科研動態｜JAMA：膳食膽固醇或蛋類攝入與患心血管疾病和早死的關係研究

VOICE OF NUTRITION

科研動態·Vol. 29

鍾勝利

Victor Zhong

鍾勝利 （Victor Zhong） 博士，現美國西北大學費恩伯格醫學院預防醫學系博士後，2016年底畢業於北卡羅萊納大學教堂山分校營養系，獲得營養學（主修）和流行病學（輔修）博士學位。本科就讀於華中科技大學同濟醫學院公共衛生學院。研究領域主要為使用流行病學數據、電子病曆數據，以及組學數據來研究糖尿病和心血管疾病的病因、監測與預防的策略。迄今發表18篇同行評議文章，並參與《Diabetes in America, 3rd Edition》書籍一個章節的編著。第一作者文章11篇，包括JAMA和Diabetes Care的封面文章。至今給JAMA、The BMJ、 Annals of Internal Medicine、Diabetes Care 等刊物審稿二十餘次。

引言

最新發現

該研究表明，在美國成年人中，攝入更多的膳食膽固醇和蛋類與心血管疾病和早死的風險增加呈顯著正相關，並且存在劑量反應關係。蛋類攝入增加疾病風險的主要原因是因為蛋黃中含有豐富的膽固醇。

研究設計

研究對象來自6個前瞻性美國隊列，1985年3月25日至2016年8月31日間收集研究對象的數據用於該研究。在基線排除患有心血管疾病、能量攝入極端值（每天攝入能量少於500kcal或多於6000kcal）和所有相關研究變數缺失的參與者後，最終納入了29615名研究對象。對膳食數據進行評估時，食物攝入量頻次被轉化成用均值代表的每日攝入量（如：3-4次/周=0.5次/天）；對食物分類採用統一標準；規定每份食物的數量；混合型食物中不同食物所佔的比例也被考慮在內。該研究的主要結局是心血管疾病的發生（終點事件包括致死性和非致死性冠心病、中風、心衰，以及其他病因導致的心血管疾病死亡）和所有死亡事件的發生；次要結局是冠心病、中風、心衰、心血管疾病死亡和非心血管疾病死亡。此外，用標準化問卷收集了研究對象的以下信息：年齡、性別、種族、教育水準、生活方式因素（包括吸煙、飲酒、體力活動）、BMI、血壓、血脂水準、用藥情況和患病狀況。在統計學分析中，用隊列分層的特定病因危險模型分析膳食膽固醇或蛋類攝入與心血管疾病、心血管疾病亞型和死因別死亡率的關係。在模型1中，調整了年齡、性別、種族和受教育程度。模型2在模型1的基礎上，額外調整了吸煙、飲酒等生活方式因素。為了更進一步的研究，研究者在模型2的基礎上，分別額外調整了飽和脂肪等營養素，富含膽固醇的食物（如加工和非加工類紅肉等）和膳食模式。此外，研究者還進行了亞組分析和6個敏感性分析。

研究結果

• 在模型2中，每天額外攝入300mg膳食膽固醇會使患心血管疾病和全死因早死的風險分別增加17%和18%；每天多吃半個蛋類會使患心血管疾病和全死因早死的風險分別增加6%和8%。但是在校正膳食膽固醇攝入後，蛋類攝入不再與心血管疾病和早死的風險有關。選用每天300毫克膽固醇和每天半個蛋（每周3-4個）作為部門，是因為這是當代美國人的平均攝入量，因此結果更能推廣到普通美國人。因為發現的是劑量反應關係，所以無論選用什麼部門，都不會改變文中的結論。

