与地中海饮食pk（“智能”算法饮食能更好地改善T2DM患者血糖）

原创 楸楸 医学界内分泌频道

*仅供医学专业人士阅读参考

健康目标还是得靠个性化饮食

在2型糖尿病（T2DM）中，饮食是治疗的重要组成部分，但是关于选择哪种饮食更有利于血糖的管理仍然有争议。2015年，发表在Cell上的一篇文章表明，即使我们都吃一样的食物，我们的身体对食物的反应也是不同的。膳食葡萄糖反应是高度个性化且能够被准确预测的，“一刀切”的饮食计划并不能有效预防或管理糖尿病，或许只有个性化的饮食习惯才能帮助我们实现健康目标。

2021ADA，推出个性化饮食的解决办法

当地时间6月25日，2021年的美国糖尿病协会（ADA）年会上，来自以色列魏茨曼科学研究院的Orly Ben-Yacov教授分享了她们团队“个性化饮食”的最新研究进展。

Orly Ben-Yacov教授

Orly Ben-Yacov教授团队之前基于算法，利用临床和肠道微生物组学特征建立了一种“餐后葡萄糖反应（PPGR）”个性化预测模型，并显示基于该算法的饮食干预成功地降低了糖尿病前期人群的PPGRS。

而在2019年JAMA子刊也发布一项关于餐后血糖反应的个性化预测模型研究，该研究则主要针对的是非糖尿病人群，基于食物特征、生理变量和肠道菌群等因素的个性化模型，可预测每个人的PPGR，且总体效果明显优于仅考虑营养成分（饮食热量或膳食碳水化合物）的血糖控制标准护理方法。

那基于算法的饮食设置对新诊断的T2DM患者是否有效果呢？

与地中海饮食pk，“智能”算法饮食在新诊T2DM中更有优势

Orly Ben-Yacov教授团队，最新的研究中纳入了23名对降糖药物不敏感的新诊断的T2DM患者，糖化血红蛋白（HbA1c）在6.5%～8%之间和/或空腹血糖（FPG）在140-180mg/dl之间，接受基于算法、靶向餐后血糖水平（PPT）饮食或地中海（MED）饮食交叉干预两周。

结果发现，与MED干预组相比，PPT干预干预组平均PPGR、血糖波动、每日血糖水平>140 mg/dl的时间和果糖胺水平均显著降低。

延长PPT饮食干预6个月发现，多项临床参数得到显著改善。HbA1c下降0.39±0.48%（p<0.001），空腹血糖下降-16.4±24.2mg/dl（p=0.02），空腹胰岛素水平下降2.3±4.0 MCU/ml（p=0.04），甘油三酯下降49±46 mg/dl（p<0.001），体重下降3±3.5kg（p=0.005），体脂比重下降-25±3%（p=0.005）和腰围减小4.7±3.7cm（p=0.001）。值得一提的是更严格遵守PPT建议的患者，血糖可得到更大的改善。

更为重要的是，根据HbA1c的测量值61%的参与者在干预结束时糖尿病得到了缓解。另外，肠道微生物组组成也有显著的变化。这些发现可能对更大队列的未来研究设计有价值，并可能对临床实践中的饮食建议有启示。

由此可见，对新诊断的T2DM患者进行个性化饮食干预能够有效改善患者血糖及其他代谢参数。

要是未来每个糖尿病患者手机里都可以安装这样一个软件，按照要求输入个人生理指标后，在吃饭前把我们想要吃的食物输入app，然后它会告诉我们吃这种食物之后血糖的变化情况。或者更加直接，它会根据你近期的生理指标，直接推荐食物给你，然后你可以选择自己喜欢吃的。那这种便捷的智能、个性化饮食干预方法一定是预防或治疗糖尿病的有力武器！

参考文献：

[1]Zeevl et al. Cell. 2015.

[2]Assessment of a Personalized Approach to Predicting Postprandial Glycemic Responses to Food Among Individuals Without Diabetes.[J]. JAMA network open, 2019.

[3]ADA-Personalized Diets by Prediction of Glycemic Responses Improve Glycemic Control in Subjects with Newly Diagnosed T2D.

本文首发丨医学界内分泌频道

本文作者丨揪揪

责任编辑丨曹前

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