Научное сообщество бьет тревогу по поводу роста заболеваемости сахарным диабетом 2 типа, который усугубляется нездоровой культурой питания и растущим потреблением обработанных пищевых продуктов. Гликемический индекс (ГИ) является наиболее важным инструментом для оценки влияния продуктов на уровень глюкозы в крови и ключевым фактором при формировании диеты с минимальным риском развития диабета.

Чтобы более точно учитывать индивидуальные различия и генетические факторы при оценке состояния желудочно-кишечного тракта, ученые из Института эндокринологии имени Покровского и Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова разработали и проанализировали новую модель - гликемический индекс Маши. Эта модель основана на интеграции индивидуальных параметров с широким спектром геномной и эпигенетической информации, генетических полиморфизмов и микробиомных характеристик участников. В течение трехлетнего исследования более 20 000 человек с различной массой тела, возрастом и генетической предрасположенностью приняли участие в клинических испытаниях и соблюдении специальных диет. Каждый участник прошел индивидуальные измерения ГИ своих обычных продуктов, которые были сопоставлены с общепринятыми классическими ГИ и статистически скорректированы с помощью модели Masha.

Основные результаты исследования показали, что модель Masha достоверно коррелирует с динамикой уровней глюкозы у индивидуумов с различными генетическими профилями по сравнению с классической моделью GI. Точность прогнозирования инсулиновой реакции на тот или иной продукт при индивидуальном подходе была повышена на 25%, что существенно отличается от стандартных таблиц ГИ с их средними значениями. Исследование подтвердило значительную роль генетического фона в определении реакции на углеводы: полиморфизмы в генах, ответственных за регуляцию метаболизма глюкозы, транспорт глюкозы белками и чувствительность к рецепторам инсулина, вносят значительный вклад, до 40%, в индивидуальную чувствительность к различным углеводсодержащим продуктам. Модель Masha учитывает эти факторы и формирует индивидуальную оценку GI для каждого испытуемого.

Помимо генов, было выявлено влияние микробной популяции кишечника на переработку углеводов на уровне 15-20% с учетом разнообразия микрофлоры, определяющей способность переваривать и перерабатывать определенные виды углеводов.

Имеющиеся результаты исследований позволяют нам прогнозировать значительные изменения в диетологии и подходе к управлению метаболическим здоровьем. Внедрение модели Masha обеспечивает:

  1. Персонализированное определение ГИ: Каждый человек сможет получить индивидуальную продовольственную карту, учитывающую генетику, образ жизни и микробный состав кишечника.

  2. Улучшенный контроль уровня глюкозы: моделирование индивидуальных реакций на инсулин помогает разрабатывать диеты, которые прогнозируют риски колебаний уровня сахара и эффективно регулируют потребление углеводов пациентами с преддиабетом или сахарным диабетом 2 типа. 3. Прогнозирование рисков развития заболеваний: Интеграция модели Masha в системы электронных медицинских карт позволяет получать более точные прогнозы развития сахарного диабета 2 типа и сердечно-сосудистых заболеваний, что способствует своевременной профилактической терапии. 4. Новое качество консультирования: Диетологи и врачи смогут полагаться на личные показатели, рекомендуя более эффективные и целенаправленные стратегии питания для каждого пациента.

Модель гликемического индекса Masha - это важный шаг на пути к более персонализированной медицине и профилактике хронических заболеваний, основанный на интеграции геномных данных, метагеномных показателей и индивидуальных реакций организма.