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餐后血糖
文章数:19篇
全谷物食物
全麦和精制麦粉食品,对餐后血糖及胃排空的影响无差异?
American Journal of Clinical Nutrition上发表的一项随机交叉试验结果,在16名健康受试者中进行6种不同麦粉来源的饮食干预,发现在摄入全麦粉、精制麦粉、碎麦粒、粗麦粉制成的粥后,餐后血糖反应、胃排空及食欲反应无显著差异。
全谷物食物
全麦面粉
精制麦粉
研究论文
随机交叉试验
糖稳态
睡眠不好可影响血糖控制
Diabetologia近期发表的文章,分析953位参与PREDICT膳食干预的健康成年人数据,睡眠效率低下和晚就寝与次日早餐后血糖更高有关,且偏离平日睡眠模式与更糟的餐后血糖控制相关。这提示我们,睡眠可作为一个可干预的非药物治疗靶点,用于改善代谢健康。
糖稳态
睡眠
人群研究
餐后血糖
个性化饮食干预
饮食改善血糖,个体化干预比地中海饮食更有效
2015年,以色列魏茨曼科学研究所的两位Eran带领团队开发了一种机器学习算法,能基于临床和菌群数据预测个人的餐后血糖反应,将机器学习与精准营养结合起来,是当年的Cell十佳论文之一(https://www.mr-gut.cn/papers/read/1053870848)。近期他们在Diabetes Care发表了后续研究的新进展,探索了针对预测餐后血糖的靶向性饮食干预对前驱糖尿病患者血糖控制的改善作用,并将其与公认的健康饮食——地中海饮食的干预效果进行了对比,为个性化的精准营养研究迈出了重要的一步。
个性化饮食干预
餐后血糖
血糖控制
前驱糖尿病
精准营养
郑钜圣团队:研究精准营养,n-of-1试验是“利器”
人体对饮食/营养的反应是个体化的,因此精准营养是营养学研究的未来趋势。N-of-1研究是一种在对照试验中探索个体对特定干预的个性化反应的研究方法。西湖大学郑钜圣团队近期在Journal of Nutrition发表研究,报道了西湖宏量营养素n-of-1试验的结果,揭示了不同个体对高脂及高碳水两种饮食的餐后血糖反应差异,表明n-of-1试验在精准营养研究中的适用性。有兴趣的读者可以搭配观看郑老师的《肠·道》演讲,必有收获(https://www.mr-gut.cn/talks/s/1462481c29194adeb2ac4b3483324bd2)。
精准营养
n-of-1试验
饮食模式
餐后血糖
宏量营养素
食欲调节
Nature子刊:为啥容易饿?餐后血糖降太多!
食欲调控受多种因素影响,有假说认为血糖的变化在其中有关键作用。Nature Metabolism近期发表了一项迄今最大规模的关于餐后血糖变化与食欲和热量摄入之间关系的真实世界研究,表明餐后2-3小时的血糖降低得越厉害(降到基线水平之下)的人,其饥饿感越高,之后的进食量也越大。该研究为餐后血糖变化对食欲调控的影响提供了有力证据。
食欲调节
餐后血糖
豌豆
Nature子刊:一种自然突变的豌豆或能降低糖尿病风险?
餐后血糖的升高是2型糖尿病及相关代谢疾病的主要风险因素之一。富含碳水化合物的食物的淀粉结构与肠道内腔环境的互作可能影响餐后血糖。Nature Food上发表的一项最新研究,发现豌豆的淀粉分支酶I基因上的一个特定天然突变——BC1/19rr可导致豌豆内累积的淀粉结构发生变化,以增加抗性淀粉的累积。相比于摄入野生型豌豆,摄入携带突变的豌豆后,人体的餐后血糖及胰岛素应答降低。
豌豆
研究论文
葡萄糖稳态
淀粉
抗性淀粉
益生菌
特定益生菌组合可改善糖尿病餐后血糖控制
BMJ Open Diabetes Research and Care上发表的一项RCT研究,在76名2型糖尿病患者中进行12周干预,发现益生菌制剂WBF-011(含有菊粉,产丁酸细菌——拜氏梭菌、丁酸梭菌、Anaerobutyricum hallii,复杂低聚糖降解细菌——Akk菌、婴儿双歧杆菌)可显著降低患者的餐后血糖、糖化血红蛋白及血糖增量,且安全性及耐受性良好。
益生菌
随机双盲对照实验(RCT)
研究论文
2型糖尿病【有显著改善】
2型糖尿病
血糖调控
地中海饮食或通过短链脂肪酸改善餐后血糖
文章通过对超重/肥胖患者进行膳食干预,发现在地中海膳食模式的干预下,患者餐后血糖和胰岛素敏感性均得到改善。进一步研究发现,地中海膳食组血浆丁酸浓度升高,Intestinimonas butyriciproducens(一种产丁酸菌)和Akk菌的相对丰度增加。文章认为,地中海膳食可能通过影响肠道菌群,进而改善餐后血糖代谢。
血糖调控
Mediterranean diet
glucose metabolism
Postprandial blood glucose
Short chain fatty acids
餐后血糖
Cell子刊:胰岛素和肠道菌群信号,协同调控餐后血糖
《Molecular Cell》发表的最新文章,研究了肠道菌群、脂肪组织巨噬细胞(ATM)和胰岛素对进食的协调反应及其对餐后血糖的影响。进食诱导胰岛素升高和肠道菌群来源的脂多糖信号协同促进ATM中IL-10的产生,IL-10与胰岛素协同抑制肝脏葡萄糖的产生,靶向这一过程或有助于治疗肥胖患者胰岛素抵抗。
