Hace poco, la Organización Mundial de la Salud recomendó evitar el uso de edulcorantes artificiales para perder peso o reducir el riesgo de problemas de salud como las cardiopatías y la diabetes. Esta recomendación se basaba en la revisión de la organización de la investigación disponible hasta la fecha sobre edulcorantes artificiales.
Desafortunadamente, no se puede confiar en esos hallazgos. Esto se debe a que los estudios existentes sobre edulcorantes artificiales están plagados de problemas metodológicos. Incluso la OMS lo sabe, dado que describió su certeza en las pruebas existentes como “baja”. Tal vez sea cierto que los edulcorantes artificiales no ayudan a perder peso, pero realmente no lo sabemos con certeza.
Este no es un problema reservado solo a los edulcorantes artificiales. El estado de la investigación sobre nutrición es deficiente y los problemas afectan gran parte de la investigación sobre afirmaciones dietéticas y de estilo de vida en torno a cosas como el café, el vino, el chocolate oscuro, las dietas de moda, la cantidad de ejercicio, lo que sea. Esto explica en parte otros cambios de opinión recientes sobre si el consumo moderado de alcohol es bueno para la salud: una revisión reciente ha descubierto que los métodos de investigación utilizados en muchos estudios anteriores sobre los beneficios del consumo de alcohol son defectuosos.
Está claro que la dieta y el ejercicio son partes importantes de un estilo de vida saludable, pero es difícil calcular con precisión el efecto específico de cualquier cambio sobre la base de cómo se llevan a cabo actualmente la mayoría de las investigaciones sobre nutrición y estilo de vida.
Tomemos el caso de los edulcorantes artificiales. Los estudios aleatorizados —en los que se asigna a las personas un tratamiento u otro al azar para garantizar que no interfieran otros factores— se consideran la regla de oro. Sin embargo, los ensayos aleatorios sobre edulcorantes suelen ser pequeños y breves, lo que dificulta llegar a conclusiones fiables sobre sus efectos a largo plazo. Además, la forma en que se estudian los edulcorantes en los ensayos suele ser muy diferente de la forma en que la gente los utiliza en el mundo real. Por ejemplo, en algunos ensayos los participantes consumieron edulcorantes artificiales además de su dieta habitual, en lugar de sustituir algunos azúcares reales de su dieta por edulcorantes artificiales —la intervención que más interesa a los investigadores—, a menudo durante solo unos meses.
Muchos estudios, tanto de edulcorantes como de otros comportamientos dietéticos y estilos de vida, no son aleatorios. Por ejemplo, varios estudios sobre edulcorantes se limitan a observar a las personas a lo largo del tiempo, siguiendo su consumo de edulcorantes y sus resultados de salud, como las tasas de diabetes o infartos al miocardio. Estos estudios observacionales, como se les llama, tienen sus propios problemas, muchos de los cuales son tan graves que es difícil tomarse esos estudios en serio.
El más importante de estos problemas es muy conocido: la correlación no implica causalidad. Si las personas que consumen más edulcorantes tienen más probabilidades de padecer diabetes de tipo 2, ¿fueron los edulcorantes la causa de la diabetes? ¿O las personas que consumen más edulcorantes también tienen más probabilidades de padecer diabetes debido a otros aspectos de su dieta o su salud? Los investigadores pueden intentar tener en cuenta las diferencias obvias entre los grupos, pero es imposible tenerlo todo en cuenta.
Si los ensayos aleatorios y los estudios observacionales típicos de la investigación sobre la dieta y el estilo de vida presentan tantos retos, ¿cómo podemos obtener respuestas fiables?
La fiabilidad sigue empezando por la aleatorización. La aleatorización es clave para establecer la causa y el efecto; ayuda a asegurarse de que dos grupos son por lo demás similares antes de considerar qué ocurre con aquellas personas que consumen diferentes cantidades de edulcorantes artificiales, vino tinto o chocolate oscuro.
En los ensayos aleatorios, los investigadores asignan de manera intencionada a las personas a uno u otro grupo al azar, pero es difícil llevar a cabo ensayos de este tipo que sean bastante grandes y duraderos como para resultar útiles. (¿Dejarías que un científico te dijera qué debes comer cada día durante la próxima década?).
No obstante, hay otras formas de estudiar de forma creíble las relaciones causa-efecto de los comportamientos dietéticos y de estilo de vida: identificando situaciones en las que las personas están expuestas a esos comportamientos no por las manos aleatorias de los investigadores, sino por accidente. Los llamados experimentos naturales, utilizados habitualmente en economía, son extraordinariamente potentes, pero están muy infrautilizados en la investigación médica.
Por ejemplo, consideremos que en 1953, el Reino Unido puso fin al racionamiento de azúcar y dulces que había estado en vigor desde la Segunda Guerra Mundial. Interesados en estudiar el efecto de la ingesta de azúcar en la primera infancia, los economistas Paul Gertler y Tadeja Gracner observaron que los niños nacidos en los años inmediatamente anteriores al fin del racionamiento pasaban la infancia y la niñez con una cantidad limitada de azúcar en su dieta debido a dicho racionamiento.
