Nutrition personnalisée pour le pré-diabète

Les taux de glycémie augmentent rapidement dans la population, comme en témoigne la forte augmentation de la prévalence du prédiabète et de l'altération de la tolérance au glucose qui, selon les estimations, affectent, aux États-Unis seulement, 37 % de la population adulte. L'hyperglycémie chronique est un facteur de risque important pour le diabète sucré de type II (TIIDM), jusqu'à 70 % des prédiabétiques développant éventuellement la maladie. Il est également lié à d'autres manifestations, collectivement appelées syndrome métabolique, notamment l'obésité, l'hypertension, la stéatose hépatique non alcoolique, l'hypertriglycéridémie et les maladies cardiovasculaires.

Comme la glycémie est principalement affectée par la consommation alimentaire, le nombre croissant d'anomalies de la glycémie est probablement attribuable à la nutrition. En effet, les changements alimentaires et de mode de vie normalisent la glycémie dans 55% à 80% des cas. Par conséquent, le maintien d'une glycémie normale est essentiel pour prévenir le diabète et ses complications métaboliques.

Actuellement, il n'existe aucune méthode efficace pour prédire la réponse glycémique post-prandiale (PPGR) des personnes aux aliments. La pratique actuelle consistant à utiliser la teneur en glucides des repas est un mauvais prédicteur du PPGR et a une efficacité limitée. L'indice glycémique (IG), qui quantifie le PPGR à la consommation d'un seul type d'aliment testé, et la charge glycémique dérivée ont une applicabilité limitée pour évaluer le PPGR à des repas réels composés de combinaisons d'aliments arbitraires et de quantités variables, consommés à différents moments de la journée et à différentes proximités de l'activité physique et d'autres repas. En effet, les études examinant l'effet des régimes à faible indice glycémique sur le risque de TIIDM, la perte de poids et les facteurs de risque cardiovasculaire ont donné des résultats mitigés. Le succès limité de la mesure de l'IG est probablement dû au fait qu'il s'agit d'un indice général, qui ne prend pas en considération la grande variation entre les individus dans leur réponse glycémique à l'alimentation. On peut donc conclure qu'afin de contrôler la réponse glycémique d'un individu, un régime personnalisé sur mesure qui prend en compte divers facteurs est nécessaire. Bien que les facteurs génétiques influencent les niveaux de glycémie à jeun et la réponse glycémique à la nourriture, ces facteurs n'expliquent qu'environ 10 % de la variance dans la population. Cette affirmation est appuyée par le fait que le nombre de personnes atteintes de diabète a augmenté ces dernières années, quel que soit le bagage génétique des patients. En revanche, des facteurs environnementaux tels que la composition des bactéries intestinales et leur activité métabolique peuvent affecter la réponse glycémique. L'ensemble de la population bactérienne du tube digestif (microbiome) se compose d'environ 1 000 espèces avec un répertoire génétique d'environ 3 millions de gènes différents. Le microbiome est directement affecté par notre alimentation et affecte directement la réponse du corps à la nourriture. Cette relation particulière entre l'hôte et la flore intestinale se traduit par la composition bactérienne propre au diabète de type 2 et par les modifications importantes de la composition bactérienne lors du passage d'une alimentation riche en fibres à une alimentation « occidentale » riche en sucres simples.

L'étude est menée pour évaluer un algorithme très précis développé à l'Institut Weizmann des sciences pour prédire la réponse glycémique personnalisée à la nourriture pour chaque personne. Les prédictions de l'algorithme sont basées sur de nombreuses mesures personnelles, notamment des tests sanguins, le mode de vie personnel et les bactéries intestinales. Dans une étude pilote à petite échelle qui a été menée à l'aide de cet algorithme, les chercheurs ont personnellement adapté les interventions alimentaires aux personnes en bonne santé et prédiabétiques, ce qui a entraîné une amélioration significative des PPGR accompagnée d'altérations constantes du microbiote intestinal. Ces résultats ont conduit les chercheurs à émettre l'hypothèse que l'adaptation de régimes personnalisés basés sur les prédictions des PPGR pourrait permettre d'obtenir de meilleurs résultats en termes de contrôle de la glycémie et de ses conséquences métaboliques par rapport à la thérapie nutritionnelle standard actuelle pour le prédiabète.