Точные хлебные единицы для контроля уровня сахара: последнее исследование дает ответы на эти вопросы
В последнем исследовании, опубликованном в журнале Journal of Diabetes Science and Technology, были внесены существенные усовершенствования в методику расчета хлебных единиц (XE) для людей с сахарным диабетом, предложен более индивидуальный и точный подход к контролю уровня глюкозы в крови. Долгое время хлебная единица служила стандартизированной единицей измерения содержания углеводов в продуктах питания и планирования дозы инсулина. Однако традиционная диета на основе хлеба часто оказывалась неточным инструментом для индивидуального подбора доз инсулина, особенно учитывая разнообразие продуктов и их гликемический индекс (ГИ).
Исследователи провели масштабный многоцентровый анализ с участием 600 пациентов с различными типами диабета. Участники вели подробный дневник питания и измеряли уровень глюкозы в крови в течение 7 дней, одновременно отмечая количество потребляемого в соответствии с традиционной классификацией. Затем команда ученых использовала алгоритмы машинного обучения для разработки индивидуального модельного подхода к определению ХЕ на основе данных о реакции на глюкозу, биологических показателях и генетических особенностях каждого участника.
Результаты показали, что новый алгоритм более точно предсказывает изменения уровня глюкозы после приема пищи, чем стандартная модель ХЕ. Разница в точности составила в среднем 15-20%, что эквивалентно более точному контролю уровня сахара в крови и снижению вероятности гипер- или гипогликемии. Модель, разработанная в ходе исследования, учитывает следующие индивидуальные факторы:
Гликемический индекс (ГИ) потребляемых продуктов: Алгоритм учитывает, насколько быстро и сильно отдельные продукты повышают уровень глюкозы, корректируя количество ХЕ в соответствии с ГИ. Продукты с высоким ГИ, такие как белый хлеб или сладкие напитки, будут содержать больше ХЕ по сравнению с продуктами с низким ГИ, такими как цельнозерновые каши или овощи.
Уровень чувствительности к инсулину: Модель регулирует XE в зависимости от индивидуальной реакции организма на инсулин, что позволяет учитывать колебания чувствительности к инсулину у разных пациентов.
Физическая активность: уровень физической активности влияет на обмен веществ и потребность в инсулине. Алгоритм вносит коррективы в XE в зависимости от ежедневной физической активности участника.
Генетическая предрасположенность: Исследование выявило корреляцию между определенными генетическими маркерами и потреблением углеводов. Модель использует генетическую информацию для более точного расчета ХЕ с учетом предрасположенности к повышенной или пониженной переработке глюкозы.
Результаты этого исследования открывают новые возможности для персонализированного подхода к лечению диабета. Внедрение предложенной в исследовании модели в повседневную клиническую практику позволит пациентам с сахарным диабетом более точно контролировать свой уровень глюкозы, снижая риск осложнений, связанных с нестабильным уровнем сахара в крови. В будущем такие алгоритмы, интегрированные в мобильные приложения и системы мониторинга диабета, могут стать важным инструментом в руках каждого пациента, помогая ему более эффективно управлять своим здоровьем.