Una misma dieta no sirve para todos

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No podemos utilizar las misma dieta ya que los alimentos se metabolizan de manera diferente en cada tipo de persona.

Investigadores israelíes monitorearon a 800 adultos para medir lo que se conoce como respuesta glucémica postprandial (la cantidad en que los niveles de azúcar en sangre aumentan después de que una persona come una comida). Esta medida proporciona una buena estimación de la cantidad de energía que una persona “recibe” de los alimentos.

Los investigadores encontraron una gran variabilidad en la respuesta glucémica postprandial entre los individuos que consumían las mismas comidas.

Cuando se pusieron 12 individuos en dos regímenes diferentes de comida a medida predichos por este modelo, donde le daban niveles de azúcar en sangre más bajos o más altos para una semana a cada uno, la predicción era correcta en la mayoría de los individuos (10 de los 12).

Los resultados del estudio deben interpretarse con cierta cautela debido a las limitaciones.

La principal es que la muestra en la que se analizaron las dietas era pequeña, con un corto período de seguimiento. El estudio examinó los niveles de azúcar en sangre después de las comidas y no el peso, por lo que no puede decir lo que el impacto en el peso sería.

Sin embargo, el concepto de que un modelo de algoritmo de aprendizaje automático se podría usar para crear un plan de dieta personalizado es una idea intrigante. De la misma manera Netflix y Amazon “aprenden” acerca de sus preferencias de visualización de TV, el plan podría “aprender” qué alimentos se adaptan perfectamente a nuestro metabolismo.

Resultados animados

Los investigadores han creado un corto, de animación describiendo su trabajo, que esta disponible en YouTube. Pero nosotros os lo ponemos aquí abajo. El corto esta en inglés pero se pueden poner subtítulos en Español, primero has de poner subtítulos en inglés y luego volviéndole a dar para seleccionar que se traduzcan al español automáticamente.

 

Este estudio tuvo como objetivo medir las diferencias en los niveles de glucosa en sangre después de las comidas entre individuos e identificar las características personales que pueden predecir estas diferencias.

Luego, los investigadores utilizaron un pequeño ensayo controlado aleatorio para identificar si la personalización de las comidas basadas en esta información podría ayudar a reducir los niveles de glucosa en sangre después de las comidas .

Los investigadores dicen que los niveles de azúcar en la sangre están aumentando rápidamente en la población. Esto ha llevado a un aumento en la proporción de personas con “pre-diabetes”, donde una persona tiene mayor azúcar en la sangre de lo normal, pero no cumple con todos los criterios necesarios para ser diagnosticado con diabetes. Dicen que hasta el 70% de las personas con pre-diabetes, finalmente, desarrollan la diabetes tipo 2.

Tener niveles de azúcar en sangre después de las comidas está relacionado con un mayor riesgo de diabetes tipo 2, así como la obesidadenfermedades del corazón y la enfermedad hepática. 

Los investigadores esperan que mediante la comprensión de los factores responsables de las variaciones en los niveles de glucosa después de las comidas, puedan utilizar esta información para personalizar la ingesta alimentaria para reducir esos niveles.

ETAPA I DEL ESTUDIO

Este estudio se inició con 800 individuos sanos y pre-diabéticos (edad 18-70 años). El grupo fue representativo de los individuos sin diabetes en Israel. Poco más de la mitad (54%) del grupo tenía sobrepeso y el 22% eran obesos.

Los investigadores empezaron recolectando datos sobre la ingesta de alimentos, estilo de vida, antecedentes médicos y medidas antropométricas (como la altura y el peso) para todos los participantes en el estudio. Se realizó una serie de análisis de sangre y también se recogió una muestra de heces (utilizado para evaluar el perfil microbiano del intestino).

Los participantes se conectan a un monitor de glucosa continua durante siete días. La máquina se coloca sobre la piel del individuo para medir la glucosa en el líquido intersticial, (el líquido en y alrededor de las células del cuerpo) cada cinco minutos durante una semana. También se les pidió registrar con precisión su ingesta de alimentos, ejercicio y dormir usando un sitio web inteligente ajustado y desarrollado por los investigadores.

