Kişiselleştirilmiş bir diyetle diyabet riskini azaltmak
Kan şekerini sağlıklı bir seviyede tutmak, şeker hastalığına yakalanma riskini azaltır. Ancak şimdiye kadar, yüksek glikoz seviyelerini düşürmek, bireylerin farklı yiyeceklere nasıl tepki verdiklerine değil, karbonhidrat ve kalori alımını sınırlamaya odaklandı.
Amerika Birleşik Devletleri'nde diyabet teşhisi konan kişilerin sayısı artmaya devam ediyor.
Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezlerine (CDC) göre, 2015 yılında ABD nüfusunun yüzde 9,4'ü diyabet hastasıydı.
Bazı kaynaklar, ABD'li yetişkinlerin yaklaşık yüzde 40'ının prediyabet hastası olduğunu tahmin ediyor. Bu durum, normalden daha yüksek kan şekeri seviyeleri ile karakterizedir ve tip 2 diyabet, kalp hastalığı ve felce yol açabilir.
Uzmanlar her zaman durumun başlangıcını önlemenin yollarını ararlar. Kan şekeri veya kan şekeri seviyelerini düşürmek birincil yöntemdir.
Tipik olarak, bu, kalori ve karbonhidrat alımını azaltmaya özel bir odaklanma ile diyetin kontrol edilmesini içerir. Bu sadece diyabeti önlemekle kalmaz, aynı zamanda bir kişinin obezite ve kalp veya böbrek hastalığı riskini de azaltabilir.
Bununla birlikte, yeni araştırmalar, daha kişiselleştirilmiş bir yaklaşım benimsemenin daha iyi sonuçlar verebileceğini göstermiştir. Rochester'daki Mayo Clinic Bireyselleştirilmiş Tıp Merkezi Mikrobiyom Programı eş direktörü Purna Kashyap, "Kan şekeri seviyelerini tahmin etmenin mevcut modelleri iyi performans gösteriyor, ancak yağlar ve karbonhidratlar gibi her şeyi tek bir kategoriye ayırma eğilimindeler," diyor, MN.
Çalışmanın yazarlarından Dr. Heidi Nelson, "Bir klinisyen olarak, hastalarımın aynı yiyeceklere aynı şekilde yanıt vermediğini gördüm - tıpkı tüm kilo verme diyetlerinin tüm insanlar için aynı şekilde çalışmaması gibi," diye ekliyor.
Mikrobiyomun etkisi
Araştırma ekibi, bir kişi belirli yiyecekleri yedikten sonra kan şekeri seviyelerinin nasıl tepki vereceğini tahmin edebilecek bir model bulmak için çalıştı.
Ekip, bireysel özellikleri hesaba kattı. Bunlar yaş, diyet ve fiziksel aktiviteyi içeriyordu. Ayrıca bağırsaklarda yaşayan trilyonlarca bakteri olan bağırsak mikrobiyomunu da dikkate aldılar.
Toplamda, Minnesota veya Florida'da yaşayan 327 kişi çalışmaya katıldı. Her katılımcı, araştırmacıların her bir kişinin benzersiz bağırsak mikrobiyomunu incelemesine izin veren bir dışkı örneği verdi. Ekip 6 gün boyunca katılımcıları takip etti.
Gönüllüler kahvaltıda simit ve krem peynir yedi. Katılımcılar günün geri kalanında diyetlerini seçmekte özgürdü. Araştırmacılar, egzersiz ve dinlenme süreleri ile birlikte yedikleri her şeyi kaydetmelerini istedi. Bir kan şekeri monitörü ayrıca her 5 dakikada bir kan şekeri seviyelerini izledi.
Sonuçlar şurada mevcuttur: JAMA Ağı Açık dergi. Makale, yeni geliştirilen modelin kan şekerinin yiyeceklere yüzde 62 oranında nasıl tepki verdiğini doğru bir şekilde tahmin ettiğini bildiriyor.
Araştırmacılar, bunun sadece karbonhidratlara (yüzde 40) veya kaloriye (yüzde 32) dayalı doğruluğa kıyasla önemli bir gelişme olduğunu belirtti.
Ekip, bazı yiyeceklerin neden bazı insanlar için yorgunluğa yol açtığını, ancak diğerlerine daha fazla enerji verdiğini görebildi.
"Kan şekeri seviyelerini yönetmek isteyen insanlar için, gıdalara benzersiz tepkilerini tahmin eden yeni bir modelimiz var."
Dr. Heidi Nelson
Davayı güçlendirmek
Konuyla ilgili birçok çalışma, kendi kendine bildirilen verilere dayanma eğilimindedir. Bir kişi günlük yaşamının unsurlarını doğru bir şekilde bildirmezse bu bir sorun olabilir.
Bununla birlikte, bu özel çalışmada araştırmacılar, katılımcılara öğünleri anında ve özel olarak kaydetmelerine olanak tanıyan ve unutkanlık olasılığını azaltan bir yiyecek kaydetme uygulaması sağladılar.
Kan şekeri düzeylerini yönetmeye farklı bir yaklaşım getiren tek çalışma bu değil. İsrail’in Weizmann Bilim Enstitüsü’nde 2015 yılında yapılan bir araştırma da benzer bulguları ortaya koydu.
Araştırma ekibi, iki farklı ülkeden elde edilen karşılaştırılabilir bulguların bireyselleştirilmiş model için durumu güçlendirdiğine inanıyor.
"İsrail ve Amerika Birleşik Devletleri genelindeki sonuçların benzerliği, kişiselleştirilmiş modelin, farklı coğrafi konumlar, genetik ve davranışlar nedeniyle değişiklik gösterme eğiliminde olan kişisel özellikler ve mikrobiyomlara rağmen, farklı popülasyonlarda işe yaradığını gösteriyor."
Baş yazar Dr. Helena Mendes Soares
Bireyselleştirilmiş bir diyet yaklaşımının sağlık yararlarına uzun vadeli bir bakışta olduğu gibi, daha fazla popülasyona yönelik çalışmalar bu fikir üzerine inşa edilecektir.
