Solltest du Kaffee trinken? Wenn ja, wie viel? Dies scheinen Fragen zu sein, die eine Gesellschaft, die in der Lage ist, innerhalb eines Jahres Impfstoffe gegen ein neues Atemwegsvirus herzustellen, problemlos beantworten sollte. Und doch zeigt die wissenschaftliche Literatur zum Thema Kaffee eine Frustration, die Leser, ganz zu schweigen von vielen Forschern, mit Ernährungsstudien haben: Die Schlussfolgerungen ändern sich ständig und sie widersprechen sich häufig.
Diese Art von Meinungsverschiedenheit ist möglicherweise nicht so wichtig, wenn es sich um Lebensmittel oder Getränke handelt, die nicht häufig konsumiert werden. Als die Weltgesundheitsorganisation 1991 Kaffee als mögliches Karzinogen einstufte, waren die Auswirkungen enorm: Mehr als die Hälfte der amerikanischen Bevölkerung trinkt täglich Kaffee. Ein möglicher Zusammenhang zwischen Getränke-, Blasen- und Bauchspeicheldrüsenkrebs wurde durch Beobachtungsstudien aufgedeckt. Es würde sich jedoch herausstellen, dass solche Studien, in denen Forscher eine große Anzahl von Menschen auffordern, Informationen über Dinge wie ihre Nahrungsaufnahme und ihre täglichen Gewohnheiten zu melden und dann nach Zusammenhängen mit bestimmten Gesundheitsergebnissen zu suchen, nicht erkannt haben, dass diejenigen, die rauchen, wahrscheinlicher sind Kaffee trinken. Es war das Rauchen, das ihr Krebsrisiko erhöhte; Nachdem dieser Zusammenhang (zusammen mit anderen) verstanden worden war, wurde Kaffee 2016 von der Liste der Karzinogene gestrichen. Im nächsten Jahr ergab eine Überprüfung der verfügbaren Beweise, die im British Medical Journal veröffentlicht wurde, einen Zusammenhang zwischen Kaffee und einem geringeren Risiko für Einige Krebsarten sowie Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Todesfälle jeglicher Ursache.
Eine neue Analyse vorhandener Daten, die in der Zeitschrift Circulation: Heart Failure der American Heart Association veröffentlicht wurde, legt nahe, dass zwei bis drei (oder mehr) Tassen Kaffee pro Tag das Risiko einer Herzinsuffizienz senken können. Natürlich gelten die üblichen Vorbehalte: Dies ist Assoziation, keine Kausalität. Es könnte sein, dass Menschen mit Herzerkrankungen dazu neigen, Kaffee zu meiden, und möglicherweise denken, dass dies schlecht für sie sein wird. Also … gut für dich oder nicht gut für dich, was ist das? Und wenn wir nie sagen können, wozu dienen diese Studien?
Kritiker haben in der Tat argumentiert, dass es keine gibt – dass die Ernährungsforschung ihren Fokus von Beobachtungsstudien auf randomisierte Kontrollstudien verlagern sollte. Durch zufälliges Geben von Kaffee an eine Gruppe und Zurückhalten von Kaffee von einer anderen können solche Versuche versuchen, Ursache und Wirkung auseinanderzuhalten. Wenn es jedoch darum geht zu verstehen, wie sich ein Aspekt unserer Ernährung auf unsere Gesundheit auswirkt, weisen beide Ansätze erhebliche Einschränkungen auf. Unsere Diäten wirken ein Leben lang auf uns. Es ist nicht möglich, Menschen in einem Labor zu halten und ihre Kaffeekonsum zu überwachen, bis sie eine Herzinsuffizienz entwickeln. Aber es ist bekanntermaßen schwierig, die Leute dazu zu bringen, genau zu berichten, was sie zu Hause essen und trinken. Um der Kaffeefrage auf den Grund zu gehen, sollten Sie im Idealfall die Art der verwendeten Kaffeebohne kennen und wissen, wie sie geröstet, gemahlen und gebrüht wurde – was sich auf ihre Biochemie auswirkt – sowie die genaue aufgenommene Menge, ihre Temperatur und die Menge und Art eines zugesetzten Süßstoffs oder einer Molkerei. Dann würden Sie alle anderen Variablen berücksichtigen, die den Stoffwechsel und die allgemeine Gesundheit eines Kaffeetrinkers beeinflussen: Genom, Mikrobiom, Lebensstil (z. B. Schlafgewohnheiten) und sozioökonomischer Status (gibt es Haushaltsstress? Schlechte lokale Luftqualität?).
