Nutrizione personalizzata attraverso la predizione della risposta glicemica

Sviluppo di un algoritmo per la predizione della risposta glicemica

Zeevi D et al, Cell, 2015

Elevati livelli di glicemia post-prandiale costituiscono un’epidemia globale e un importante fattore di rischio per il pre-diabete e il diabete di tipo 2, ma i metodi esistenti per controllarli hanno un’efficacia limitata.

I livelli di glucosio e le risposte a 46 898 pasti, di una coorte di 800 persone, sono stati monitorati e misurati continuativamente per 1 settimana trovando un’alta variabilità nella risposta a pasti identici. Ciò suggerisce che le raccomandazioni alimentari universali potrebbero avere un’utilità limitata.

È stato quindi progettato un algoritmo di apprendimento automatico che ha integrato i parametri del sangue, le abitudini alimentari, l’antropometria, l’attività fisica e il microbiota intestinale di questa coorte di individui. A seguito dei pasti, esso è stato in grado di predire con precisione la risposta glicemica post-prandiale soggettiva. Queste previsioni sono state successivamente validate in una coorte indipendente di altre 100 persone.

Infine, un intervento dietetico controllato, randomizzato e in cieco, basato su questo algoritmo, ha prodotto risposte post-prandiali significativamente più basse e alterazioni coerenti con la configurazione del microbiota intestinale.

In conclusione, questi risultati suggeriscono che lo sviluppo di diete personalizzate potrebbe essere efficace nel modificare l’elevata glicemia post-prandiale e le sue conseguenze metaboliche.

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