Nutrición Personalizada para Pre-Diabetes

Los niveles de glucosa en sangre están aumentando rápidamente en la población, como lo demuestra la marcada inclinación en la prevalencia de prediabetes y la intolerancia a la glucosa que se estima que afecta, solo en los EE. UU., al 37 % de la población adulta. La hiperglucemia crónica es un factor de riesgo importante para la diabetes mellitus tipo II (TIIDM), y hasta el 70 % de los prediabéticos finalmente desarrollan la enfermedad. También está relacionado con otras manifestaciones, denominadas colectivamente síndrome metabólico, que incluyen obesidad, hipertensión, enfermedad del hígado graso no alcohólico, hipertrigliceridemia y enfermedad cardiovascular.

Dado que los niveles de glucosa en sangre se ven afectados principalmente por el consumo de alimentos, es probable que el creciente número de anomalías en la glucosa en sangre se deba a la nutrición. De hecho, los cambios en la dieta y el estilo de vida normalizan los niveles de glucosa en sangre en el 55% -80% de los casos. Por lo tanto, mantener niveles normales de glucosa en sangre es fundamental para prevenir la diabetes y sus complicaciones metabólicas.

Actualmente, no existen métodos efectivos para predecir la respuesta glucémica posprandial (PPGR) de las personas a los alimentos. La práctica actual de usar el contenido de carbohidratos de la comida es un predictor deficiente del PPGR y tiene una eficacia limitada. los PPGR a las comidas de la vida real que consisten en combinaciones arbitrarias de alimentos y cantidades variables, consumidas en diferentes momentos del día y en diferente proximidad a la actividad física y otras comidas. De hecho, los estudios que examinaron el efecto de las dietas con un índice glucémico bajo sobre el riesgo de TIIDM, la pérdida de peso y los factores de riesgo cardiovascular arrojaron resultados mixtos. El éxito limitado de la medida del IG probablemente se deba al hecho de que es un índice general, que no tiene en cuenta la gran variación entre individuos en su respuesta glucémica a los alimentos. Se puede concluir, por tanto, que para controlar la respuesta glucémica de un individuo se requiere una dieta personalizada a medida que tenga en cuenta diversos factores. Aunque los factores genéticos influyen en los niveles de glucosa en sangre en ayunas y la respuesta glucémica a los alimentos, estos factores solo explican aproximadamente el 10% de la variación en la población. Apoyando esta afirmación está el hecho de que el número de personas con diabetes está aumentando en los últimos años, independientemente de los antecedentes genéticos de los pacientes. Por el contrario, los factores ambientales como la composición de las bacterias intestinales y su actividad metabólica pueden afectar la respuesta glucémica. Toda la población de bacterias en el tracto digestivo (microbioma) consta de ~1000 especies con un repertorio genético de ~3 millones de genes diferentes. El microbioma se ve directamente afectado por nuestra dieta y afecta directamente la respuesta del cuerpo a los alimentos. Esta relación especial entre el huésped y la flora intestinal se refleja en la composición de bacterias exclusivas de la diabetes tipo 2 y en los cambios significativos en la composición de bacterias tras la transición de una dieta rica en fibra a una dieta "occidental" rica en azúcares simples.

El estudio se lleva a cabo para evaluar un algoritmo de alta precisión desarrollado en el Instituto de Ciencias Weizmann para predecir la respuesta personalizada de la glucosa a los alimentos para cada persona. Las predicciones del algoritmo se basan en muchas mediciones personales, incluidos análisis de sangre, estilo de vida personal y bacterias intestinales. En un estudio piloto a pequeña escala que se llevó a cabo con este algoritmo, los investigadores adaptaron personalmente las intervenciones dietéticas a personas sanas y prediabéticas, lo que resultó en una mejora significativa de los PPGR acompañados de alteraciones consistentes en la microbiota intestinal. Estos hallazgos llevaron a los investigadores a formular la hipótesis de que adaptar las dietas personalizadas en función de las predicciones de los PPGR puede lograr mejores resultados en términos de control de los niveles de glucosa en sangre y sus consecuencias metabólicas en relación con la terapia nutricional estándar actual para la prediabetes.