• 研究人員發現在校正飽和脂肪等重要的營養素後，膳食膽固醇和蛋類攝入仍然與心血管疾病和早死的風險呈正相關。

• 在亞組分析中發現，相比於超重（25≤BMI<30）或肥胖（BMI≥30）的研究對象，在BMI小於25的研究對象中，膳食膽固醇攝入和患心血管疾病的關係更強。絕大多數情況下，在低血脂的人群中，膳食膽固醇或蛋類攝入與心血管疾病和早死無關，間接表明所發現有害關係存在個體差異。另外一個比較有意思的亞組分析結果是，即使在吃高質量飲食的人群中，膳食膽固醇和蛋類攝入仍然存在風險。健康的飲食貌似無法降低高膳食膽固醇攝入帶來的風險。

• 未發現膳食膽固醇或蛋類攝入與冠心病存在顯著相關，但與其他健康結局存在顯著相關包括中風，心衰，心血管疾病死亡，和非心血管疾病死亡。

• 敏感性分析發現，排除隨訪開始2年和5年內出現結局的研究對象，或對隨訪年數人為截斷在10年或20年後，重新分析數據，均未發現研究結果有明顯改變。這很大程度上表明，即使在隨訪過程中飲食習慣發生改變，結論仍舊一致。

研究意義

本研究的局限性

• 研究對象自我報告的膳食數據可能存在回憶誤差。此外，該研究主要的一個局限在於，在長時間的隨訪過程中，僅收集了研究參與者的基線膳食攝入。不過敏感性分析表明，研究參與者飲食習慣的改變可能並不會影響文章結論。

• 用於該研究分析的6個隊列中，其中4個隊列都使用了不相同的膳食評估工具，這會導致不同隊列間的數據存在較大的異質性。但是研究人員用統一流程標準化了所有隊列的飲食數據，並且採用隊列分層分析，大大降低了不同隊列異質性帶來的影響。

• 沒有關於冠心病，中風，心衰，以及非心血管疾病死亡（比如癌症）的亞型結局。

• 因為不同國家和地區營養與食物大環境的不同和疾病發病率的差異，將美國人群的結果應用於非美國人群中要慎重。

• 該研究是觀察性研究，因此不能證明因果關係。

• 該研究也沒有考慮雞蛋烹飪方式帶來的影響。

參考文獻

[1] US Department of Health and Human Services And US Department of Agriculture. 2015-2020 Dietary Guidelines for Americans. 8thEdition. December 2015. https://health.gov/dietaryguidelines/2015/guidelines/. Accessed January 31,2019.

[2] Dietary Guidelines Advisory Committee. Scientific Report of the 2015 Dietary Guidelines Advisory Committee: Advisory Report to the Secretary of Health and Human Services and the Secretary of Agriculture. Washington,DC:US Dept of Agriculture, Agricultural Research Service; 2015.

[3] US Department of Agriculture. Agricultural Research Service, Nutrient Data Laboratory. USDA National Nutrient Database for Standard Reference, Release 28.Version Current:September2015. https://ndb.nal.usda.gov/ndb/. Accessed January 31,2019.

[4] Zhong VW, Van Horn L, Cornelis MC, Wilkins JT, Ning H, Carnethon MR, Greeland P, Mentz RJ, Tucker KL, Zhao L, Lloyd-Jones DM, Allen NB. Associations of dietary cholesterol or egg consumption with incident cardiovascular disease and mortality. JAMA. 2019;321(11):1081-1095.4.

[5] https://www.hsph.harvard.edu/nutritionsource/2019/03/18/eggs-and-cholesterol-back-in-the-spotlight-in-new-jama-study/

科研動態-即時採訪

感謝您的科研分享並接受營養青年會（ICNYSN）的即時採訪。數據的來源和採集對研究結果至關重要。該研究基於的飲食問卷是否納入一些「隱性」的雞蛋來源，如麵包和蛋糕加工過程中的添加？如果這部分沒有經過嚴謹的計數的話，是否該研究得出雞蛋攝入和心血管疾病/全因死亡率近線性關係的結論會被削弱？

