Yeni araştırmalar, kan şekeri seviyelerinde büyük düşüşler yaşayan insanların, yemekten birkaç saat sonra kendilerini daha aç hissettiklerini ve gün içinde diğerlerine göre yüzlerce kalori daha fazla tükettiklerini gösteriyor.

Bu ay Nature Metabolism'de, gerçek yaşam ortamlarında gıdalara verilen tepkilere bakan dünyanın en büyük devam eden beslenme araştırma programı PREDICT bazı insanların neden kalori kontrollü diyetlerde bile kilo vermek için mücadele ettiğini gösterdi ve diyet ve sağlık söz konusu olduğunda kişisel metabolizma bilgilerini anlamanın önemini bir kez daha vurguladılar.

Araştırma ekibi, iki haftalık bir süre boyunca standartlaştırılmış kahvaltılar ve özgürce seçilmiş öğünler yedikten sonra 1.070 kişiden kan şekeri tepkilerini ve diğer sağlık belirteçleri hakkında ayrıntılı verileri topladı ve toplamda 8.000'den fazla kahvaltı içeriğine ve toplamda 70.000 öğüne ulaştı. Standart kahvaltılar, aynı miktarda kalori içeren, ancak karbonhidrat, protein, yağ ve lif açısından farklı bileşimlere sahip içeriklere dayanıyordu. Katılımcılar ayrıca vücutlarının şekeri ne kadar iyi işlediğini ölçmek için açlık kan şekeri yanıt testine de (oral glikoz tolerans testi) tabii tutuldular.

Katılımcılar, çalışmanın tüm süresi boyunca kan şekeri seviyelerini ölçmek için sürekli glikoz monitörleri (CGM'ler) ve aktivite ve uykuyu izlemek için giyilebilir bir cihaz taktılar. Ayrıca bir telefon uygulaması kullanarak açlık ve uyanıklık seviyelerinin yanı sıra gün içinde tam olarak ne zaman ve ne yediklerini de kaydettiler.

Yemekten sonra kan şekerini inceleyen geçmiş çalışmalar, kan şekeri zirvesi olarak bilinen, yemekten sonraki ilk iki saat içinde seviyelerin yükselme ve düşme şekline odaklanmıştı. Bununla birlikte, verileri analiz ettikten sonra, PREDICT ekibi bazı kişilerin bu ilk zirveden 2-4 saat sonra önemli 'şeker düşüşleri' yaşadıklarını ve kan şekeri seviyelerinin geri gelmeden önce hızla taban çizgisinin altına düştüğünü fark etti. Ve çalışma sonuçları şunları gösterdi:

• Kan şekerinde büyük düşüş yaşayanların açlık oranı % 9 arttı ve bir sonraki öğünden önce, aynı öğünleri yedikleri halde küçük düşüş yaşayanlara göre ortalama yarım saat daha az bekleyebildiler.
• Yine kan şekerinde büyük düşüş yaşayanların ayrıca kahvaltıdan 3-4 saat sonra 75 kalori ve gün boyunca da yaklaşık 312 kalori daha fazla tüketti.

Bunu 1 yıllık sürece yayarsak, bu model kişinin yıl içinde 20 kg ağırlık artışına dönüşebilecek potansiyelde.

Kan şekeri seviyelerinin açlığı kontrol etmede önemli bir rol oynadığını uzun zamandır değerlendiriyorduk, ancak geçmiş çalışmalardan elde edilen sonuçlar kesin bir sonuç vermekte yetersiz kaldılar. Bu çalışmayla aslında şeker düşüşlerinin açlık kontrolünde ve açlık hissinin ortaya çıkmasında daha iyi bir belirteç olduğu gösterilmiş oldu. Bu da bizim kan şekeri seviyeleri ile yediğimiz yiyecekler arasındaki ilişki hakkındaki düşüncelerimizi değiştiriyor.

Pek çok kişi kilo vermek ve onu korumak için mücadele ediyor ve her gün sadece birkaç kalori fazla enerji alımı bir yılda kilo artışı olarak geri dönebiliyor. Kan şekerinin, kişinin beslenmesinden sonra düşme şeklinin açlık ve iştah üzerinde çok büyük etkisi olduğunun keşfedilmesi, kişilerin ağırlık kontrolünü sağlamalarına ve uzun vadeli sağlıklarını koruyabilmelerinde büyük potansiyel gösteriyor.

