Terungkap Metabolisme Tubuh Mencapai Puncak Bukan Saat Remaja

Baca Juga: Ternyata Inilah Cara Cerdas Bayi Baru Lahir Untuk Mengenali Ibu Mereka 

“Penelitian lebih lanjut diperlukan untuk lebih memahami metabolisme bayi. Kita perlu tahu apa yang mendorong pengeluaran energi yang lebih tinggi,” kata Dr. Martin.

Setelah lonjakan awal saat masih bayi, metabolisme seseorang melambat sekitar tiga persen setiap tahun sampai usia 20-an, ketika levelnya menuju normal. Anehnya, lonjakan pertumbuhan remaja tidak menghasilkan peningkatan kebutuhan kalori harian setelah para peneliti memperhitungkan ukuran tubuh. 

Penelitian ini juga mengungkapkan metabolisme manusia paling stabil dari usia 20-an hingga 50-an. Kebutuhan kalori selama kehamilan mengalami peningkatan tetapi tidak lebih dari perkiraan. Temuan mereka menunjukkan adanya faktor-faktor lain di balik apa yang disebut dengan middle-age spread atau penyebaran usia paruh baya.

Data juga menunjukkan bahwa metabolisme manusia tidak lagi mengalami penurunan hingga melewati usia 60 tahun. Penurunan itu bertahap, hanya 0,7 persen dalam setahun.

Sementara itu, individu berusia 90-an membutuhkan kalori 26 persen lebih sedikit untuk setiap harinya dibandingkan dengan mereka yang paruh baya. Salah satu penyebabnya karena massa otot yang hilang. Para peneliti berpendapat otot membakar lebih banyak kalori daripada lemak.

Selain memperhitungkan berkurangnya massa otot, tim peneliti juga memperhitungkan sel-sel seseorang melambat setelah umur 60 tahun. Pola-pola tersebut bertahan bahkan ketika tingkat aktivitas yang berbeda diperhitungkan.

Penuaan berjalan seiring dengan begitu banyak perubahan fisiologis lainnya sehingga sulit untuk menguraikan apa yang mendorong perubahan dalam pengeluaran energi. Akan tetapi penelitian baru mendukung gagasan bahwa itu lebih dari perubahan terkait usia dalam gaya hidup atau komposisi tubuh.

“Studi ini menunjukkan bahwa sel-sel bekerja melakukan perubahan selama masa hidup dengan cara yang tidak dapat kita hargai sebelumnya. Namun kumpulan data besar seperti yang kami kerjakan memungkinkan kami menjawab pertanyaan yang tidak dapat kami jawab,” pungkas Dr. Ravussin.

PROMOTED CONTENT