作者：Doctor D

糖尿病治疗进入精准时代！基于肠道微生物的人体健康大数据分析提供的个性化食谱可精确控制血糖。

        餐后血糖的异常升高是一种全球性的流行病，也是糖尿病和II型糖尿病的主要危险因素。然而，现有的饮食控制方法效果并不好。糖尿病人在控制血糖方面存在困惑，同样的食物不同的人吃后餐后血糖的变化差异非常大。

       最近的一项发表在《CELL》上，来自以色列的研究表明，基于人体生理指标和肠道微生物组成的人体健康大数据分析给出的个性化食谱可用于控制糖尿病人的血糖水平。整体的实验设计如下图所示。

      在这个研究中，他们连续监测800人一周的血糖水平，并且测量了46898次用餐后血糖的反应，发现即使吃的食物一样，产生的血糖变化差异很大（如下面两图所示），并且还可能引起完全相反的血糖变化（如下面后两图所示）。这表明通用的饮食建议可能作用非常有限。

       为了弄清楚如何才能更好地通过食物控制血糖，他们采用了数据挖掘的方法，从人体的健康数据来预测食物引起的血糖变化。随后，他们采用了一种机器学习算法，把这一人群的血液参数、饮食习惯、体重、体力活动和肠道菌群进行测量，结果表明这种算法能够准确地预测出现实生活中个性化的食物引起的餐后血糖值。进一步，他们用另外100人对上述模型进行了验证，发现预测的准确性非常高（如下图所示）。

       上图显示了血糖连续观测的实例。可以看出餐后血糖值的实时变化。

       由于肠道微生物能够参与食物的代谢，影响多种营养物质的代谢过程，参与 人体血糖的代谢，在这个研究中，他们同时检测了肠道微生物的组成，发现这个研究群体的微生物组成与欧洲公布的肠道元基因组数据较为接近（如下图所示）。

      基于饮食习惯、运动和肠道微生物组成等指标可通过下图的流程获得食物对血糖水平的预测模型。从而对餐后血糖进行精确预测，之后形成个性化的食谱，最终，可以成功的降低餐后血糖和保持长期代谢的稳定。

       这种对血糖值的预测精确性非常高（见下图），验证样本的预测相关性达0.70，实际检测血糖值和模型预测的血糖值分别达到0.7和0.8。

      模型的预测结果优于由专家给出的干预血糖控制方案（如下图所示），即使短期的个性化饮食干预也能成功的降低餐后血糖。

       此外，研究还发现，肠道微生物的变化与食物和血糖的变化存在一致性，特别是双歧杆菌，好的食物会引起双歧杆菌Bifidobacterium adolescentis的变化，也会引起Roseburia inulinivorans，Eubacterium eligens，Bacteroides vulgatus等肠道微生物的变化（如下图所示）。

       他们进行的基于此算法的随机双盲对照饮食干预方案，确实能够显著降低餐后血糖，并且个体之间的餐后血糖和肠道菌群结构都有一致的改变。这一研究结果表明，个性化饮食可以成功地控制餐后血糖的升高以及减少由血糖代谢引起的不良后果。

       以后，要想通过饮食进行精确的血糖控制，只需要把自己的肠道菌群信息和个人健康信息输入电脑就能给出科学合理的食谱，真是糖尿病有救了的节奏啊！

参考文献：Zeevi et al., 2015, Cell 163, 1079–1094

原文链接：http://clickd.dnagenotek.com/c/1/?aId=95798385&requestId=b32915-09668307-cd4f-4604-baea-9a71bb1f8b0f&rId=contact-44aa007267e9e411bf6f005056bf0d25-ef5c4517598743aeac3db326acc42da8&uId=0&ea=38991697%3Dpbz%3Ddd&dUrl=http%3A%2F%2Fwww.cell.com%2Fcell%2Fpdf%2FS0092-8674%2815%2901481-6.pdf%3F_cldee%3DODM0NDYxNDJAcXEuY29t%26utm_source%3DClickDimensions%26utm_medium%3Demail%26utm_campaign%3DOmnigene%2520gut%2520personalized%2520nutrition%2520Nov%25202015