Nutrición personalizada por predicción de respuestas glucémicas.

Cell. 2015 Nov 19;163(5):1079-1094. doi: 10.1016/j.cell.2015.11.001

Propósito del estudio

Evaluar si una prueba basada en la microbiota puede ser más efectiva para controlar la glucosa en sangre que una dieta guiada por el índice glucémico.

Intervención

• ​“Diseñamos un algoritmo de aprendizaje automático que integra parámetros sanguíneos, hábitos alimenticios, antropometría, actividad física y microbiota intestinal medidos en esta cohorte y demostramos que predice con precisión la respuesta glucémica posprandial personalizada a las comidas de la vida real.
• Validamos estas predicciones en una cohorte independiente de 100 personas.
• Finalmente, una intervención dietética controlada aleatoria cegada basada en este algoritmo resultó en respuestas posprandiales significativamente más bajas y alteraciones consistentes en la configuración de la microbiota intestinal ”.

Resultados principales

• "Juntos, nuestros resultados sugieren que las dietas personalizadas pueden modificar con éxito la elevación de la glucosa en sangre postprandial y sus consecuencias metabólicas".
• Destacable
  • Alta variabilidad interpersonal en la glucosa postprandial observada en una cohorte de 800 personas
  • El uso de características personales y de microbioma permite una predicción precisa de la respuesta de glucosa
  • La predicción es precisa y superior a la práctica común en una cohorte independiente
  • Las intervenciones dietéticas personalizadas a corto plazo reducen con éxito la glucosa después de las comidas
• La dieta guiada por pruebas superó a una nutricionista/dieta guiada por índice glucémico. ** Nota: Este es el tipo de datos que necesitamos para justificar una prueba, por el contrario, la mayoría de los estudios de pruebas genéticas de este tipo no han demostrado que las intervenciones guiadas por genes sean mejores que las intervenciones de control **
  • Luego, preguntamos si las intervenciones dietéticas personalizadas basadas en nuestro algoritmo podrían mejorar la glucosa postprandial.
  • Diseñamos un ensayo controlado aleatorio ciego de dos brazos y reclutamos a 26 nuevos participantes.
  • Un dietista clínico se reunió con cada participante y compiló 4–6 opciones isocalóricas distintas para cada tipo de comida (desayuno, almuerzo, cena y hasta dos comidas intermedias), acomodando la dieta regular del participante, las preferencias alimentarias y las restricciones dietéticas.
  • Luego, los participantes se sometieron a la misma evaluación de 1 semana de nuestra cohorte principal de 800 personas (excepto que consumieron las comidas compiladas por el dietista), proporcionando así los aportes (microbioma, parámetros sanguíneos, MCG, etc.) que nuestro algoritmo necesita para predecir sus PPGRs [respuestas glucémicas posprandiales (post-comida)].
• Nota: mi interpretación de este estudio es la siguiente
  • El uso del índice glucémico también funciona para predecir el impacto de los "buenos alimentos" en la glucosa en sangre.
  • Sin embargo, para los alimentos con índices glucémicos más altos ("alimentos malos"), parece que la dieta guiada por predicción/prueba tiene un mejor efecto sobre la glucosa en sangre.
  • Dicho de manera más simple: las pruebas pueden ayudarlo a determinar qué alimentos con un índice glucémico más alto corren el riesgo de tener un impacto más o menos negativo en el azúcar en la sangre.

Resultados adicionales

• No he tomado una postura firme sobre los niveles de glucosa posprandial (PPG) en la clínica, no es un área en la que me centre. También cuestioné si era necesario un monitoreo meticuloso. Todavía cuestiono esto porque siento que mirar puntos finales prácticos puede ser más eficiente; peso, energía, glucosa en ayunas, HbA1c. Sin embargo, los autores hacen un punto interesante aquí: también vea la tabla a continuación (en resumen, PPG se correlaciona con otras medidas importantes; IMC, HbA1c)
  • Estas asociaciones (entre los niveles de glucosa posprandiales y la morbilidad) no se limitan a valores extremos sino que persisten en todo el rango de valores de PPGR, lo que sugiere que la reducción en los niveles de factores de riesgo es continua en todos los valores posprandiales, con valores más bajos asociados con valores más bajos niveles de factores de riesgo incluso dentro de los rangos de valores normales.

• Se observó un mayor grado de variabilidad entre los individuos BS respuesta a un alimento dado:
  • "... al comparar los PPGR de diferentes personas con la misma comida, encontramos una gran variabilidad interpersonal, con los PPGR de cada tipo de comida (excepto fructosa) que abarca todo el rango de PPGR medidos en nuestra cohorte".

Limitantes

• Datos preliminares, primeros de su tipo. Sin embargo, continuaron refinando los datos y los datos publicados en otros 5 artículos y colaborando con un producto DayTwo: “El producto se basa en una investigación de cinco años realizada por el Prof. Eran Segal y el Prof. Eran Elinav del Instituto Weizmann de la ciencia en Israel; la investigación fue financiada únicamente por el Weizmann Insitute of Science y, una vez finalizada, la tecnología de investigación fue autorizada por DayTwo ".

Notas interesantes

• “Hasta el 70% de los prediabéticos eventualmente desarrollan la enfermedad (Nathan et al., 2007). También está relacionado con otras manifestaciones, denominadas colectivamente síndrome metabólico, que incluyen obesidad, hipertensión, enfermedad del hígado graso no alcohólico, hipertrigliceridemia y enfermedad cardiovascular ”.
• "De hecho, los estudios que examinaron el efecto de las dietas con un índice glucémico bajo sobre el riesgo de DM2, la pérdida de peso y los factores de riesgo cardiovascular arrojaron resultados mixtos (Greenwood et al., 2013; Kristo et al., 2013; Schwingshackl y Hoffmann, 2013). "
• La respuesta de glucosa posprandial a los alimentos es muy variable.
  • “En términos más generales, atribuir un solo PPGR a cada alimento supone que la respuesta es únicamente una propiedad intrínseca del alimento consumido. Sin embargo, los pocos estudios a pequeña escala (n = 23–40) que examinaron las diferencias interpersonales en los PPGR encontraron una gran variabilidad en la respuesta de diferentes personas al mismo alimento (Vega-Lopez et al., 2007; Vrolix y Mensink, 2010) , pero los factores subyacentes a esta variabilidad no se han estudiado sistemáticamente ".

Perlas clínicas

• La versión comercial de esta prueba, DayTwo, puede mejorar aún más la regulación de azúcar en la sangre de un individuo.
• Qué decirles a sus pacientes:
  • Esta es una prueba muy interesante con evidencia preliminar que valida su uso. No es una prueba con la que "comenzamos", pero una vez que estamos en la fase de refinamiento/optimización, tiene sentido considerarlo.