吃与活
科学地吃，健康地活
餐后高血糖不仅意味着二型糖尿病，心血管疾病，和肝硬化风险的增加， 而且也与肥胖以及二型糖尿病和癌症病人的死亡率正相关。餐后血糖水平的高低显然与饮食中的碳水化合物含量和所吃食物的升糖指数有关。然而每个人的生理状况，生活习惯，甚至肠道微生物都不一样，因而判断特定的人吃某种食物后血糖的变化并不简单。
2015年11月19日以色列研究人员发表在《细胞》杂志的题为“依据升糖反应的预测来个性化饮食营养”的研究论文尝试用全景式的手段来解决餐后血糖预测的难题 （图1，视频简介见篇首）。他们采用连续血糖计来监测八百位志愿受试者一星期的血糖变化情况 （图2）。这种血糖计每隔五分钟就记录一次血糖数值。他们也通过手机app来收集这些受试人员的饮食，锻炼，和睡眠情况。在测量血糖前，研究人员也收集了受试者的各种数据（生活方式，身高体重，血液成分分析等），并取得了粪便样本以供分析其中的微生物。受试者基本保持原来的习惯生活，唯一的变化是他们被要求每天吃标准早餐 ，这种标准早餐共有四种，每种都含有50克可利用的碳水化合物。吃完早餐后两小时内血糖曲线下的面积代表餐后血糖反应的情况。
图1—研究的流程
图2—一位受试者一周的血糖变化曲线。放大的部分显示餐后血糖反应的计算方法（餐后两小时的血糖曲线下的面积）。
研究有几个有意思的发现：
1. 餐后血糖反应与体重指数（BMI），糖化血红蛋白（Hb1A1c），年龄， 早晨醒后血糖等数值正相关。这些数值越高（如年龄高或BMI值高），餐后血糖上升越高。
2. 每个人对同一种食物餐后血糖反应的重复性很好。但是不同人对相同的食物餐后血糖反应可以相当不同 （见下图）。
图3—E：两个受试者对葡萄糖和面包的餐后血糖反应不同，但他们对同一种食物的血糖反应有良好的重复性。G：两个不同的受试者对香蕉和饼干(都含有20克碳水化合物)的餐后血糖反应恰好相反。
3. 餐后血糖反应与其肠道菌群相关。那些与肥胖，胰岛素抵抗，以及血脂异常有关菌群也与餐后血糖反应相关。
研究人员拿到各种数据后，通过对各种因素对餐后血糖反应的分析，建立了一个预测餐后血糖的算法。算法整合的因素包括与饮食以外的内容，比如前面几餐的内容，距离睡眠和锻炼的时间，以及肠道菌群的情况。他们用另外一百位受试人员的数据对该算法进行了验证，并通过机器训练使算法更接近实际。研究人员开发这个算法的目的，是希望只要拿到特定的人的数据，便可通过这个算法来推荐“好”的饮食来降低这个人餐后血糖的波动。
为了检验算法是否可以指导人们选择饮食，研究人员新征召了26位志愿者。一位临床营养师同这些志愿者会面，然后根据他们的饮食习惯，为他们的早中晚餐和中间餐各设计了4到6种等热量的饮食选择。然后这些受试者象那八百人一样接受了一周的测量以取得算法需要的各种数据，与那八百人不同的是他们要吃营养师设计的饮食。然后，这些受试者被分成两组：“预测组”和“专家组”。在预测组，研究人员在故意不看每餐生糖反应实际数据的情况下用算法来评价每个受试者在一周里所吃的每一餐的升糖效果。根据这些评价，研究者为每个受试者设计了两种饮食：“好”的饮食（预测升糖低）和“坏”的饮食（预测升糖高）。这些受试者然后吃“好”的饮食和“坏”的饮食各一周，在此期间他们的血糖被连续测量，同时收集每天的粪便样本。“专家组”的处理方法与“预测组”基本一致，不用算法，而是通过临床营养师和研究人员对每个人对测试期间每餐的血糖反应的分析来决定给每个人的“好”和 “坏”的饮食。“预测组”和“专家组”。的区别在于预测组不需要每餐的升糖反应的数据就可以对每个人对特定饮食的升糖反应做出判断，而专家组必须要根据每个人对特定饮食的升糖试验结果来进行判断。试验结果表明无论“预测组”还是“专家组”，“好”的饮食比“坏”的饮食餐后血糖反应都低，血糖的波动幅度也都较小（见下图）。算法预测与专家分析对判断合适个人饮食的准确程度不相上下。
图4—受试者对专家（上）和算法（下）推荐的"好"（绿色）和"坏"（红色）饮食的血糖反应曲线。
有趣的观察是，尽管每个人的“好”饮食和“坏”饮食不一样，在食用“好”饮食后，粪便样本中“好”的细菌增加了，食用“坏”饮食后，它们则减少了。这个结果表明，肠道细菌不是一成不变的，它们的兴衰在很大程度上是由饮食决定的。
以上是这篇论文的主要结果, 原始论文有更为详尽的叙述和讨论。看完之后不禁想，医生对病人的情况的了解恐怕远远不如这篇论文中的研究人员对志愿者的了解。通过图2和图4我们了解到血糖在餐后变化相当大，而合适的饮食可以降低餐后血糖的波动。如果医生对每个糖尿病前期的个人都能进行类似的研究，然后象图4那样根据数据为每个人制定出个性化的食谱，那么糖尿病人的数量是不是可以大规模地减少呢？ 在医生不能做到的情况下，我们自己是否可以做得更多呢？
这个研究没有涉及到的一面是每个人的基因组也有差别。人们对同一饮食的血糖反应不同，很可能是有遗传基础的。相信当基因组测序成为常规手段后，基因变异的因素也会得到充分的研究。另外，该研究所用的饮食基本是西方的常用饮食，离真正健康的饮食可能还有距离。文章偏重的是个性化的饮食，并没有强调健康饮食的共性。最后，文章研究的是短期效应，并没有涉及这些餐后血糖反应低的饮食对胰岛素敏感性的长期效果。
这个研究全景式地测量了一些生活生理生化菌群指标与餐后血糖反应的关系，是营养研究的一个里程碑。这样的全面而连续的测量，显然更能反映实际生活中的情况。同样的研究方法也适用用于研究饮食对炎症，血脂，和癌症的影响。通过对这些方面的进一步整合，就有可能找到对一个特定的人某个阶段最合适的饮食。当然，也可以同时考虑个人对味道的偏好，使饮食在有益于健康的同时也给人以美好的享受。
信息来源：
插图：来自原始论文。
新闻介绍： ‘Healthy’foods differ by individual
原始论文：Personalized Nutrition by Prediction of Glycemic Responses
谢游士兄阅读留言！我相信吃您种的蔬菜水果对控制餐后血糖有好处：）
多谢阅读喜欢！