“단백질은 한 번에 30g 이상 먹어봐야 흡수가 안 된다.”
운동을 하는 사람이라면 한 번쯤 들어봤을 이야기다.
이 말이 사실이라면 한 끼에 닭가슴살 두 팩을 먹는 것은 낭비가 된다. 몸이 사용할 수 있는 단백질에 한계가 있으니 조금씩 나누어 먹어야 한다는 것이다.
하지만 여기에는 ‘흡수’와 ‘근육을 만드는 데 사용하는 것’을 혼동한 부분이 있다.
결론부터 말하면 한 끼에 단백질을 30g 이상 먹는다고 나머지가 그대로 버려지는 것은 아니다.
단백질은 30g까지만 흡수될까?
우리가 먹은 단백질은 소화 과정에서 아미노산과 작은 펩타이드로 분해된 뒤 장에서 흡수된다.
건강한 사람의 소화기관은 한 끼에 30g 이상의 단백질도 충분히 처리할 수 있다.
따라서 60g을 먹었다고 30g만 흡수되고 나머지 30g이 그대로 배출된다고 생각하는 것은 잘못된 설명이다.
흡수된 아미노산은 근육에만 사용되는 것도 아니다.
우리 몸에는 근육 외에도 피부, 효소, 호르몬을 비롯해 단백질을 필요로 하는 수많은 조직과 기능이 존재한다. 일부 아미노산은 필요에 따라 에너지원으로 이용될 수도 있다.
그렇다면 왜 '한 끼 20~40g'이라는 이야기가 나온 것일까?
근단백질 합성에는 효율적인 양이 있다
단백질을 섭취하면 근단백질 합성(MPS)이 증가한다.
그런데 단백질을 두 배 먹는다고 근단백질 합성 반응이 정확히 두 배 증가하는 것은 아니다.
일정량까지는 섭취량 증가에 따라 반응이 커지지만 이후에는 증가 폭이 점차 작아진다.
연구에서는 젊은 성인이 양질의 단백질을 한 번 섭취할 때 약 20~40g 정도가 자주 연구되어 왔다.
하지만 여기에도 하나의 절대적인 숫자가 존재하는 것은 아니다.
체격이 큰 사람과 작은 사람의 필요량이 같다고 보기 어렵기 때문이다.
그래서 체중을 고려하면 한 끼에 체중 1kg당 약 0.4g 정도의 단백질을 하나의 실용적인 기준으로 활용할 수 있다.
체중 70kg이라면 약 28g, 80kg이라면 약 32g, 100kg이라면 약 40g 정도다.
하루 총량이 먼저다
그렇다고 계산기를 들고 매 끼니 단백질을 정확히 0.4g/kg에 맞출 필요는 없다.
근성장에서 우선순위가 높은 것은 하루 전체 단백질 섭취량이다.
예를 들어 하루 목표가 160g인데 끼니마다 30g씩 네 번 먹어 총 120g밖에 섭취하지 못한다면 완벽하게 분배했다고 보기 어렵다.
반대로 하루 160g을 충분히 섭취하면서 각 끼니에도 적절히 배분하고 있다면 훨씬 좋은 조건을 만들 수 있다.
즉 먼저 하루 단백질 목표량을 확보하고 그다음 분배를 생각하는 것이 합리적이다.
한 번에 몰아먹는 것보다 나누는 것이 좋을까?
근성장을 최대한 최적화하려 한다면 하루 단백질을 여러 끼에 나누어 섭취하는 전략을 생각할 수 있다.
예를 들어 하루 160g을 먹는 사람이 저녁 한 끼에 120g을 몰아서 먹기보다는 아침 40g, 점심 40g, 운동 전후 식사 40g, 저녁 40g처럼 분배하는 방식이다.
이렇게 하면 하루 동안 여러 차례 충분한 아미노산을 공급해 근단백질 합성을 자극할 기회를 만들 수 있다.
일반적으로 하루 3~5회 정도의 식사에 단백질을 적절히 배분하는 방식은 실용적인 선택이 될 수 있다.
하지만 이것 역시 반드시 지켜야 하는 법칙은 아니다.
직업이나 생활패턴 때문에 하루 두세 끼만 먹을 수 있다면 한 끼에 더 많은 단백질을 섭취해도 된다.
50g을 먹었다고 걱정할 필요는 없다
저녁에 고기를 많이 먹어 단백질을 60g 섭취했다고 해서 “30g은 버렸구나”라고 생각할 필요가 없다.
몸은 그렇게 단순하게 작동하지 않는다.
한 끼의 단백질 양뿐 아니라 식사의 크기, 단백질의 종류, 운동 여부, 체격과 나이 등 여러 요소가 단백질 대사에 영향을 미친다.
따라서 근성장을 위해 중요한 우선순위를 정리하면 간단하다.
먼저 하루 전체 단백질을 충분히 먹는다.
그다음 가능하다면 여러 끼에 적절히 나누어 먹는다.
그리고 각 식사에서 충분한 양질의 단백질을 확보한다.
단백질은 30g을 넘어가는 순간 사라지는 영양소가 아니다.
근육을 최대한 효율적으로 키우고 싶다면 한 끼의 숫자에 지나치게 집착하기보다 하루 전체에서 충분한 단백질을 꾸준히 공급하는 습관을 만드는 것이 훨씬 중요하다.
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