El campo de investigación del microbioma intestinal continúa avanzando rápidamente. Ahora, los investigadores han descubierto que el uso de un algoritmo basado en el microbioma intestinal de una persona puede predecir con mayor precisión su pico de glucosa en sangre después de una comida que un modelo basado en las calorías o el contenido de carbohidratos de los alimentos.
Los niveles elevados de glucosa en sangre están relacionados con un mayor riesgo de desarrollar enfermedades graves, como diabetes tipo 2 y enfermedades cardiovasculares.
Los cambios en la dieta dirigidos a normalizar los cambios posteriores a las comidas en los niveles de glucosa son una piedra angular para mejorar los marcadores de salud, como la glucosa en ayunas, en personas con diabetes. Del mismo modo, las respuestas anormales de la glucosa son una señal de que alguien puede estar en camino de desarrollar diabetes o una enfermedad cardiovascular.
El pico de glucosa en la sangre después de ingerir alimentos varía mucho entre las personas. La fisiología, la genética y, sorprendentemente, incluso la huella dactilar de su microbioma intestinal son responsables de esta variación.
Sabiendo cuánto puede influir el microbioma intestinal en la salud, los investigadores están observando más de cerca cómo esto podría ayudar a predecir la respuesta única de glucosa en sangre de una persona a los alimentos.
En 2015, investigadores israelíes mostraron por primera vez cómo un algoritmo que usaba información del microbioma combinada con otros factores como el sexo, la edad y el peso podía predecir con precisión las respuestas de glucosa después de las comidas en personas que no tenían diabetes.
Ahora, en un nuevo estudio, un equipo de investigación de la Clínica Mayo en los Estados Unidos usó un kit de prueba de microbioma desarrollado por investigadores israelíes para aplicar esto a un gran grupo de personas sin diabetes que viven en los Estados Unidos.
Cada persona proporcionó una muestra de heces para generar su huella digital de microbioma. Durante los siguientes seis días, cada persona usó un monitor de glucosa continuo y registró sus niveles de comida y actividad en una aplicación de teléfono. Todos estos datos se utilizaron para desarrollar un algoritmo predictivo de glucosa en sangre personalizado para cada persona.
El verdadero meollo del estudio ocurrió cuando el algoritmo se puso a prueba en una prueba de alimentos de laboratorio estandarizada.
Un modelo que incorporó el microbioma intestinal de una persona fue muy superior a la predicción del pico de glucosa después de las comidas en comparación con la estimación de este utilizando solo el contenido de kilojulios o carbohidratos de los alimentos.
Esta investigación en etapa inicial muestra hasta qué punto la composición del microbioma de una persona puede influir en su fisiología.
A medida que el trabajo finalmente se traslada a las personas con diabetes, los resultados positivos podrían significar que una prueba de heces y el uso de una aplicación de teléfono podrían ser una parte estándar del control del estilo de vida de esta afección.
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