饮食与脱发：一项大型遗传学研究真正发现了什么

一项大型2025年遗传学研究发现，饮食偏好与雄激素性脱发（AGA）和斑秃（AA）均存在关联信号。其中关于酒精的发现值得关注；而关于甜瓜、洋葱和茶的发现，尚不足以证明应改变饮食。

这一区别很重要，因为这并不是一项让人们食用特定食物、再由研究人员追踪其头发状况的试验。这是一项孟德尔随机化（MR）研究：一种旨在检验某种暴露是否可能导致疾病的复杂遗传学方法。该分析雄心勃勃、透明度高，也比另一项横断面营养调查强得多。但其核心暴露变量是食物喜好，而不是食物摄入量。这一差距使该研究无法告诉读者，酒精、茶、洋葱或甜瓜会在多大程度上改变脱发风险——甚至无法说明食用其中任何一种是否会带来变化。

这项遗传学研究发现了什么

Pan et al.（2025）针对FinnGen R11中两种非瘢痕性脱发结局——AGA和AA——检验了187种由遗传学推导出的食物偏好模式。食物偏好数据来自161,625名英国生物银行参与者；他们按九分制对139种食物进行喜好评分。随后，研究人员利用遗传相关性和结构方程模型构建了187种非冗余模式。

在374项检验中——即187种暴露因素乘以两种结局——他们发现了18项通过5% Benjamini-Hochberg错误发现率阈值的关联。报告的信号包括：饮酒与更高的AGA风险相关，以及甜瓜、洋葱、茶以及若干复合型甜味、苦味和鲜味偏好模式与较低风险相关的信号。

该研究采用了标准的MR保障措施。研究人员在全基因组显著性水平选择遗传工具变量，通过LD聚类剔除相关变异，并报告F统计量高于10。其主要分析采用逆方差加权法，并以MR-Egger、加权中位数、约束最大似然和MR-PRESSO分析作为检验。这些选择减少了一些常见偏倚来源。但它们无法证实，一个与喜欢甜瓜相关的基因会通过食用甜瓜来改变无黑色素瘤的头皮生物学。

为何酒精是值得关注的发现

酒精不同于其他报告的信号，因为作者使用来自三项独立GWAS的工具变量对其进行了检验：141,145名每周至少饮酒一次者的特定饮料摄入量；941,280人的每周饮酒杯数；以及480,842人的每日乙醇克数。这些数据集之间一致的AGA信号，使这一结果比基于单项GWAS的食物偏好发现得到更多支持。

与个别食物相关的主张相比，它也更符合已确立的AGA生物学。AGA涉及对雄激素敏感的毛囊，其中睾酮经5α-还原酶转化为双氢睾酮（DHT）会促使毛囊逐渐微型化。在真皮乳头细胞实验中，Muangsanguan et al.（2025）描述了与DHT相关的5α-还原酶和TGF-β1信号传导，它们会抑制毛囊增殖。这是机制背景，并非饮酒会导致某个人脱发的证据。不过，酒精相关的雄激素代谢紊乱、氧化应激，以及锌和叶酸等营养素耗竭，构成了通向AGA的一条生物学上合理的途径。

实际结论仍应保持克制：对于患有AGA或有强烈家族史的人，出于整体健康考虑，减少大量饮酒是有合理依据的；本研究则为此增添了一条可能与头发相关的理由。该分析并未提供临床剂量-反应曲线、绝对风险增加值，也未证明减少饮酒会减缓脱发。

喜欢一种食物并不等于食用它

非酒精相关结果建立在一个更难成立的假设之上。这些遗传变异预测的是偏好评分，而不是份量、克数、营养素暴露，或对某种饮食的长期遵从情况。遗传上倾向于喜欢洋葱的人可能会吃更多洋葱，也可能与其他人吃得一样多，或以营养特征相似的另一种食物替代它。MR设计无法区分这些可能性。

作者指出，食物偏好评分的重测信度为0.8至0.9，高于食物频率问卷通常报告的0.5至0.8。这意味着偏好评分相当稳定。但这并不能证明它们是槲皮素、β-胡萝卜素、山奈酚或任何其他候选化合物摄入量的有效替代指标。

