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茶氨酸与注意力

茶氨酸与咖啡因的比例——研究实际测量了什么

Chá Ān Suān · 茶氨酸

L-茶氨酸抵达大脑。咖啡因唤醒它。有趣的问题不在于各自单独是否有效,而在于两者之间的比例有何作用——以及试验设计究竟测试了什么。

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茶氨酸与咖啡因的比例——研究实际测量了什么

L-茶氨酸——chá ān suān(茶氨酸)——是一种氨基酸,赋予一杯冲泡得宜的 Bái Háo Yín Zhēn白毫银针)舌根处那柔和、近乎汤汁般的甜味。它也是少数能完整穿越血脑屏障的膳食化合物之一,这也是为何自 1990 年代末横越(Yokogoshi)团队在日本开始测量大鼠脑内含量后,便引来神经科学关注的原因。咖啡因则无需多说。两者都存在于每片茶树(Camellia sinensis)叶片中。流行的健康论述——茶饮能带来「平静的警觉」,因为茶氨酸平衡了咖啡因——创建在相当特定的一批小型人体试验上,这些试验大多在 2008 至 2017 年间进行,且多数使用分离的化合物而非真正的茶汤。本文将梳理研究测量的内容:使用的剂量、测试的比例、何谓有效,以及已发表的数字与从真实盖碗中合理萃取出的数字之间的差距。本文旨为文献整理,非医疗建议。以下内容绝非剂量建议。想寻求临床指引的读者应咨询医师,而对茶氨酸浓度如何随品种与制程变化感兴趣的读者,亦可追踪 tea.school 索引的品种研究。文中所引用之数据,其出处列于文末的引用文献清单。

茶氨酸是什么,一段话总结

茶氨酸(γ-麸胺酰乙胺,γ-glutamylethylamide)是一种非蛋白质氨基酸,于茶树根部合成后转运至叶片,在遮荫春芽中可占干重的 1% 至 2%,而在日照充足的夏末叶片中仅有 0.1%。中国国家标准 GB/T 8313-2018 规定了中国实验室用于定量测定的 HPLC 方法。在广东,我主要处理白茶与黄茶,于 2023 年 3 月检测的首批 Bái Háo Yín Zhēn 其茶氨酸含量为干重的 1.6–1.8%,而同一批样本中的咖啡因约为 3.4%——叶片层面的茶氨酸与咖啡因比例约为 1:2。此比例是本文其余部分的起点,因为临床文献几乎从未符合这个比例。

试验,依序介绍

多数关于「茶氨酸加咖啡因」的文献引用可追溯至一小批随机、安慰剂对照试验。Owen 及其同事(《营养神经科学》,2008 年)给予 27 名健康成人 50 毫克咖啡因与 100 毫克 L-茶氨酸——咖啡因与茶氨酸的比例为 1:2,与叶片中的比例相反——并于四十分钟及六十分钟后以电脑化作业测量注意力转移能力。他们报告,相较于安慰剂,合并剂量组在视觉要求高的作业中反应较快,错误较少。Giesbrecht 等人(《营养神经科学》,2010 年)使用相同的 50/100 毫克组合,报告了对警觉性与准确度的类似效果。Kelly 等人(2008 年)使用脑电图(EEG),发现单独使用 250 毫克茶氨酸会增加前侧 α 波活动——该指针常与放松的注意力相关。这些全都不是茶汤。全部是胶囊、分离化合物、空腹受试者。

使用的剂量并非你杯中的剂量

标准 3 公克份量的 Bái Háo Yín Zhēn 以功夫茶方式冲泡五泡,根据我们手上的数据,总共约可萃出 25 至 45 毫克的茶氨酸——Vuong 与同事(2011 年)测量到每公克茶叶以 90 °C 西式冲泡三分钟可萃出 20–30 毫克,之后回报递减。要达到 Owen 使用的 100 毫克剂量,你需要约 4–5 公克完全萃取的高级白茶,或约 6–8 公克的普通绿茶。某些焦虑试验中使用的 200 毫克茶氨酸分组(Lu 等人,2004 年)则对应约 10 公克茶叶——明显高于多数饮者单次饮用量。

比例与绝对剂量

试验文献在一点上是一致的:Owen 与 Giesbrecht 所测试的 1:2 咖啡因与茶氨酸组合,产生了可测量的认知效果,而这两种化合物在相同剂量下单独使用却未产生。比例本身是否重要,还是说绝对茶氨酸量才是关键,尚未被清楚区分。Haskell 等人(2008 年)以 250 毫克茶氨酸对 150 毫克咖啡因——茶氨酸与咖啡因比例 5:3——进行测试,发现单独咖啡因对反应时间的改善效果比组合更好。情况并不像健康摘要所暗示的那样单纯。