Los niños nacidos años más tarde tenían dietas infantiles más azucaradas. Cuando estos niños se hicieron adultos, su ingesta de azúcar siguió siendo superior a la de niños similares nacidos durante el racionamiento.
Al medir la salud de estos dos grupos más de 50 años después —mucho más tiempo del que cualquier ensayo clínico podría razonablemente seguir a las personas—, los economistas descubrieron que el consumo adicional de azúcar provocaba mayores tasas de diabetes, colesterol elevado, artritis y medidas de inflamación crónica.
Otra forma en que las personas pueden ser aleatorizadas de manera accidental a comportamientos saludables es a través de sus genes. Pensemos en la cuestión tan estudiada de si el alcohol, con moderación, es bueno o malo para la salud. En un estudio de más de 500.000 adultos chinos, los investigadores aprovecharon las variaciones genéticas que hacen que algunos adultos, al azar, procesen enzimáticamente el alcohol de forma diferente, lo que provoca síntomas desagradables como rubor. Dado que esos individuos tienden a beber menos alcohol, los investigadores pueden estudiar la relación causal entre el consumo de alcohol y los resultados de salud examinando a personas por lo demás similares con y sin variantes genéticas específicas, un enfoque denominado aleatorización mendeliana.
Aunque todavía no se ha llegado a un consenso, algunas investigaciones que utilizan estos métodos indican que incluso pequeñas cantidades de alcohol pueden aumentar el riesgo de padecer enfermedades cardiovasculares y cáncer.
A continuación, algunas ideas no probadas en la investigación sobre nutrición que, utilizando métodos más propios de la economía que de la medicina, podrían aprovechar la aleatorización natural.
Volviendo a la cuestión de cómo la ingesta de azúcar en la primera infancia afecta la salud, supongamos que los investigadores pudieran localizar familias con tres hijos en las que al de en medio se le diagnosticara diabetes. El hijo mayor de esas familias podría haber pasado varios años creciendo sin que en casa se prestara especial atención a la ingesta de azúcar, hasta que al hermano de en medio se le diagnosticó diabetes. Mientras tanto, el hijo menor de esas familias podría haber crecido en un hogar especialmente preocupado por el azúcar.
Se podrían estudiar estas familias y comparar los resultados de salud a largo plazo entre el primer y el tercer hermano que, por casualidad, estuvieron expuestos a diferentes entornos azucarados. Y si les preocupara (como nos preocuparía a nosotros) que los hijos mayores y menores de las familias pudieran diferir en otros aspectos además de su exposición al azúcar, podrían tenerlo en cuenta comparando al primer y tercer hermano de familias similares en las que el hijo de en medio no tuviera diabetes. No es un estudio perfecto, pues los hermanos no crecen en entornos idénticos, pero es mejor que los de simple observación porque aprovecha la naturaleza aleatoria del orden de nacimiento de los hermanos.
Entendemos por qué se publican tantos estudios observacionales simples; los efectos de la dieta son difíciles de estudiar por medios tradicionales en la investigación médica y hay un gran deseo de comprender mejor los efectos sobre la salud de los alimentos que ingerimos.
Pero llenar el vacío de investigación con estudios que hacen poco por ayudarnos a comprender las relaciones causa-efecto de nuestras decisiones alimentarias en la vida real no contribuye a avanzar en la comprensión; de hecho, siembra confusión.
Los investigadores médicos, presionados profesionalmente para publicar o quedarse atrás, a menudo se ven animados a publicar simples estudios observacionales que carecen de rigor empírico. Las revistas médicas, en respuesta al interés público por la información sobre la dieta, fomentan a su vez esta investigación a pesar de conocer sus importantes limitaciones. La cobertura mediática no hace sino aumentar la confusión.
La revolución de la credibilidad en la economía, que ahora ya ha durado décadas, impulsó el uso de diseños de investigación de alta calidad y a menudo creativos en el trabajo económico empírico, hasta el punto de que en 2021 un grupo de economistas recibió el Nobel por su trabajo con experimentos naturales.
Aunque los investigadores médicos aprovechan cada vez más los experimentos naturales —gracias en parte al gran aumento de los datos digitales en los últimos años—, estos métodos siguen siendo poco enseñados e infrautilizados, sobre todo cuando se trata de dietas. Esta importante investigación necesita una revolución de la credibilidad propia.
Anupam B. Jena es economista, médico y profesor de la Facultad de Medicina de la Universidad de Harvard. Christopher M. Worsham es médico de cuidados intensivos e investigador de salud pública en la Facultad de Medicina de la Universidad de Harvard. Son autores de Random Acts of Medicine: The Hidden Forces That Sway Doctors, Impact Patients, and Shape Our Health y de la colección Random Acts of Medicine Substack.
Ilustración por The New York Times; fotografías de Bill Boch, DBenitostock, Peter Dazeley, Tooga/Getty