FFMI，检验是否用药的黄金标准？

对于比较进阶一点的爱好者，也许听说过“FFMI”（去脂体重指数）这个词，并被很多人用来判断一个运动员是否用药。很多国外的批判“假自然运动员”（fake natty，即自己用药却宣称自然，以此吸粉）的博客，比如 Nattyornot，也非常频繁的使用了这个指标。

Fake Natty 流行到了什么程度？如果你在 YouTube 搜索“natural bodybuilding”（自然健美），出来的结果，基本都是药罐子。

FFMI 的理论，简单总结就是：人类的基因极限，差不多在 25 左右，所以超过 25 的，很可能是因为用了药。

这个评判标准，真的很科学吗？也许是。

这个标准，可以当做检验用药的唯一标准吗？显然不能。

FFMI （去脂体重指数）这个概念，来源于 1995 年的一项研究，(1) 根据瘦体重、身高，以及体脂率，计算出 FFMI 的数值：

FFMI（身高 1.8 m 以上） = 去脂体重（kg） x 身高（m）的平方

FFMI（身高 1.8 m以下） = 上一个公式计算出的 FFMI + 6.1 x (1.8 - 身高)

研究发现，类固醇使用者的平均 FFMI 达到了 25，甚至有人可以超过 30，而非使用者，平均 FFMI 只有 20 左右。 而计算了 20 位 1939-1959 年间（类固醇尚未广泛运用在健美运动中）的 Mr. Amarica 冠军，他们的 FFMI 中位数是 25.4，也可以说明，25 这个值，差不多是大多数人类基因的极限。

另一个有趣的现象是，当比较 70 年代的健美运动员时，他们的 FFMI 一般不超过 30（比如施瓦辛格的 FFMI 为 28.7，赞恩的 FFMI 为 25.3）；而近些年的运动员，大部分都超过了 30（比如西斯的 FFMI 达到了35）。其中原因，自然不言而喻。

左图为 FFMI = 25.7 的 Steve Reeves，右图为 FFMI = 35 的 Phil Heath，相信从肉量上，也能直观的看出来区别。

如果你稍微搜索一下互联网，就会发现，FFMI 早已受到了不少批判，比如在原先的报告中，就有如下一些实验缺陷：

• 实验样本过少；

• “是否使用类固醇”完全来源于自我报告，可信度不高（比如自我报告“未使用类固醇”组的实验者，包括了某些地区健美比赛的冠军，以及力量比赛的记录保持者）；

• 虽然有尿检，但是全程是无人监督的；

• 皮脂的检测，使用的是皮脂夹的方法，并不完全准确；

……

更何况，这里还有一个逻辑错误：绝大部分超过 FFMI 大于 25 的人，都使用了药物，但 FFMI 小于 25（甚至 20）的，并不能说明没有用药（用 Lyle Mcdonald 的话说：You suck at using steroids）。

所以，正如文章开头所说，FFMI 是一个很好的指标，但并不能凭这一个值，断定某人是否用药——如果你的基因足够好，突破 25 的界限，甚至达到 30，也是有可能的。

原始实验 FFMI 值 % 的比较，蓝色：非类固醇使用者；红色：类固醇使用者。绘图：strongerbyscience.com

虽然 FFMI 的概念比较高阶，但是当 Ruki 姐搜索中文资料的时候，发现大部分公众号，都宣传的是用 FFMI 计算自己的训练水平与基因极限——后者，是可以的，而前者，并不准确。

原因很简单，FFMI 的计算，是基于精英男性健美运动员，脱完脂脱完水在台上（on stage）的状态——他们的体脂，平均在 3-5% 左右；而体脂越高，FFMI 的计算越不准确；在高于 10% 的时候，计算出来基本没有很大参考意义了。也许你会在很多论坛上看到，有些练了 2-3 年的爱好者，宣称自己 FFMI 达到了接近 25 的状态——其实这并不是计算错误，而是公式并不适合大部分不比赛的人。

出现这种偏差的原因是，FFMI 的计算，是基于“瘦体重”（LBM），而不是“肌肉重量”——瘦体重指的是除去脂肪一切其它的内容，不仅包括了肌肉，还有毛发、骨骼、水分、内脏……而体脂率越高的时候，瘦体重的水分也越高，导致 FFMI 算出来偏高。(2) 举个极端点的例子，许多相扑运动员的 FFMI 都超过了 25，并不是因为相扑领域使用类固醇更广泛，而是运动员大多数皮脂偏高，造成了极大的计算误差。(3)

