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随机对照试验
． 2015年11月19日;163(5):1079-1094。
doi: 10.1016 / j.cell.2015.11.001。

通过预测血糖反应的个性化营养

大卫Zeevi1， Tal Korem1， 新和合本Zmora2， 大卫以色列3.， Daphna罗斯柴尔德1， 艾迪娜温伯格1， 奥利Ben-Yacov1， Dar Lador1， 斜面Avnit-Sagi1， 玛雅Lotan-Pompan1， 约坦苏伊士4， 杰马尔·阿里·马赫迪4， 兰德Matot1， 加发言1， 诺亚的实验1， 米甲控制1， 吉利·Zilberman-Schapira4， Lenka Dohnalova4， Meirav Pevsner-Fischer4， 罗尼Bikovsky1， Zamir Halpern5， 伊兰Elinav6， 伊兰西格尔7
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随机对照试验

通过预测血糖反应的个性化营养

大卫Zeeviet al。 细胞． ．
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摘要

餐后血糖水平升高是一种全球性的流行病，也是前驱糖尿病和二型糖尿病的主要危险因素，但现有的控制它们的饮食方法效果有限。在这里，我们连续监测了800人队列中为期一周的葡萄糖水平，测量了对46,898顿饭的反应，并发现对相同食物的反应有很高的变异性，这表明普遍的饮食建议可能效用有限。我们设计了一种机器学习算法，集成了血液参数、饮食习惯、人体测量学、体育活动和该队列中测量的肠道微生物群，并表明它准确地预测了个性化的餐后血糖反应。我们在一个独立的100人队列中验证了这些预测。最后，基于该算法的盲法随机对照饮食干预导致餐后反应显著降低和肠道菌群配置的一致改变。总之，我们的研究结果表明，个性化饮食可以成功地改变餐后血糖升高及其代谢后果。视频摘要。

试验注册:ClinicalTrials.govNCT01892956．

评论

  • Siri，我该吃什么?
    朱珀兹·冯·施瓦茨伯格R，特恩鲍PJ。 Jumpertz von Schwartzenberg R等人。 Cell 2015 11月19日;163(5):1051-1052。doi: 10.1016 / j.cell.2015.11.012。 细胞。2015。 PMID:26590412
  • 营养:血糖反应变化提示个性化饮食的价值。
    菲利普斯R。 菲利普斯R。 《内分泌内分泌杂志》2016年1月12日(1):6。doi: 10.1038 / nrendo.2015.209。Epub 2015 11月27日。 《内分泌》2016。 PMID:26610413 没有摘要。
  • 你的微生物群能告诉你吃什么吗?
    Vanamala JK，骑士R, Spector TD。 Vanamala JK，等。 《细胞医学杂志》2015年12月1日;22(6):960-1。doi: 10.1016 / j.cmet.2015.11.009。 Cell Metab, 2015。 PMID:26636494
  • 微生物组:基于微生物群的营养计划。
    Nunes-Alves C。 Nunes-Alves C。 2016年1月;14(1):1。doi: 10.1038 / nrmicro.2015.10。Epub 2015年12月7日 Nat Rev微生物，2016。 PMID:26639778 没有摘要。
  • 营养:个人预测。
    索嫩堡ED，索嫩堡JL。 Sonnenburg ED等人。 自然杂志2015年12月24日;528(7583):486 -6。doi: 10.1038 / 528484 a。 自然》2015。 PMID:26701049 没有摘要。
  • 关注个人营养。
    诺克尔C，博伦斯坦E。 Noecker C，等。 Mol医学趋势，2016 Feb;22(2):83-85。doi: 10.1016 / j.molmed.2015.12.010。Epub 2016年1月14日 Mol医学趋势。2016。 PMID:26776092 免费的PMC文章。
  • 通过预测血糖反应的个性化营养:事实还是幻想?
    Wolever TM。 Wolever TM。 中华临床病学杂志，2016年4月;70(4):411-3。doi: 10.1038 / ejcn.2016.31。 欧洲临床营养学杂志。2016。 PMID:27050901 没有摘要。
  • 丰富的数据集可能会终结昂贵的药物研发。
    西格尔E。 西格尔E。 《自然》2020年1月;577(7792):S19。doi: 10.1038 / d41586 - 020 - 00200 - 7。 自然》2020。 PMID:31996830 没有摘要。

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