Estudo
conduzido por Mendes-Soares descreveu a resposta glicêmica de indivíduos a
diferentes grupos de alimentos considerando a fisiologia e o microbioma
individual em adição às características nutricionais dos alimentos (calorias e
carboidratos). 327 indivíduos com 18 anos ou mais, sem diabetes, sem problemas
crônicos gastrointestinais e sem uso de determinados medicamentos foram
incluídos no estudo. Os participantes forneceram uma amostra de fezes antes do início
do acompanhamento e durante o estudo registraram sua alimentação e mediam sua
glicemia. Todos foram orientados a manter seus hábitos alimentares normais,
exceto por 4 refeições padronizadas fornecidas pela equipe de pesquisa, que
deveriam ser consumidas como a primeira refeição do dia.
Das
refeições ingeridas, a distribuição média de nutrientes foi de 43% em
carboidratos, 18% em proteínas e 39% em gorduras. Os filos mais prevalentes na
microbiota intestinal dos participantes foram Bacteroidetes, Firmicutes,
Proteobacteria e Actinobacteria e os gêneros mais prevalente foram Bacteroides,
Subdoligranulum, Blautia, Roseburia, Eubacterium, Faecalibacterium,
Oscillobacter, Alistipes e Dorea, os quais estavam presentes em 95 a 100% dos
participantes.
A
resposta à refeição padronizada variou substancialmente entre os participantes,
mostrando que além do conteúdo de carboidratos, outros fatores individuais
podem influenciar essa resposta. Como esperado, em refeições não padronizadas,
quanto maior a quantidade de carboidratos, maior variação glicêmica. No
entanto, extensas variações pessoais foram observadas para qualquer porcentagem
de carboidratos na refeição, refletindo a individualidade dessas respostas.
Os
autores sugeriram um modelo de previsão de resposta pós prandial personalizado,
considerando as variações individuais observadas. Ao realizar a aplicar esse
modelo observaram uma correlação com as variações glicêmicas substancialmente
maior do que a previsão de resposta pós prandial que considera o teor de calorias ou carboidratos das
refeições (R = 0,34 para calorias e R = 0,40 para carboidratos)
Dessa
maneira, os autores concluíram que um modelo preditivo personalizado que
considera características únicas do indivíduo, como características clínicas,
variáveis fisiológicas e microbioma, além do conteúdo de nutrientes, foi mais
eficiente para prever impacto glicêmico do que as abordagens dietéticas atuais
que se concentram apenas nas calorias ou carboidratos contidos nos alimentos.
Fornecer aos indivíduos ferramentas para gerenciar suas respostas glicêmicas à
alimentação baseada em previsões personalizadas de suas respostas glicêmicas
pós prandiais pode permitir que eles mantenham seus níveis de glicose no sangue
dentro de limites associados à boa saúde.
REFERÊNCIA:
NUTRITOTAL: 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 Feb 1;2(2):e188102.