实验室中的「注意力」是什么意思

结果指针很重要。Owen 2008 年论文中的「注意力」意指在跨感官注意力转换作业(Intersensory Attention Switching Task)上的表现——这是一项特定的电脑作业,受试者需对不可预测切换的视觉或听觉目标做出反应。Giesbrecht 论文中的「警觉性」则来自视觉模拟自评量表与快速视觉信息处理测试的准确度。没有任何试验测量健康媒体使用「专注」一词时的模糊意涵,也没有一项试验测量给药后超过九十分钟的任何事。已发表报告中的效应量并不大——通常是特定子作业表现改善 5–15%,而非认知上的变革性改变。一个有用的框架:这些试验显示,在控制环境的实验室中、对比安慰剂、于禁食年轻成人中,该组合确实产生了可侦测的效应。它们并未显示喝茶能让你在工作日中变得更聪明、更冷静或更有生产力。那些是不同的问题,且大多未获研究。我在 shop.thetea.app 品饮课中重复过的诚实总结是:茶氨酸之所以有趣,在于它不寻常——一种能抵达大脑的氨基酸——而非试验证据压倒性。

中国品种研究的切入点

中国研究团队在茶氨酸的农艺上花的时间比神经科学更多。位于杭州的中国农业科学院茶叶研究所(CAAS-TRI)于 2015 至 2020 年间发表的品种调查显示,Anji Bai Cha安吉白茶)这种来自浙江的叶绿素缺陷品种,在四月初叶片呈现淡黄白色的短暂窗口期,干重茶氨酸含量可达 4–6%。这大约是附近栽种的普通 Lóngjǐng(龙井)茶树的三倍。同一批调查记录了急遽的季节性衰退——到了四月底的谷雨采收期,Ānjí Bái Chá 的茶氨酸降至约 2.5%,而夏季则接近品种平均值。遮荫措施,在日本用于抹茶,过去十年间被部分中国生产者采用于顶级白茶,可抑制茶氨酸光合转化为儿茶素,使受遮荫的芽叶茶氨酸提高 30–60%。这是农艺细节,而非临床证据,但解释了为何相同标称重量的叶片能提供差异极大的氨基酸负荷量。

制程也很重要

白茶与黄茶的制程——极少加热、不揉捻、长时间萎凋——比绿茶的高温 shāqīng(杀青)步骤更完整地保留了茶氨酸,更远超 hóng chá(红茶)的氧化循环。我于 2022 年在福鼎委托进行的样本分析显示,成品 Bái Mǔdān白牡丹)的茶氨酸保留率为 85–95%,而使用相近叶片的锅炒 Lóngjǐng 则为 60–70%。普洱茶因微生物发酵分解游离氨基酸,保留率最低——成品熟饼中通常低于叶片原始茶氨酸的 30%。

仍在认真研究中的问题

有三个待厘清的问题值得标示。第一,习惯性饮茶者的药物动力学。几乎所有试验都使用咖啡因未暴露或戒断的受试者;对于每天饮用 800 毫升茶的人——中国年长者常见的基线——该组合的效果尚未被描述。第二,茶汤相较于胶囊的茶氨酸生物可用率。胶囊试验假定实际上完全吸收;饮茶者接收的茶氨酸与儿茶素、咖啡因、多糖体及上千种其他化合物结合在一起,可能减缓或缓冲吸收。第三,长期效应。记录中最长的茶氨酸与注意力试验(Park 等人,2011 年)以轻度认知障碍的老年受试者进行,每日 1,680 毫克,为期十六周——此剂量是 Owen 研究的 17 倍,且超出任何现实的饮茶情境。慢性低剂量的问题——每日三次、每次 30–60 毫克茶氨酸,对健康的四十岁成人持续一年有何影响——并不在已发表的记录中。审慎的解读是:急性试验证据真实但狭隘,任何超出此范围的推论都是在没有数据的情况下进行的。

诚实解读比例

假如某行销文案告诉你,某款茶具有「完美的茶氨酸与咖啡因比例」——确实有些这样说,包括一些从福建进口的——首先要问的是他们指的是什么比例,其次是在该比例下的剂量是否达到试验实际测试过的程度。一杯 200 毫升、以 3 公克茶叶冲泡的 Bái Háo Yín Zhēn,根据我信任的数字,大约提供 15–25 毫克茶氨酸与 30–50 毫克咖啡因。此比例接近茶氨酸对咖啡因 1:2——与 Owen 的实验设计相反——且绝对茶氨酸负荷量远低于测量到合并效应的 100 毫克阈值。这并不表示那杯茶毫无作用。这意味着已发表的试验证据并未特别验证它。茶叶仍然值得饮用,理由与千年来饮茶的理由相同——风味、仪式、温暖——而神经科学顶多只是个小小的旁注。若想了解更广泛的化合物层面背景,关于 EGCG 的配套文章涵盖了同样的冲泡杯与实验室剂量之间的落差。

References

  1. L-茶氨酸与咖啡因对认知表现与情绪的联合效应 — Owen GN et al., Nutritional Neuroscience, 2008
  2. L-茶氨酸与咖啡因的组合改善认知表现并提高主观警觉性 — Giesbrecht T et al., Nutritional Neuroscience, 2010
  3. GB/T 8313-2018 茶叶中茶多酚与儿茶素含量之测定 — Standardization Administration of China
  4. L-茶氨酸,茶中的天然成分,及其对心理状态的影响 — Kelly SP et al., Asia Pacific Journal of Clinical Nutrition, 2008
  5. 萃取条件对茶汤中茶氨酸含量的影响 — Vuong QV, Bowyer MC, Roach PD — Journal of Food Composition and Analysis, 2011
  6. 浙江白叶茶游离氨基酸品种调查 — Tea Research Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences (Hangzhou), 2017