餐后血糖
胰岛素
脂多糖
脂肪组织巨噬细胞
白介素-10(IL-10)
高糖饮食
饱和脂肪vs游离糖,哪个对肝脏脂肪和餐后血糖的危害更大
发表在Diabetes Care上的人群膳食干预文章。研究分别采用富含游离糖膳食和富含饱和脂肪膳食对超重人群进行干预。结果显示,高饱和脂肪膳食对餐后血糖、肝脏脂肪等影响更强烈,对机体健康的危害也更大。
高糖饮食
高脂饮食
肝脏脂肪
餐后血糖
游离糖
餐后血糖
晚餐或应避免摄入高GI餐食
BMJ Open Diabetes Research and Care上发表的一项RCT研究,在健康志愿者中对比了不同进食时间及不同升糖指数(GI)餐食对餐后血糖的影响,发现晚餐后的餐后血糖总是高于早餐后,而高GI餐食后的餐后血糖总是高于低GI餐食。考虑到高GI晚餐后的餐后血糖是最高的,晚餐可能应考虑避免摄入高GI餐食,以预防2型糖尿病及相关心血管疾病。
餐后血糖
RCT
升糖指数
进食时间
餐后血糖
全谷物
颗粒大小影响2型糖尿病患者对全谷物的餐后血糖反应
目前,市面上的全谷物面包中的全谷物是经过精细研磨重构的。Diabetes Care近期发表的一项随机交叉试验探究了全谷物颗粒大小对2型糖尿病患者餐后血糖的影响。试验发现,谷物颗粒越大(研磨程度越小),制成的面包血糖指数越低,受试者食用后的3小时血糖也越低。作者指出,当我们从健康效应角度定义全谷物时,应同时考虑谷物的加工程度。
全谷物
随机交叉试验
营养
2型糖尿病患者
餐后血糖
餐后血糖
一种可降低餐后血糖的绿色水生植物
来自Diabetes Care上发表的一项最新研究,发现一种绿色水生植物——Mankai可显著降低肥胖者的餐后血糖峰值,并延缓餐后血糖达峰时间,同时使餐后升高的血糖更快地回复至正常水平。
餐后血糖
随机交叉对照试验
Mankai
餐后血糖
Yanjun Wu
个性化营养
JAMA子刊:餐后血糖反应的个性化预测模型
影响餐后血糖的因素比较复杂,2015年两位Eran主导的一项研究(http://www.mr-gut.cn/papers/read/1053870848),通过机器学习算法建立了一种纳入多种个体因素的个性化模型,可预测进食特定食物后的个体血糖变化。JAMA Network Open近期发表了一项后续研究,在300多人的美国队列中检验了该模型的表现,表明这种个性化的餐后血糖反应预测模型,明显优于仅考虑食物因素的传统预测方法,或能在未来进行推广使用。
个性化营养
餐后血糖
队列研究
2型糖尿病
餐前服用乳清蛋白+瓜尔豆“预餐”,或有助于改善糖尿病
Diabetes, Obesity and Metabolism近期发表一项小型的单盲随机对照试验,表明每天两餐前15分钟摄入一定量的乳清蛋白+瓜尔豆,干预12周,可减缓2型糖尿病患者的胃排空,降低餐后血糖和糖化血红蛋白水平,同时不会使体重增加。
2型糖尿病
whey protein
gastric emptying
guar gum
postprandial glucose
植物提取物
餐前摄入植物提取物降低餐后血糖及胰岛素峰值
Nutrients上发表的随机双盲安慰剂对照交叉试验结果,发现与安慰剂相比,在餐前摄入植物提取物(含有白桑、白豆、绿咖啡),可显著降低餐后血糖及胰岛素的峰值,并减少餐后反应性低血糖的发生率。
植物提取物
餐后血糖
Metabolic syndrome
natural product
Obesity
菊苣菊粉
PLoS One:菊粉直接抑制蔗糖酶,控制餐后血糖
把菊粉直接加到蔗糖溶液中,观察到它对蔗糖酶的抑制作用,在益生元效果之外,菊粉对餐后血糖的控制作用,又有了新的原理支撑。
菊苣菊粉
餐后血糖
蔗糖酶
菊粉类果聚糖
Talal A Chatila
糖尿病
TMM:一图读懂个体化营养学
2015年Cell十佳论文之一,是以色列魏兹曼研究所的Eran Segal教授和团队做的个体化营养的重量级研究(http://mc.gutgutgut.cn/papers/read/1053870848)。 这篇论文,想必群友们很熟悉,但真正简单明了介绍并能让人充分理解的图示不多。 这几天肠sir在准备一个资料,看到了Trends in Molecular Medicine上一幅图不错,给翻译并改了一下,这会特别分享给大家,请大家点击文章链接后点击图片,就可以看到大图了。 有了这张图,在个体化营养这个事上,你可以假装自己很专业哦。
糖尿病
血糖指数
餐后血糖
个体化营养
餐后血糖
Cell:通过精准预测血糖反应,实现个体化营养
① 纳入800人的研究队列,持续监测一周累计46898次餐后血糖水平,分析相同和不同食物对个体餐后血糖的影响;② 建立了“机器学习”算法,将肠道菌群、血液参数、饮食习惯、健康问卷、身体测量指标等数据结合进行分析,该算法可准确预测受试者的餐后血糖水平,并在100人的独立队列对该算法的准确性等进行了验证;③ 基于该算法的盲法随机对照实验表明,短期的个性化饮食干预成功地降低了餐后血糖水平,并改善了肠道菌群组成。
餐后血糖
肠道菌群
糖尿病
个体化营养
血糖水平