這項研究考慮了「隱性」雞蛋的來源。營養學研究經常使用的營養資料庫如USDA （美國農業部）的和NDSR （Nutrition Data System for Research），都包含常見的菜單資料庫，用於估測混合型食物的食材成分。有時候研究者也會根據特定人群的特定飲食文化和習慣來確定一種混合食物的食材成分。

舉一個混合食物的例子，比如在MESA（Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis）這個隊列中，膳食問卷的其中一個問題是「bran muffins （麩皮瑪芬）」的年平均攝入頻率和平均攝入量（分成大，中，小三種瑪芬）。瑪芬是一種使用多種食材的烘焙食物。MESA給出了詳細的標準食譜：「bran muffin made from recipe w/o topping made with canola margarine, salt, real egg (0.25); ready-to-eat low-fat bran muffin (0.15); ready-to-eat regular bran muffin (0.6)」。簡單地說，關於雞蛋，MESA規定一個中等大小的瑪芬（大概是57克）含有四分之一個雞蛋。由於不同人做瑪芬所用食材的不一致性，用相同的食譜估算，肯定會存在偏差，但這在營養學研究裡難以避免，因這種偏差而造成結果被削弱還是被增強無法知曉。可以確定的是，本文使用的膳食問卷都經過可靠性研究論證的（即做過validation study）。

美國傳統食用雞蛋的一個方式是scrambled egg （炒蛋） 或者omelet （煎蛋卷），烹飪時可能會用到大量黃油，且通常作為早餐和培根、熏肉等同食。除此之外，美國人很少單獨食用雞蛋。不同國家和人群中，雞蛋的烹飪方式差別很大，請問這些不同的烹飪方式是否也會影響雞蛋的營養價值與健康效益？比如我國食用雞蛋的方式相比美國更多樣化，如水煮蛋、茶碗蒸、荷包蛋等，也嘗用來佐餐或做湯。本研究的發現在應用到中國人群中，有什麼需要特別注意的？

將美國人群的結果推廣到非美國人群，特別是推廣到發展中國家的時候，需要非常謹慎。因為不同國家，食材豐富程度、容易獲取程度、居民收入、營養教育，以及飲食習慣、飲食文化的差異，包括基線慢性病的發病率以及相關風險因子的發生率是不同的，這些差異會導致不同國家或者人群觀察到的結果有差異。

問題中提到不同國家對於雞蛋烹飪方式和飲食習慣的差異。雖然鹽油糖等調味品攝入過多可能對健康不利，但烹飪食物不可避免需要加入這些調味品。此外高溫煎炸的環境可能會產生額外的一些對健康有影響的物質。本研究雖然校正了加工肉，膳食脂肪，食鹽等因素（也僅能從側面間接地來論證而已），但無法直接評估烹飪方式對結果的影響，這的確是一項不足。希望未來的研究可以分析不同雞蛋烹飪方式對健康的影響。

已有研究表明，膳食膽固醇攝入量並不直接與血液膽固醇水準相對應。那麼，膳食膽固醇通過什麼機制導致心血管疾病和早死？

遺憾的是，本文不是一個機制性研究，所以無法回答這個問題。著名的Ancel Keys方程給出了膳食膽固醇和膳食脂肪攝入與血液膽固醇的計算關係，但是現在有研究對這個方程的可靠性進行了質疑。在不同人中，相同的膳食膽固醇攝入對血液膽固醇水準的影響也可能大不同，有的人會升高很多，有的人變化不大。如果我沒有記錯數據的話，西方人群中大約有三分之一的人是hyper-responders，即膳食膽固醇明顯使血液膽固醇升高，其他三分之二是hypo-responders，即膳食膽固醇對血液膽固醇的影響不如hyper-responders那麼明顯。這主要與基因型以及其他一些因素（腸道吸收，菌群等）有關。

