Dietas: cómo los científicos descubrieron que una talla no sirve para todos
Crédito: Anton Mukhin/Shutterstock
Si comió demasiado durante la temporada festiva, es posible que esté pensando en un plan de dieta saludable para 2022. Pero como Cualquiera que haya hecho alguna vez una dieta sabe que existen innumerables opciones. En este momento, estamos en medio de un momento revolucionario para comprender el cuerpo humano, por lo que surge la pregunta: ¿puede la nueva ciencia decirnos qué plan de dieta es mejor para perder peso?
Muchas dietas se originan en un sistema para calificar los alimentos según el efecto que tienen sobre nuestro nivel de azúcar en la sangre. Esta forma de caracterizar los alimentos provino de una investigación dirigida por David Jenkins en la Universidad de Toronto en 1981. Le dieron a cada tipo de alimento una puntuación según cuánto elevaba los niveles de azúcar en la sangre, con el azúcar como punto de referencia, con una puntuación de 100. La miel obtuvo 87, el maíz dulce obtuvo 59, la sopa de tomate 38, y así sucesivamente. Hoy en día, cada cosa comestible concebible se ha analizado de esta manera e innumerables planes de dieta se han basado en esta forma de clasificar los alimentos. Por lo general, se recomienda a aquellos que buscan perder peso que eviten los alimentos que provocan un aumento de los niveles de azúcar en la sangre.
Pero todos nos hemos encontrado con alguien que parece mantener un peso saludable sin importar cuánto pastel, chocolate o el vino que consumen. Y en estas diferencias entre nosotros es donde ahora se están realizando avances vitales, que nos llevan a una nueva comprensión de cuál es realmente el mejor plan de dieta.
En 2015, Eran Elinav y Eran Segal del Instituto de Ciencias Weizmann en Israel realizó un estudio fascinante. Reclutaron a 800 participantes y, en lugar de medir la glucosa varias veces en el transcurso de unas pocas horas, como se hizo en 1981, se midió el nivel de azúcar en la sangre de cada participante cada cinco minutos durante siete días, utilizando un pequeño sensor desarrollado para personas con diabetes. Además de esto, cada participante respondió un cuestionario médico detallado, se sometió a una variedad de evaluaciones físicas, como medidas de su altura y circunferencia de la cadera, y se analizaron las heces de todos para determinar los tipos de bacterias que contienen.
Resultó que los niveles de glucosa aumentaron exactamente de acuerdo con investigaciones anteriores. Pero crucialmente, este fue solo el caso en promedio. La variación de una persona a otra era enorme.
Para cualquier alimento dado, los niveles de glucosa de algunas personas aumentaban dramáticamente, mientras que otras apenas parecían reaccionar. Esto no podía explicarse como una fluctuación aleatoria porque la misma persona respondía de manera similar cada vez que comía ese alimento en particular. Para una mujer de mediana edad, por ejemplo, su nivel de glucosa en sangre se disparó cada vez que comía tomates. Otra persona se puso especialmente fuerte después de comer plátanos.
La esposa de Segal, Keren, estaba especialmente sorprendida. Como dietista, había sido capacitada para brindar orientación a innumerables personas sobre lo que debían y no debían comer. Ahora su esposo tenía evidencia de que su consejo dietético podría no haber sido siempre útil. El hecho de que los niveles de azúcar después de comer de algunas personas aumentaran más en respuesta al arroz que al helado fue impactante para ella. Se le ocurrió que incluso podría haber dirigido a algunos de sus pacientes a un tipo de comida que, aunque beneficiosa en promedio, no era adecuada para ellos personalmente.
Un algoritmo de aprendizaje automático (un tipo de inteligencia artificial ) se utilizó para averiguar qué factores debían tenerse en cuenta para generar el pronóstico más preciso de la respuesta de glucosa después de las comidas de una persona. Un factor se destacó como el contribuyente más importante con diferencia: los tipos de bacterias que se encuentran en sus heces, que reflejan su microbioma intestinal.
Exquisitamente complejo
Entonces, ¿qué significa esto? Significa que no hay un solo mejor plan de dieta, todo es personal. Lo que constituye un plan de dieta saludable depende de quién lo está comiendo: su genética, su estilo de vida, su microbioma, tal vez incluso el estado de su sistema inmunológico, su historial de infecciones y más. Cada uno de los cuales es exquisitamente complejo en sus propios términos, y cómo interactúan aún más.
Nuestra comprensión de los detalles que hacen que una dieta funcione o no para un individuo aún está en pañales. Pero en un futuro próximo, con la ayuda de los algoritmos informáticos y el análisis de grandes datos, sin duda nos espera una revolución en la ciencia de la dieta y la nutrición.
Si queda claro que la nutrición personalizada tendría un gran impacto sobre la salud humana, se presentará la pregunta: ¿debería el análisis de la sangre y el microbioma de una persona para producir un plan de dieta personalizado convertirse en parte de la atención médica preventiva de rutina, pagada con impuestos? De hecho, ¿dónde trazaríamos la línea entre un producto nutricional, un plan dietético y un medicamento? A medida que madura cualquier ciencia, se deben desarrollar nuevas políticas. Esto será especialmente importante cuando se trate de una parte tan vital de nuestra vida diaria: lo que comemos y bebemos.
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Los niveles de azúcar en la sangre en respuesta a los alimentos son muy individuales Proporcionado por The Conversation
Este artículo se vuelve a publicar de The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lea el artículo original.
Cita: Dietas: cómo los científicos descubrieron que una talla no sirve para todos (2022, 7 de enero) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2022-01 -diets-scientists-size-doesnt.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.