Picchi glicemici postprandiali, algoritmo basato sul microbioma li prevede in maniera accurata

Da uno studio risulta che un algoritmo basato sul microbioma intestinale di una persona predice in modo più accurato il picco di glucosio nel sangue dopo un pasto rispetto al semplice calcolo delle calorie o del contenuto di carboidrati negli alimenti.

Un algoritmo basato sul microbioma intestinale di una persona predice in modo più accurato il picco di glucosio nel sangue dopo un pasto rispetto al semplice calcolo delle calorie o del contenuto di carboidrati negli alimenti. Lo confermano i risultati di uno studio statunitense appena pubblicato su JAMA Network Open.

La ricerca, condotta su adulti senza diabete, «dimostra davvero che possiamo usare modelli per prevedere le risposte glicemiche al cibo meglio che attraverso la sola valutazione del contenuto calorico o di carboidrati», ha detto l’autore senior Heidi Nelson della Mayo Clinic di Rochester, in Minnesota. Ha comunque avvertito che si tratta di una ricerca preliminare, «non stiamo dicendo che può prevenire malattie come prediabete o diabete. Si tratta piuttosto di un primo passo per dimostrare che forse possiamo adottare una dieta personalizzata nelle persone che sono interessate a questa opzione».

Questo nuovo studio estende le precedenti scoperte israeliane a una coorte americana e suggerisce che questo modello «può consentire alle persone di gestire meglio le loro risposte glicemiche al cibo», hanno commentato la prima autrice Helena Mendes-Soares e colleghi.

Un algoritmo israeliano testato anche in Usa
Sempre maggiori evidenze suggeriscono che, dopo aver mangiato gli stessi alimenti, le persone presentano cambiamenti significativamente diversi nei livelli ematici di glucosio, hanno scritto gli autori.

Nel 2015, i ricercatori israeliani del Weizmann Institute of Science a Rehovot, in Israele, hanno sviluppato un algoritmo (https://www.pharmastar.it/news/diabete/una-dieta-su-misura-basata-sul-microbioma-migliora-controllo-glicemico-nei-diabetici-28633) in grado di prevedere la risposta individualizzata di una persona al cibo sulla base del microbioma intestinale personale e di altri parametri come età, sesso, altezza, circonferenza dell’anca e attività fisica per prevedere le risposte glicemiche postprandiali nelle persone senza diabete.

Per testare l’algoritmo in una coorte americana, il team di Nelson ha arruolato 327 persone senza diabete per uno studio della durata 6 giorni. Per determinarne la composizione del microbioma intestinale, due giorni prima dell’inizio dello studio i partecipanti hanno fornito campioni di feci che sono stati inviati in Israele al laboratorio DayTwo, che commercializza un kit per il test basato sulle precedenti ricerche sulle coorti israeliane.

«È eccitante per tanti motivi» ha affermato Nelson. «Prima di tutto si tratta di uno strumento reale a cui le persone possono accedere tramite un’app; dopo aver inviato campioni di feci, possono sapere quali alimenti provocheranno un aumento dei loro livelli di glucosio. Inoltre modelli simili potrebbero in futuro essere disponibili per altri tipologie di pazienti, come quelli con colesterolo alto».

Migliore previsione del picco glicemico postprandiale
Durante lo studio, i partecipanti indossavano un monitor glicemico continuo e registravano l’assunzione di cibo e l’attività fisica attraverso una applicazione per smartphone, il DayTwo Food & Activity Logger. Sono stati istruiti ad assumere i loro cibi abituali tranne che per 4 giorni a colazione, durante la quale è stato loro chiesto di utilizzare un pasto standardizzato composto da un bagel (una pasta lievitata della cucina polacca e ebraica, a forma di grosso anello, che viene cotto al forno dopo una breve bollitura in acqua) e da formaggio cremoso.

Il modello che utilizzava i dati del microbioma ha ottenuto un fattore di correlazione (R) pari a 0,62 tra il picco glicemico postprandiale previsto e quello reale (una correlazione positiva perfetta avrebbe dato un valore 1,0), a differenza di un valore di solo 0,34 quando determinato sulla base del contenuto calorico di un alimento, e dello 0,40 utilizzando il contenuto di carboidrati.

«Quando parliamo di dieta, tendiamo a renderla unica per tutti», ha osservato Nelson. «Questo studio mostra che soggetti diversi rispondono in modo differente sulla base di molteplici variabili, incluso il microbioma personale».

I risultati della ricerca, concludono gli autori, «evidenziano il contributo potenzialmente significativo di un approccio nutrizionale personalizzato tra le diverse popolazioni come mezzo per migliorare la risposta glicemica post-prandiale, con conseguente riduzione delle conseguenze dell’esposizione prolungata e ripetuta all’iperglicemia».

Davide Cavaleri

Bibliografia

Mendes-Soares H et al. Assessment of a Personalized Approach to Predicting Postprandial Glycemic Responses to Food Among Individuals Without Diabetes. JAMA Netw Open. 2019;2(2):e188102.

fonte:

PHARMASTAR

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