Durante este período, la primera comida del día era una comida estandarizada dada a todos los participantes para ver cómo difieren las respuestas de glucosa en sangre. Aparte de eso, comían sus dietas normales.

Luego, los investigadores analizaron la relación entre las características del individuo y de sus niveles de glucosa después de las comidas. Desarrollaron un modelo basado en estas características que predicen cuáles serían estos niveles. Luego probaron su modelo en otros 100 adultos.

ETAPA II DEL ESTUDIO

Para evaluar si las intervenciones dietéticas adaptadas personalmente podrían mejorar los niveles de azúcar en la sangre después de las comidas, los investigadores llevaron a cabo un ensayo cruzado aleatorio.

Este ensayo incluyó 26 nuevos participantes que fueron conectados a monitores continuos de glucosa y tenían la misma información recogida como el grupo de 800 personas durante una semana. Esto permitió a los investigadores identificar sus características personales y las respuestas de la glucosa de la sangre a las comidas.

Después de esto, los grupos fueron asignados a dos dietas personalizadas diferentes. A un grupo se le asigno para recibir un plan de alimentación con base en el modelo de los investigadores, que prevé que sea una “buena” o una dieta “mala” para ellos.

Recibieron estos dos regímenes diferentes de comida para una semana cada uno, en orden aleatorio:

– Un régimen se basó en las comidas que se prevén para producir niveles de azúcar en la sangre “bajos” después de las comidas (buena dieta) en el individuo.

– Otro régimen se basó en las comidas previstas para producir niveles de azúcar en sangre “altos” después de las comidas (mala dieta) en el individuo

El segundo grupo participó en un proceso similar, pero sus “buenas” y “malas” dietas se basan en lo que una dietista clínica e investigadora seleccionaba para ellos basándose en la búsqueda de respuestas de la persona a diferentes comidas en la primera semana del estudio.

LOS RESULTADOS

¿Cuáles fueron los resultados básicos?

En general, el estudio encontró una alta variabilidad en los niveles de azúcar en la sangre después de las comidas a través de los 800 individuos, incluso cuando consumieron la misma comida. Encontraron que muchas de las características personales se asociaron con sus niveles después de las comidas de glucosa en sangre, incluyendo su índice de masa corporal (IMC) y la presión arterial, así como lo que la comida en sí contenía.

Un ejemplo, fue el caso de una mujer cuyos niveles de azúcar en sangre se dispararon dramáticamente después de comer tomates.

Los investigadores desarrollaron un modelo basado en estas características para predecir los niveles de glucosa después de las comidas. Este modelo fue mejor en la predicción de los niveles de glucosa después de las comidas que simplemente mirando a la cantidad de carbohidratos o calorías  que contiene la comida. El modelo se lleva a cabo igualmente bien cuando se probó en un grupo diferente de 100 adultos.

Los investigadores encontraron que la mayoría de los individuos en la primera dieta de “predicción” (10 de 12; 83%) tenían niveles más altos de glucosa en sangre después de las comidas durante su “mala” semana de dieta que su “buena” semana de dieta. Este fue un poco mejor que la segunda dieta de los “expertos”, donde ocho de cada 14 participantes (57%) tenían niveles más altos de glucosa en sangre después de las comida durante su “mala” semana de dieta.

¿Como interpretaron los resultados los investigadores?

Los investigadores llegaron a la conclusión de que esta investigación sugiere: “dietas personalizadas [incluyendo la basada en su algoritmo]pueden modificar con éxito la elevación de glucosa en sangre postprandial y sus consecuencias metabólicas”.

Extraído de: nhs.uk

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Sobre el Autor

CEO/Fundador de Atopedegym | Hablo sobre Fitness, Entrenamiento, Salud, Vida sana y Ciencia deportiva.

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