Randomisierte Kontrollversuche könnten noch nützliche Erkenntnisse darüber liefern, wie Kaffee biologische Prozesse über kürzere Zeiträume beeinflusst. Dies könnte helfen, bestimmte längerfristige Assoziationen zu erklären und damit zu validieren. Bevor Wissenschaftler jedoch einen Versuch mit einem bestimmten Nährstoff durchführen, müssen sie Grund zu der Annahme haben, dass dies erhebliche Auswirkungen auf viele Menschen haben könnte. Sie müssen auch bereits plausible Beweise dafür haben, dass das Testen der Verbindung an menschlichen Probanden ihnen keinen dauerhaften Schaden zufügt.
Die Zirkulationsstudie verwendete Beobachtungsdaten, aber ihr ursprüngliches Ziel war es nicht, die Beziehung zwischen Kaffee und Herzinsuffizienz zu bewerten. So charakterisierte es der Hauptautor David Kao, ein Kardiologe an der Medizinischen Fakultät der Universität von Colorado: „Die allgemeine Frage war: Welche Faktoren im täglichen Leben wirken sich auf die Herzgesundheit aus, von denen wir nichts wissen möglicherweise geändert werden, um das Risiko zu senken. “ Da jeder fünfte Amerikaner eine Herzinsuffizienz entwickelt, können selbst kleine Änderungen seines Verhaltens große kumulative Auswirkungen haben.
Traditionell gehen Forscher von einer Hypothese aus: Kaffee senkt beispielsweise das Risiko für Herzerkrankungen. Dann vergleichen sie die Kaffeezufuhr der Probanden mit ihrer kardiovaskulären Vorgeschichte. Ein Nachteil dieses Prozesses besteht darin, dass die vorgefassten Vorstellungen der Forscher auf vielfältige Weise dazu führen können, dass sie falsche Beziehungen finden, indem sie beeinflussen, welche Variablen sie in die Analyse einbeziehen und ausschließen, oder indem sie skrupellose Forscher dazu veranlassen, die Daten so zu manipulieren, dass sie ihrer Theorie entsprechen. “Sie können jeden Befund, den Sie in der Wissenschaft wollen, mit Ihren eigenen Vorurteilen ausgraben, und Sie erhalten eine Veröffentlichung daraus”, sagt Steven Heymsfield, Professor für Stoffwechsel und Körperzusammensetzung am Pennington Biomedical Research Center der Louisiana State University. Um diesen Punkt zu veranschaulichen, suchte eine häufig zitierte Rezension aus dem Jahr 2013 im American Journal of Clinical Nutrition nach 50 gängigen Kochbuchzutaten in der wissenschaftlichen Literatur. 36 waren individuell mit einem erhöhten oder verringerten Krebsrisiko, einschließlich Sellerie und Erbsen, in Verbindung gebracht worden.
Kao begann jedoch nicht mit einer Hypothese. Stattdessen verwendete er eine leistungsstarke und immer beliebter werdende Datenanalysetechnik, die als maschinelles Lernen bekannt ist, um nach Verbindungen zwischen Tausenden von Patientenmerkmalen zu suchen, die in der bekannten Framingham-Herzstudie gesammelt wurden, und der Wahrscheinlichkeit, dass diese Patienten eine Herzinsuffizienz entwickeln. Der Algorithmus “wird beginnen, die Variablen auszurichten, die am meisten zur Varianz der Daten beigetragen haben” oder den Bereich der Herzergebnisse, sagt Diana Thomas, Professorin für Mathematik an der West Point University. “Und das ist objektiv.”