Bir başka çok önemli bulgu da, aynı test öğünlerini tüketiyor olmalarına rağmen, katılımcıların kan şekeri yanıtlarının büyük farklar gösterdiği tespit edilmiş.

Tüm bu bulgular bize şunu söylüyor: Her bireyin biyolojisi birbirinden farklı ve benzersizdir. Kişilerin açlıklarını ve kalori alımlarını vücutlarına aykırı davranarak değil de daha çok birlikte çalışacak şekilde yönetmek isteyenler için veri odaklı, kişiselleştirilmiş rehberliğin ne kadar önemli olduğu anlaşılıyor.

Besinler ve insan metabolizması arasındaki ilişki komplekstir. Son yıllarda özellikle bağırsak mikrobiyom analizleri ve kişiselleştirilmiş sağlık ve beslenme yaklaşımlarıyla ve teknolojik uygulamalarla her gün insan sağlığını sürdürülebilir şekilde destekleyebilmenin yolları biraz daha keşfediliyor.

BİLGİSAYAR ANALİZİ İLE SAĞLIKLI DİYETLER TASARLAMAK

Bağırsaktaki bakterilerin etkileşimi için yeni bir matematiksel model, hastalıkları önlemek için yeni probiyotikler ve özel olarak tasarlanmış diyetler tasarlamaya yardımcı olabilir.

Bağırsak bakterilerinin sağlıkta ve hastalıkların gelişiminde önemli bir rolü vardır ve yeni matematiksel modeller bu alanlarda son derece yararlı olabilir.

Yine bu ay yayınlanan makale, Finlandiya'daki obeziteye sahip yetişkin katılımcıları içeren verileri kullanarak matematiksel modelin nasıl performans gösterdiğini açıklıyor.

Obez yetişkinlerin bağırsak bakterilerinin daha kısıtlı bir diyete geçtikten sonra nasıl değiştiğini de ölçümleyen araştırma grubu modelin tahminlerinin güvenilir bir şekilde doğru olduğunu da kanıtlandı.

Bu teknolojik gelişmeler artık sağlıkta bir başka boyuta geçtiğimizin de göstergesi, bilgisayar tabanlı tasarımları etkinleştirebilecek cesaret verici sonuçlardan bir tanesi. Çok yakın zamanda yeni probiyotiklerin veya belirli bakterilerin bireylerin sağlığını nasıl etkileyebileceğini tahmin edebiliyor olmak, kişiselleştirilmiş sağlıklı diyetler oluşturmak için hedef odaklı çözümler geliştirilmesine yardımcı olacaktır.

Oyunda birçok faktör

Bağırsak sisteminde farklı bakterilerin nasıl büyüdüğünü ve işlev gördüğünü etkileyen birçok farklı etken vardır. Örneğin, başka hangi bakterilerin halihazırda mevcut olduğu ve birbirleriyle nasıl etkileşimde bulunduklarının yanı sıra konakçı ile yani bizlerle nasıl etkileşime girdikleri, yediğimiz diyet gibi çevresel faktörlerden de etkilenir.

Tüm bu değişkenler, bakteri eklemenin veya diyet değişiklikleri yapmanın yaratacağı etkiyi tahmin etmeyi sağlar. Öncelikle, bu bakterilerin bağırsağa girdiklerinde nasıl hareket edeceği veya beslenmedeki bir değişikliğin bağırsak bileşimini nasıl etkileyeceği anlaşılmalıdır. Orada büyüyebilecekler mi, yoksa büyüyebilecekleri bir ortam yok mu? Bağırsakta zaten mevcut olan bakterilerle nasıl etkileşime girecek ve onları nasıl etkileyecekler? Farklı diyetler bağırsak mikrobiyomunu nasıl etkiler? gibi cevaplanması gereken pek çok soru vardır.

Geliştirilen bu model de tüm bu değişkenleri hesaba kattığını söylüyor. Tek tek bakterilerle ilgili verileri ve bunların nasıl etkileşime girdiklerini birleştiriyor ve tüketilen gıdanın gastrointestinal sistemden nasıl geçtiğini ve bakterileri nasıl etkilediğine ilişkin verileri de içeriyor.

Uzun süredir bu alanda analiz yaparak model geliştiren bir araştırmacı olarak, bu yeni geliştirilmiş modeli bizzat kendi verilerim üzerinde deneyerek sonuçlarına bakmak istiyorum. Sizle de ilerleyen günlerde sonuçları paylaşacağım.