皮脂越高，计算出的 FFMI 值也和实际差距越大。

同样道理，如果你天生骨架大（骨头重），FFMI 也会偏高，同时更容易突破 25 的“基因极限”。(4) 更极端一点，如果你有着非常巨大的内脏，或者数十斤毛发，它们也是可以直接提高 FFMI 的。

如上文所说，FFMI 可以作为一个计算基因极限的工具：将 25 和体脂率作为目标，倒退出你的“基因极限”差不多是多少体重 / 肌肉量。

另外，如果你皮脂不高的话，FFMI 也能作为一个不错的参考：(1)

• 16-17 = 远小于平均值 (小于 20%)

• 18-19 = 平均值 (25-50%)

• 20 = 高于平均值 (50-75%)

• 21 = 远超过平均值 (75-90%)

• 22 = 高水平 (95%)

• 23-25 = 精英职业健美运动员水平

• 26-27 = 如果你基因够好的话，可以在自然水平下达到

• 28-29 = 理论上可以通过自然达到，但是目前，世界上没有一个例子（类似于“理论上人类百米可以跑进 x 秒”的概念）

• 30+ = 大家都知道你在用药了，但是……都练这么大了，自然不自然也没什么关系

但是，就像 Ruki 姐反复提到过的一样，由于大部分爱好者的皮脂过高，加上无法得到准确的体脂率（健身房的体脂率为什么测不准？点击这里查看），FFMI 作为娱乐的意义更大些（不要再问“为什么我练了三年，FFMI 已经超过 25”这种问题了）。

所以，总结而言，FFMI 是一个很科学的指标，但并不能作为判断是否用药的唯一指标：

• “某某某的 FFMI 超过了 25，他是不是一定用了药？”——不一定，但是极有可能。自然状态下 FFMI 超过 25 的运动员，就类似世界上 100 m 能跑进 10 秒的人一样，存在但是稀少；

• “某某某的 FFMI 只有 20，他是不是一定自然？”——不一定，可能只是他既不会练也不会用药；

• “我上个月刚开始练，怎么知道我是不是那些超过 25 的少数天赋运动员呢？”——请先关心一下如何超过 16；
  

至于到底如何判断一个人是否用药，至今还没有一个完全合理的模型，其他的假说，比如 Francis Holway 的“肌肉 / 骨骼比例”模型（单位质量的骨骼只能承受单位质量的肌肉，而用药可以突破这个屏障）；(5) 比如 Casey Butt 的“最大肌肉量”模型（通过测量手腕、脚腕的维度，来推断肌肉生长，也就是一个人“骨架能承受的最大肌肉量”的基因极限）……(6) 都或多或少有些不完美的地方。 比如测量“骨架”，需要至少 22 个测量点；比如同样的“骨架”，女性大概会比男性少携带 20-25% 的肌肉。(7)

肌肉 / 骨骼比例模型

近些年，也有些关于通过力量 / 肌肉量 / 身高比例来推测是否用药的研究……但总体来说，并没有任何直观的判断方法——没人能用肉眼推断你在使用类固醇，与此同时，也没人能用肉眼推断出你没有在使用类固醇。 

1.  Kouri EM, et. al.Fat-free mass index in users and nonusers of anabolic-androgenic steroids.  Clin J Sport Med. (1995) 5(4):223-8.

2. Martin AD, Daniel MZ, Drinkwater DT, Clarys JP. Adipose tissue density, estimated adipose lipid fraction and whole body adiposity in male cadavers. Int J Obes Relat Metab Disord. 1994 Feb;18(2):79-83.

3. Kanehisa H, Kondo M, Ikegawa S, Fukunaga T. Body composition and isokinetic strength of professional Sumo wrestlers. Eur J Appl Physiol Occup Physiol. 1998 Mar;77(4):352-9.

4. Chumlea WC, et al. Relations between frame size and body composition and bone mineral status. Am J Clin Nutr June 2002 vol. 75 no. 6 1012-1016.

5. Cianferotti L, Brandi ML. Muscle-bone interactions: basic and clinical aspects. Endocrine. 2014 Mar;45(2):165-77

6. Peters DM, Eston R. Prediction and measurement of frame size in young adult males. J Sports Sci. 1993 Feb;11(1):9-15.

7. Healy et al. Endocrine profiles in 693 elite athletes in the postcompetition setting. Clin Endocrinol, 81: 294–305. 

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