新たに診断された2型糖尿病患者における蝸牛前庭神経節（CVG）

T2D は重大な公衆衛生上の問題を引き起こします。 高血糖はさまざまな血管合併症と関連していますが、正常に近いHbA1cを達成するように設計された投薬計画の臨床試験では、ほとんどが陰性でした。 これらの試験で観察された利益の欠如は、これらの試験がグルコース変動ではなくHbA1cをターゲットにしており、すでに疾患の合併症を経験している確立されたT2D患者を対象に実施されたという事実による可能性がある。 初期の T2D では、代謝記憶効果の最小化とベータ細胞機能の維持のために、食後血糖の管理が特に重要である可能性があります。 T2D 初期の食後血糖は主に食事摂取によって引き起こされますが、処方する最適な食事アプローチに関して臨床医を導く研究結果はまちまちです。 これまでに行われた研究では、食物に対するその人特有の血糖反応が考慮されていない、画一的な食事療法が使用されてきました。 研究者らは、数十年にわたる研究から、患者をライフスタイル行動の変化に関与させるには行動方法が必要であることを知っています。 研究者らは、参加者の血糖反応と腸内微生物叢に合わせてアプローチを調整することで、標準的な行動手法だけでは達成できない方法で自己効力感を高め、ひいては血糖変動と代謝記憶効果を軽減できると主張している。

Co-PI シーガルら。被験者らは、同じ食物に対する食後の反応には被験者間で大きなばらつきがあることを実証しており、普遍的な食事推奨は食後血糖値の上昇を制御するのにあまり有用ではないことを示唆している。 同グループが考案した機械学習アルゴリズムは多次元データを統合し、個人に合わせた食後の血糖反応を正確に予測する。 その後の100人の参加者を対象とした検証研究では、予測された反応に基づいて個人に合わせた介入が食後の血糖反応を大幅に改善し、腸内細菌叢の有益な変化を伴うことが示されました。