молекулы и соединения. Например, обогащенная мука содержит молекулу, которая имеет три разных наименования:

2 Номенклатура ИЮПАК – система наименований химических соединений и описания науки химии в целом. Она развивается и поддерживается в актуальном состоянии Международным союзом теоретической и прикладной химии – ИЮПАК.

Все три названия относятся к одной молекуле, но они дали бы совершенно разные ИОП. Эта проблема усугубляется, когда дело касается еще более сложных молекулярных смесей, например кофе. Если состав не указан на упаковке, что мы должны использовать, чтобы вычислить ИОП? «Кофе» (ИОП = 2), «арабика» (ИОП = 4), а если взять все известные химические вещества, содержащиеся в чашке этого напитка, то ИОП будет равен 5000. В зависимости от того, как вы будете считать, кофе будет либо в 30 раз менее обработанным, чем Skittles, либо в 40 раз более обработанным, чем эти радужные конфеты.

Итак, интуитивное сравнение сложности ингредиентов может сработать при выборе продуктов в супермаркете, но для науки оно не подходит.

Трудно придумать разумный индекс обработанности продуктов, который можно будет применять в научных экспериментах. Карлос Монтейро, нутрициолог [10] и исследователь в области общественного здравоохранения, вместе со своей командой разработал систему классификации продуктов NOVA. По этой системе еда разделяется на группы согласно «природе, степени и цели» обработки. Иными словами, как, в какой степени и с какой целью пища была обработана. Вместо числовой шкалы или простого разделения (обработанные и необработанные) в системе NOVA используются четыре группы пищевых продуктов. Первая – это «необработанные или минимально обработанные пищевые продукты», а четвертая – «ультраобработанные». Вот несколько примеров того, какая пища входит в каждую категорию.