除了可能的血液膽固醇這一個機制，目前其他可能的機制包括氧化應激、炎症反應、血管內皮功能改變等，但是目前的研究都沒有十分透徹。機制性的研究會是接下去的一個重要方向，我最近審稿的過程中，也發現了相關的機制性研究，很有趣。

雖然雞蛋中膽固醇含量高，但雞蛋是優質蛋白和其他多種有益健康的營養素的來源。請問如何全面理解雞蛋的營養價值和健康效應。

毫無疑問，雞蛋白是優質且性價比高的蛋白質來源。本文結果顯示，雞蛋的有害作用主要是因為雞蛋黃中的膽固醇。有意思的一點是，雞蛋黃同時也含有豐富的維生素（ABD等）、礦物質(鐵鋅硒等)，和不飽和脂肪酸等等與健康息息相關的營養素。人體的健康不能缺乏這些營養素，但是雞蛋黃不是唯一來源。對於美國人，或者飲食模式以及健康狀況跟美國人類似的其他西方人群，尤其是心血管疾病風險較高的人群，減少或者控制雞蛋黃攝入以及其他高膽固醇食物的攝入，在目前膽固醇有益還是有害仍有爭議的情況下，不失為一個比較保險和合理的飲食習慣。畢竟每一種食物都不能吃過量。雞蛋只是一種食物，膽固醇也只是一種營養素。人們更需要關注整體飲食模式的健康性以及平衡性，比如多吃新鮮蔬菜、新鮮水果、豆類、全穀物食物，少吃紅肉、加工肉、飽和脂肪豐富的食物以及油炸食物，控制添加糖、油、鹽等的攝入，是目前大多數膳食指南對普通人群的普適性推薦。

此外，需要強調的是，本研究的樣本是成年人，無法回答小孩子怎麼吃的問題。

除了雞蛋，還有其他高膽固醇低飽和脂肪的食物，例如海鮮類。有沒有看過這類食物？您推測這些食物是否會和雞蛋產生同樣問題？

所有動物來源的食物都有膽固醇，比如雞蛋（只存在在雞蛋黃中），豬牛羊肉、雞鴨魚海鮮、加工肉（火腿香腸午餐肉等）和奶製品（特別是黃油奶油以及一些高脂肪的起司）。因為雞蛋是食材之一，烘焙類食物也常常含有膽固醇，比如麵包、蛋糕、瑪芬等。就美國而言，根據NHANES 2013-2014年的數據，膳食中的膽固醇42%來自於肉類（雞肉12%，非加工紅肉8%，加工肉5%，海鮮類5%，這些肉類的混合食物12%），25%來源於雞蛋黃，17%來自雞蛋與五穀雜糧做成的烘焙類食物，11%來自於牛奶以及奶製品。

目前我們手頭上的數據無法精細到每一種食物來源的膽固醇攝入量，我們只有個人膳食總膽固醇攝入量。在數據分析的時候，我們在模型中額外校正了每一種含有膽固醇的食物，發現校正了加工肉、非加工紅肉和雞蛋後，膳食膽固醇攝入與心血管系統疾病以及全死因早死的風險不再顯著相關。而校正其他含膽固醇的食物比如雞肉、魚海鮮和奶製品不對結果造成影響。這提示可能來自雞蛋、加工肉和非加工紅肉的膽固醇含有的健康風險更大，不過我們的研究尚無法驗證此假說。兩個原因：第一，這三種食物是最主要的膳食膽固醇的來源（佔總攝入的60-70%以上），在統計學上校正三種食物後，剩餘食物的膽固醇總量有限（或者是variation有限 ），無法對結果造成大的影響。第二，這三種食物也有其他營養素比如膽鹼（choline）、鹽、鐵、肉毒鹼（carnitine）等，可能通過其他的通路比如著名的TMAO等影響疾病的發生。