这些模式的构建方式又增加了一层不确定性。研究人员依据食物喜好中的遗传相关性对食物进行聚类。共享的味觉受体遗传学可能会将营养成分不同的食物归入同一模式，因为人们对苦味或甜味的感受相似，而不是因为他们会一起食用这些食物或获得相当的营养素。基于味觉结构的模式并不会自动成为通常营养学意义上的膳食模式。

AGA–AA问题

AGA和AA都是脱发疾病，但其主要生物学机制并不相同。AGA依赖雄激素。AA是一种自身免疫性疾病，涉及毛囊免疫豁免丧失和CD8+ T细胞活性。包括Han et al.（2022）在内的毛囊周期研究表明，FGF等信号通路可影响实验系统中的毛囊再生；但这并不会使AA变成一种雄激素疾病。

当一轮食物偏好工具变量的全面分析，在两种驱动因素如此不同的疾病中产生特异性关联时，就会出现两种相互竞争的解释。食物偏好可能会同时影响不同的雄激素和免疫通路。或者，这些变异可能通过与食物消费无关的通路影响脱发风险——这一问题称为水平多效性。后者在这里是一个严重的担忧，而非技术性脚注。

MR-Egger和MR-PRESSO能够检测部分多效性，但这两种方法都无法可靠地解决相关多效性；在相关多效性中，影响假定暴露的遗传通路也与影响疾病的通路同步变化。即使敏感性分析看起来干净，也无法挽救一个从未测量读者真正关心的暴露因素的工具变量。

多重检验使食物相关主张仍属探索性

检验374个假设会带来偶然发现的机会。Pan et al.采用的错误发现率程序适用于探索性工作，并意味着18项报告的关联中预计约有0.9项假阳性。它比Bonferroni阈值p<1.34×10⁻⁴宽松。由于该论文未报告所有原始p值，读者无法确定18项结果中哪些能在这一更严格的校正下仍然成立。

这18项关联均未在独立的脱发结局队列中得到重复验证。这些工具变量也主要是在英国及欧洲血统的英国生物银行参与者中开发，并应用于芬兰FinnGen结局。连锁不平衡、饮食文化和遗传背景的差异，可能影响这些工具变量在不同人群之间的适用性。

生物学可以为研究提供依据，但不能据此制定菜单

在实验室条件下，植物化合物可以影响与AGA相关的通路。Iltaf et al.报告称，Ficus benghalensis提取物在体外抑制了II型5α-还原酶，并在兔中评估了毛发生长。该发现支持一个研究问题：植物来源的化合物能否改变生成DHT的酶？但它并未表明，普通膳食摄入量的茶、洋葱或甜瓜可在人类头皮中抑制5α-还原酶。

最接近的人体干预文献涉及的是浓缩补充剂，而非完整食物。一项关于AGA膳食补充剂的2026年系统综述和网络荟萃分析发现，一些补充剂存在获益证据，但效应量和证据质量不一。它并未确定任何完整食物模式可预防或治疗AGA。尚无对照饮食干预显示对AA有效。

这就是为什么在研究更充分的疾病中，饮食主张看起来有所不同。针对心血管结局和血糖控制的饮食干预，已在随机试验及综合分析中接受检验，例如一项2024年心血管饮食干预网络荟萃分析和一项关于2型糖尿病饮食方法的网络荟萃分析。脱发饮食研究尚未建立起摄入量测量、随访、剂量-反应数据和临床终点这一证据基础。

不要仅基于这项研究，就在饮食中增加甜瓜、洋葱或茶来治疗脱发。如果大量饮酒是你日常生活的一部分，而你又担心AGA，减少饮酒是一个站得住脚的健康决定——但该研究无法告诉你头发会出现什么变化。

Pan et al.证实，遗传因果推断方法可应用于饮食与脱发研究。接下来的研究需要测量人们实际摄入的食物，在FinnGen之外重复验证发现，检验剂量-反应关系，并将膳食暴露与人类头皮的雄激素或免疫生物学联系起来。在此之前，酒精信号是一项得到不同寻常支持的假设。食物特异性主张仍只是线索，而非处方。