CIENCIA

Un algoritmo para predecir el efecto de los alimentos en el nivel de azúcar sanguíneo


Los expertos están cada vez más convencidos de que no existe un tratamiento médico que valga para todo el mundo. Cada persona tiene su propia química, composición genética, estado de salud y estilo de vida y por tanto resulta lógico que estos factores influyan de manera variable en la salud y en la respuesta a los tratamientos. Un equipo de científicos de Israel tuvo esto en cuenta para determinar el modo en el que distintos alimentos influían a ochocientos pacientes de perfiles distintos. Los resultados son bastante sorprendentes.

«Observamos una variabilidad enorme (en los niveles de azúcar en sangre) al ofrecer comidas idénticas a personas distintas», confesó Eran Segal, uno de los investigadores del estudio perteneciente al Instituto Científico Weizmann. «El pan no generó apenas respuesta en el nivel de glucosa de algunas personas, mientras que en otras se observó una respuesta considerable. Algunos tuvieron respuestas más elevadas al pan con mantequilla que al pan solo».

Este descubrimiento contradice la creencia de que la combinación de grasas y carbohidratos reduce el efecto sobre el azúcar sanguíneo en pacientes, pero no es el único descubrimiento realizado. El nivel de azúcar en sangre de uno de los pacientes repuntó tras consumir plátanos pero no tras consumir galletas, mientras que el de otro lo hizo tras comer sushi pero no al comer helado. El profesor Eran Segal, director del estudio, señaló que las diferencias observadas entre personas eran «inmensas».

Para obtener estos resultados, el equipo solicitó a los pacientes que utilizaran una aplicación para teléfonos inteligentes durante una semana en la que registrarían sus actividades diarias y los alimentos consumidos. Mediante dispositivos para vigilar la glucosa se llevó un registro de los niveles de azúcar en la sangre al cabo de dos horas después de comer. Cada participante entregó una muestra de heces para que los investigadores analizasen el microbioma de su intestino, esto es, las bacterias que residen en el sistema digestivo y que, según se sugirió recientemente, podrían desempeñar una función importante en la obesidad y la diabetes.

Uno de los resultados más destacados de este primer estudio es un algoritmo con el que predecir la respuesta personal de cada persona en función de su estilo de vida, su historial médico y la composición y la función de su microbioma. Con este algoritmo se logró predecir el aumento del nivel de azúcar en la sangre tras ingerir alimentos distintos en un estudio de seguimiento con otros cien voluntarios, demostrando así su efectividad en participantes nuevos. El equipo al cargo del proyecto logró además mostrar la importancia del estilo de vida. Los cambios en los niveles de azúcar en sangre de cada paciente tras consumir un tipo concreto de alimento dependían de si su consumo se había producido tras realizar ejercicio o haber dormido.

«Nuestro objetivo en este estudio fue descubrir factores que subyacen a las respuestas personalizadas de la glucosa en sangre ante los alimentos. Utilizamos esta información para generar recomendaciones dietéticas que ayuden a evitar y tratar la obesidad y la diabetes, dos de las afecciones epidémicas más graves de la historia humana», declaró el Dr. Eran Elinav del Departamento de Inmunología del Instituto Científico Weizmann.

El profesor Segal admitió que un estudio de una semana ha de considerarse con cautela, pero confía en continuarlo durante los meses venideros. «Ahora comenzamos una serie de estudios de seguimiento que buscan desentrañar los efectos a largo plazo de la dieta personalizada sobre la diabetes, la gestión del peso y la enfermedad del hígado graso no alcohólico», explicó.

Un método dietético individualizado precisa observaciones adicionales a los niveles de azúcar en sangre, pero los resultados del estudio refuerzan la idea de que las recomendaciones dietéticas deben tener un mayor grado de personalización.

 

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Fuente: CORDIS

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