該研究的分析納入了六個不同的人群研究，由於各個研究均存在不同的設計和數據收集的方式，您能否分享您是如何克服這個挑戰的？為什麼不使用傳統的薈萃分析呢？

該研究最花時間，最枯燥乏味無趣的就是將六個人群的飲食數據用標準化的流程(protocol)以及數據字典（data dictionary）進行統一化（harmonization）。同時對所有食物一份的量（one serving size）進行統一定義，對所有食物大類比如蔬菜、水果、低脂乳製品等都用相同的歸類方法。我們在JAMA文章的附件裡面很清楚的介紹了這一整個數據統一標準化的過程（diet data harmonization）。雖然這項工作費時枯燥，但大大降低了隊列之間飲食數據差異性對結果的影響。也使我們的研究相比傳統的使用每篇文獻最終分析結果的薈萃分析(meta-analysis)更具有優勢。

另外我們用了隊列分層分析（cohort-stratified analysis）。雖然最終給出的還是一個綜合的結果，但是這一分析方法在建模過程中容許不同隊列有不同的相關性。如果不採用隊列分層分析，我們一開始就假定所有隊列的相關性都一致，這顯然是一個不太合理的假設。

最後，我們6個敏感性分析（sensitivity analysis）也沒有改變文章結論，包括去除任意一個隊列，排除剛開始2年或者5年內因心血管疾病或者死亡的樣本，以及將隨訪時間強製截斷在10年或者20年等等。

其實也沒有什麼特別的經驗，我提三點自己的親身體會吧。

第一：美國的博士課程教育非常高質量高強度，毫無誇張的說，我有因為學業壓力、考試壓力大而哭過，這邊上課每周都有各種考試或者家庭作業（以個人為部門或者小組為部門），難度都不小。雖然學業繁重，但是也因此培養了紮實的基本功和學習能力。除了營養專業以外，我輔修了流行病學學位，需要必修多門中階和高階的流行病學方法課。此外，出於個人的強烈興趣，我額外選修了多門統計學、社會學，以及流行病學課程，也加深了自己對多種方法學的運用與理解。

第二：學過的知識如果很久不用就會還給老師了，因此通常文章用到什麼方法，一般都是去谷歌搜索，如果以前學過的，可以快速回憶一下。很多情況下都是現學現賣，包括此文章中的cause-specific hazard models 和subdistribution hazard models，以及用R來計算absolute risk difference等都是用到的時候再去臨時學習的。所以勤用Google，真的是個大寶藏。我之前主要是用SAS來做數據分析。

第三：平時可以多注意下，系裡老師、學生和博後他們常用的一些方法，如果剛好你要用的方法，他們常用，那就省了好多自學的時間。因為再複雜的方法，其實懂了之後，都會很簡單。通常情況下，只是多了幾行code而已。

營養青年會雖然有許多流行病學專家，但也有許多非流行病學領域的朋友。鍾博士能否深入談談流行病學研究的意義？為什麼流行病學通常隻給出關聯性結果，但在預防醫學領域意義巨大？如何正確解讀時常改變的流行病研究結果的意義？這些結果對之後的科研和政策的影響程度有多少呢？

流行病學被大家批評為是不精確的科學 (inexact science) 或者軟科學 (soft science)，不像數學、物理學等學科是1+1=2和E = mc2這種精確的科學。以公共衛生領域的流行病學為例，我們的研究對象通常都包括社會經濟因素、生活方式因素、建築環境因素、社會心理因素等等非常複雜又難以精確測量的變數，但是這些複雜的因素都是和人類健康息息相關的，也是導致現代肥胖、糖尿病、心血管疾病等慢性病流行的主要原因。

雖然流行病學有自身的問題，但是對人類健康的貢獻非常大。比如流行病學之父John Snow最廣為人知的一項貢獻，就是用流行病學方法發現了倫敦霍亂爆發是因為水源受到病菌的汙染，而不是之前大家錯誤認為的空氣汙染論。關於流行病學的意義，我想用一項數據來說明，美國CDC認為美國自1947年以來，醫學流行病專家們做出的貢獻給美國人均壽命增加了25年（In fact, the CDC credits medical epidemiologists with adding 25 years to the average life expectancy of people living in the United States since 1947）。