Die Fähigkeit des maschinellen Lernens, große Datenmengen zu verarbeiten, könnte die Fähigkeit von Ernährungsforschern verändern, das Verhalten ihrer Probanden genauer und in Echtzeit zu untersuchen, sagt Amanda Vest, Ärztliche Direktorin des Herztransplantationsprogramms am Tufts Medical Center, die eine Editorial, das mit der Circulation-Studie veröffentlicht wurde. Zum Beispiel könnte es trainiert werden, Fotos von Mahlzeiten der Probanden zu scannen und deren Makronährstoffgehalt zu interpretieren. Es könnte auch Daten von Geolokalisierungsgeräten, Aktivitätssensoren und sozialen Medien analysieren.
Maschinelles Lernen ist jedoch nur so gut wie die zu analysierenden Daten. Ohne sorgfältige Kontrollen, sagt Michael Kosorok, Professor für Biostatistik an der Universität von North Carolina in Chapel Hill, “gibt es uns die Möglichkeit, immer mehr Fehler zu machen.” Wenn es beispielsweise auf Datensätze angewendet wird, die nicht vielfältig oder zufällig genug sind, halten die angezeigten Muster nicht an, wenn der Algorithmus sie dann verwendet, um reale Vorhersagen zu treffen. Dies war ein ernstes Problem bei Gesichtserkennungssoftware: Die Algorithmen wurden hauptsächlich für weiße männliche Probanden entwickelt und waren bei der Identifizierung von Frauen und farbigen Personen viel weniger genau. Algorithmen müssen auch so programmiert werden, dass sie mit Unsicherheiten in den Daten umgehen – beispielsweise wenn die gemeldete „Tasse Kaffee“ einer Person sechs Unzen und die einer anderen Person acht Unzen beträgt.
Eine Analyse wie die von Kao, die ohne vorgefasste Vorstellungen darüber beginnt, was die Daten aussagen könnten, kann Zusammenhänge aufdecken, an die niemand gedacht hat. Diese Ergebnisse müssen jedoch rigoros getestet werden, um festzustellen, ob sie in anderen Kontexten repliziert werden können. Nachdem der Zusammenhang zwischen Kaffeekonsum und einem verringerten Risiko für Herzinsuffizienz in den Framingham-Daten aufgetreten war, bestätigte Kao das Ergebnis, indem er den Algorithmus verwendete, um die Beziehung zwischen Kaffeekonsum und Herzinsuffizienz in zwei anderen angesehenen Datensätzen korrekt vorherzusagen. Kosorok beschreibt den Ansatz als „nachdenklich“ und sagt, dass er „als ziemlich guter Beweis erscheint“.
Trotzdem ist es nicht endgültig. Es ist vielmehr Teil einer wachsenden Zahl von Beweisen, die im Moment wenig darüber aussagen können, wie viel Kaffee Menschen trinken sollten. “Es kann gut für Sie sein”, sagt Dariush Mozaffarian, Dekan der Friedman School of Nutrition Science and Policy an der Tufts University. “Ich denke, wir können mit guter Sicherheit sagen, dass es nicht schlecht für dich ist.” (Additive sind eine andere Geschichte.) Um spezifischer zu werden, ist mehr Forschung erforderlich. Im vergangenen Jahr forderten Mozaffarian und andere die National Institutes of Health auf, ein Institut für Ernährungswissenschaft einzurichten, das diese Bemühungen koordinieren und vor allem den Menschen helfen könnte, die Ergebnisse zu interpretieren. “Wir brauchen gut finanzierte, gut organisierte und koordinierte Anstrengungen, um die Ernährung herauszufinden”, sagt er. “Keine einzelne Studie kommt zur Wahrheit.”
Kim Tingley ist ein mitwirkender Autor für das Magazin.