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 inicio 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.
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