流行病學的終極目標之一是確定疾病的病因，但是流行病學研究用的是觀察性的數據，而不是實驗性的數據（比如嚴格設計執行的雙盲臨床隨機對照實驗），所以觀察到的流行病學結果只能是兩個或者多個因素之間的關聯性。這種關聯性研究存在的限制性也很明顯：隨機誤差、系統誤差，或者一個或多個混淆因素都會導致關聯性結果的偏差；不同因素在不同人群中的作用也可能不同；不同因素對疾病發生至可觀察到病理改變的時間長短也不同。這些因素都是導致現在對同一研究問題，不同流行病學研究百家爭鳴的原因。所以關聯性存在並不能證明因果性，同時關聯性不存在不能代表因果性不存在。

儘管有這樣那樣的問題，流行病學是公共衛生領域的基石性學科，大部分公共衛生研究都離不開流行病學方法的合理應用。雖然提供的是關聯性，但是如果這種關聯性在不同時間和不同人群中反覆被驗證，那麼這種關聯性的可信度就很高。而且隨著流行病學學科的發展，現在已經有很多方法可以用觀察性的數據嘗試做因果性的推論，感興趣的同學可以去搜索北卡Stephen Cole, 哈佛James Robins，Miguel Hernan等教授的文章和著作。

對政策的影響，拿飲食來舉例吧，現在膳食指南的大部分數據還是來源於採用觀察性數據的流行病學研究。因為除了少數營養素缺失導致疾病的領域，營養學研究搞大型臨床隨機對照實驗難度很大。第一個原因：經濟成本很高，所以很少有機構願意花這麼多錢。估計做一個膳食模式和慢性病關係的大型隨機臨床試驗，沒有數億投入（我個人猜測）弄不下來。第二個原因：幾乎沒有人願意很多年每天吃差不多的食物。第三個原因：很多時候可能存在醫學倫理的問題。因此，在因果性數據缺乏的情況下，流行病數據仍是當代以及未來膳食指南的主要證據來源。

JAMA和Lancet這類雜誌會發表些大數據的end study, 從您的角度，這些大數據分析是否真的是end study? 是否還存在質疑？您從質疑的角度開始，通過數據的支持，完成了這篇非常精彩的論文。可以請您談下您當時是如何想的嗎？

大數據研究容易發現一些弱關聯性的結果，這些結果在大部分小樣本的研究中也許統計學意義不顯著。比如我們JAMA文章中發現的膽固醇與雞蛋攝入和心血管系統疾病以及早死的風險，關聯性就不是很強，但是統計學意義很顯著，主要結局的P值都在<0.0001。但是這也是正常的，因為單一營養素和單一食物，如果觀察到很強的關聯性，結果反而很可疑（得考慮是不是數據準確，是否考慮到主要的混淆變數等等）。

大型的隨機臨床試驗有可能會是某種程度上的end study，如著名的SPRINT研究，就改變了美國診斷高血壓的標準。大型的流行病學研究通常不會是end study，經常還是爭議的新開端，比如Lancet發的一些PURE studies。只能說如果是數據可靠，分析方法合適的大數據流行病學研究，結果相對更可信一些。但我們這篇JAMA文章挑戰了現行指南，可能會引起新一輪的爭議，以及新一輪的該領域文章發表的熱潮。

幾乎所有的流行病學研究都是群體水準的研究，但我們知道個體差異很大，比如不同的人攝入膳食膽固醇對血清膽固醇的影響就可能天差地別。這種影響在大數據研究中更容易放大，因為有小的相關性也能被發現。大家如果把研究結果往自己身上套用，可能會發現不適用。例如有人每天都吃兩三個雞蛋這麼多年了，血液膽固醇指標一直都很好；比如有人一頓吃七八個雞蛋，天天健身，身體好的很。這也是文章結果備受大家質疑的其中一個原因。另外一個主要的原因是不同的研究結論不同，人家不知道相信哪個，被搞得暈頭轉向。研究結論不同的原因，在上一個問題中已經粗略介紹過了。

