コロナウイルスのパンデミックは、健康を多くの人々の心の最前線に押しやってきました。 COVID-19を回避する最善の方法は そもそもウイルスを捕まえないために、なぜ一部の人がこの病気で深刻な病気になるのか、他の人は症状が軽いかまったくないのかを理解し始めています。
年齢と虚弱は、重度のCOVID-19の最も重要な危険因子ですが、 COVID症状調査アプリ、約2万人が使用しており、肥満、心臓病、XNUMX型糖尿病などの食事に関連する状態が 病気で病院に入院するための重要な危険因子.
イギリスで、 大人のXNUMX人にXNUMX人は肥満です そして、より多くが太りすぎです。 アメリカ合衆国で、 成人の約XNUMX人にXNUMX人、子供の約XNUMX人にXNUMX人が肥満。 一般的な政府の栄養ガイドラインからInstagramにふさわしい流行のダイエットまで、減量方法に関するアドバイスは終わりがありません。 明らかに、それは機能していません。
これは選択を解除するための複雑な問題です。 性別、民族性、社会経済的地位、健康食品の入手可能性などのすべての要素が関係しています。 しかし、個人レベルでは、健康と体重を最適化するために各人がどのように食べるべきかについてはまだほとんどわかっていません。
答えを求めて、キングスカレッジロンドンの研究チームと、マサチューセッツ総合病院、スタンフォード大学、健康科学会社ZOEの同僚が立ち上げました 予測、その種の現在進行中の最大の栄養研究です。 私たちの最初の結果は Nature Medicineに掲載.
フェーズXNUMX
PREDICT研究プログラムの第1フェーズであるPREDICT-1,000には、XNUMX名を超える大人（数百の双子のペアを含む）が関与し、XNUMX週間継続的に監視されて、さまざまな食品に対する反応を発見しました。
参加者は入念に設計されたセットミールを食べた後、詳細な血液測定と反応のテストのために病院で最初のセットアップ日を過ごしました。 その後、彼らは残りの研究を自宅で行い、定食のスケジュールと彼ら自身の自由な食事の選択に従いました。 血糖値、脂肪、インスリン、炎症のレベルから、運動、睡眠、腸内細菌（マイクロバイオーム）の多様性に至るまで、栄養反応と健康のさまざまなマーカーを測定しました。
このような詳細で継続的な分析は、ウェアラブル技術を使用することで可能になりました。 これには、継続的な血糖値モニターとデジタルアクティビティトラッカーが含まれていたため、参加者の血糖値と活動レベルを24時間7日追跡できました。 単純な指刺血検査でも、血中脂肪レベルを定期的に測定できました。
意外な結果
これらすべての測定値は数百万のデータポイントになり、パターンを特定して予測を行うには、高度な機械学習技術（人工知能の一種）で分析する必要がありました。
私たちが最初に気づいたのは、一卵性双生児であっても、同じ食事に対する個々のインスリン、血糖、血中脂肪の反応に大きなばらつきがあることです。 たとえば、片方の双子は炭水化物を食べることで健康に反応し、脂肪は反応しないかもしれませんが、もう一方の双子は反対です。 すぐに、これは私たち全員がユニークであり、誰にとってもうまくいく完璧な食事や正しい食事方法がないことを私たちに教えています。
遺伝学は私たちが食物にどのように反応するかを決定する上でほんの小さな役割を果たすだけであるという観察は、「あなたの遺伝子のための正しい食事」を決定すると主張する簡単な遺伝子検査は効果がなく誤解を招くということも教えてくれます。 奇妙なことに、一卵性双生児は同じ腸内微生物種の約XNUMX分のXNUMXのみを共有しました。これは、栄養反応の変動の一部を説明するのに役立ち、微生物叢を操作することで健康と体重を改善する機会を示します。
また、食事のタイミングが栄養反応に個人的に影響を与えることも発見しました。 朝食時の同じ食事は、昼食時に一部の人に異なる栄養反応を引き起こしました。 しかし、他の人々では違いはなく、正しい食事時間がすべての人に役立つという神話を打ち砕きました。
もうXNUMXつの驚きは、食事のカロリー、脂肪、炭水化物、タンパク質、および繊維（主要栄養素または「マクロス」）の組成も、栄養反応に高度に個別化された効果があることを発見しました。 たとえば、炭水化物を脂肪よりもうまく処理する人もいれば、反対の反応をする人もいます。 そのため、固定カロリー数または主要栄養素比に基づく処方ダイエットは単純化しすぎて、すべての人に効果があるとは限りません。
ただし、参加者間のばらつきが大きいにもかかわらず、異なる日に同時に食べられた同一の食事に対する各人自身の反応は著しく一貫していた。 これにより、 誰かが食べ物にどのように反応するかを予測する それらの基礎となる代謝の知識に基づいています。
炎症性の発見
興味深いことに、血液中の炎症性分子のレベルは、一見健康に見える人々でさえ、最大でXNUMX倍も変動し、これらの炎症マーカーの上昇は、 脂肪への不健康な反応に関連.
私たちは「食物炎症」という用語を使用して、食事後に引き起こされるこれらの不健康な代謝効果を指します。 過度の血糖および脂肪反応によって引き起こされる食事性炎症を繰り返し経験することは、次のような状態のリスクの増加と関連しています 心臓病, 2型糖尿病, 非アルコール性脂肪肝疾患 & 肥満.
より肯定的な注意として、私たちの調査結果は、食事後の不健康な炎症反応の誘発を避けるように設計されたより個人化された方法で食べることで、体重管理と長期的な健康を改善できる可能性があることを示唆しています。
重量に関しては、伝統的に、私たちが制御できない要因、特に遺伝学に大きな重点を置いてきました。 事実は、遺伝学が役割を果たす一方で、より多くの重要な要因が私たちの代謝、体重、健康にどのように影響するかです。 過度に一般化されたガイドライン、流行のダイエット、および万能薬の計画から離れて、私たちの身体に反対するのではなく、私たちの体を理解し、一緒に働く栄養へのより個人化された科学的アプローチを開発する時がきました。
著者について
Tim Spector教授（遺伝子疫学教授）は、 キングス・カレッジ・ロンドン
この記事はから再公開されます 会話 クリエイティブコモンズライセンスの下で 読む 原著.
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