Personalisierte Ernährung für Prädiabetes

Der Blutzuckerspiegel steigt in der Bevölkerung rapide an, wie aus dem starken Anstieg der Prävalenz von Prädiabetes und einer beeinträchtigten Glukosetoleranz hervorgeht, von der geschätzt wird, dass allein in den USA 37 % der erwachsenen Bevölkerung davon betroffen sind. Chronische Hyperglykämie ist ein signifikanter Risikofaktor für Diabetes mellitus Typ II (TIIDM), wobei bis zu 70 % der Prädiabetiker die Krankheit schließlich entwickeln. Es ist auch mit anderen Manifestationen verbunden, die gemeinsam als metabolisches Syndrom bezeichnet werden, darunter Fettleibigkeit, Bluthochdruck, nichtalkoholische Fettlebererkrankung, Hypertriglyzeridämie und Herz-Kreislauf-Erkrankungen.

Da der Blutzuckerspiegel hauptsächlich durch die Nahrungsaufnahme beeinflusst wird, ist die wachsende Zahl von Blutzuckeranomalien wahrscheinlich auf die Ernährung zurückzuführen. Tatsächlich normalisieren Ernährungs- und Lebensstiländerungen den Blutzuckerspiegel in 55% -80% der Fälle. Daher ist die Aufrechterhaltung eines normalen Blutzuckerspiegels entscheidend für die Vorbeugung von Diabetes und seinen metabolischen Komplikationen.

Derzeit gibt es keine wirksamen Methoden zur Vorhersage der postprandialen glykämischen Reaktion (PPGR) von Menschen auf Nahrung. Die derzeitige Praxis, den Kohlenhydratgehalt einer Mahlzeit zu verwenden, ist ein schlechter Prädiktor für den PPGR und hat eine begrenzte Wirksamkeit. Der glykämische Index (GI), der den PPGR für den Verzehr einer einzelnen getesteten Lebensmittelart quantifiziert, und die abgeleitete glykämische Last sind bei der Bewertung nur begrenzt anwendbar die PPGR auf reale Mahlzeiten, die aus willkürlichen Lebensmittelkombinationen und unterschiedlichen Mengen bestehen, die zu unterschiedlichen Tageszeiten und in unterschiedlicher Nähe zu körperlicher Aktivität und anderen Mahlzeiten verzehrt werden. Studien, die die Wirkung von Diäten mit einem niedrigen glykämischen Index auf das TIIDM-Risiko, Gewichtsverlust und kardiovaskuläre Risikofaktoren untersuchten, lieferten in der Tat gemischte Ergebnisse. Der begrenzte Erfolg der GI-Messung ist wahrscheinlich darauf zurückzuführen, dass es sich um einen allgemeinen Index handelt, der die große Variation zwischen Individuen in ihrer glykämischen Reaktion auf Nahrung nicht berücksichtigt. Daraus kann geschlossen werden, dass zur Kontrolle der glykämischen Reaktion eines Individuums eine personalisierte, maßgeschneiderte Ernährung erforderlich ist, die verschiedene Faktoren berücksichtigt. Obwohl genetische Faktoren den Nüchternblutzuckerspiegel und die glykämische Reaktion auf Nahrungsmittel beeinflussen, erklären diese Faktoren nur etwa 10 % der Varianz in der Bevölkerung. Diese Behauptung wird durch die Tatsache gestützt, dass die Zahl der Menschen mit Diabetes in den letzten Jahren unabhängig vom genetischen Hintergrund der Patienten zugenommen hat. Im Gegensatz dazu können Umweltfaktoren wie die Zusammensetzung der Darmbakterien und ihre Stoffwechselaktivität die glykämische Antwort beeinflussen. Die gesamte Bakterienpopulation im Verdauungstrakt (Mikrobiom) besteht aus ~1.000 Arten mit einem genetischen Repertoire von ~3 Millionen verschiedenen Genen. Das Mikrobiom wird direkt von unserer Ernährung beeinflusst und wirkt sich direkt auf die Reaktion des Körpers auf Nahrung aus. Diese besondere Beziehung zwischen Wirt und Darmflora spiegelt sich in der für Typ-2-Diabetes einzigartigen Bakterienzusammensetzung und in den signifikanten Veränderungen der Bakterienzusammensetzung beim Übergang von einer ballaststoffreichen Ernährung zu einer „westlichen“ Ernährung wider, die reich an einfachen Zuckern ist.

Die Studie wird durchgeführt, um einen hochpräzisen Algorithmus zu evaluieren, der am Weizmann Institute of Science entwickelt wurde, um die personalisierte Glukosereaktion auf Nahrung für jede Person vorherzusagen. Die Vorhersagen des Algorithmus basieren auf vielen persönlichen Messungen, darunter Bluttests, persönlicher Lebensstil und Darmbakterien. In einer kleinen Pilotstudie, die unter Verwendung dieses Algorithmus durchgeführt wurde, schnitten die Forscher persönlich Ernährungsinterventionen für gesunde und prädiabetische Menschen ab, was zu signifikant verbesserten PPGRs führte, begleitet von konsistenten Veränderungen der Darmmikrobiota. Diese Ergebnisse veranlassten die Forscher zu der Hypothese, dass die Anpassung personalisierter Diäten auf der Grundlage von PPGRs-Vorhersagen bessere Ergebnisse in Bezug auf die Kontrolle des Blutzuckerspiegels und seiner metabolischen Folgen im Vergleich zur derzeitigen Standard-Ernährungstherapie für Prädiabetes erzielen könnte.