當下對於來自外界的質疑，我盡量放平心態，人們有權質疑，其實質疑也是推進科學進步的必要因素。我也受到了一些謾罵甚至人身攻擊，盡量還是不要受這些外界因素干擾，導致自己心情不好，甚至喪失科研熱情。要知道這僅僅是一項有數個不足的觀察性研究，僅此而已。最終怎麼吃，新版的膳食指南會給出答案。膳食指南一直都在根據現有的科學證據再版，值得普通大眾參考和借鑒。

該文章發表之後，來自各方媒體的解讀常常會有錯誤。您覺得這類錯誤的根本原因是什麼？作為科學工作者，如何去避免此類誤讀的發生？

根本原因還是流行病學研究發現的是關聯性，有多種原因會導致結論的不確定性，就科研領域來說，還沒有堅實的定論。我遇到一些營養科普平台攻擊和質疑我們的研究時，並沒有仔細看過原文。而對於沒有接受過科學訓練，對飲食研究不了解的媒體從業者進行相關報導時，很難做到準確。部分媒體從業者不能完全理解每一句科學用語想要表達的精確含義，免不了用自己的理解進行文字加工。

作為科研工作者，避免這種問題的發生能做的有限。我能想到的有三點：第一，文章儘可能用通俗化的語言寫，盡量做到每一句話，特別是文章結論要清晰、沒有歧義。第二：當有媒體願意採訪研究作者的時候，耐心解釋，同時可以詢問新聞報導發出來之前能否給我們過目一遍。當然這點有時候比較難做到。第三：用郵件溝通交流相比電話交流，可能研究被誤解的概率會降低。對於現場直播類的採訪，可以讓媒體提前提供可能會問到的問題，這樣研究者可以事先準備好清晰準確並且讓大眾聽得懂的答案。

我還在接受科研訓練，需要努力進一步提升專業技能，所以還算不上科學家。分享一些感悟吧。

第一：確定自己有科研熱情，熱愛當下以及未來要從事的科研道路。這條路不好走，待遇相對來說也不是很高，比上不足比下有餘而已。所以沒有熱情和激情的話，未來的職業生涯會走得會比較辛苦。

第二: 無論學習哪個公衛專業，除了學好專業課以外（比如營養專業的學生學好營養專業課），還需要打好紮實的統計學和流行病學的基礎知識。不然不但看文章費勁看不懂，做數據分析也會困難重重。

第三：現在主流的科研知識還只能從國外文獻獲得，所以沒有一個好的英語水準，是很難成功的。希望未來中文也能成為科研界的一個主流語言。

第四：選擇一個優秀的導師，是科研生涯成功的開始，也是最重要的一步。至於如何找到一個優秀的導師，大家只能各顯神通去打聽了解了。優秀的科學家都會有不錯的口碑，不難了解到。

第五：有不懂的問題先問谷歌或者其他可靠的搜索引擎，不要有問題張嘴就問師兄、師姐或者導師，自學能力和自我解決問題的能力很重要。而且大家都很忙，如果你問的問題很容易自己就搜索的到，會給師兄師姐和導師留下不好的印象，久而久之，也會對自己的科研生涯造成負面影響。

研究作者申明：本採訪中的言論僅代表個人當下的觀點和理解，也許會有不恰當之處甚至錯誤之處，如有發現，歡迎批評指正。學無止境，和大家共同進步！

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嘉賓｜鍾勝利 VictorZhong

採訪｜ICNYSN科研合作委員會（葉樹茂、茹苑）

撰稿｜吳飛

設計｜F.Z. 文薈