作者簡介：喬見萌、張莉，段育忠，葉青，解放軍第306醫(yī)院保健科。

你有沒有想過，為什么你按照醫(yī)生或者營養(yǎng)師推薦的健康飲食原則吃飯，可你的血糖狀況卻并沒有什么改善？為什么有的人吃冰激凌、巧克力，血糖卻控制的很好，有的人卻不能碰那些食物？作為一名高血糖患者，你想不想擁有這樣一個app：只要你輸入幾項生理指標(biāo)，它就會告訴你什么能吃、什么不能吃？創(chuàng)新國度以色列正在幫你解答疑惑，實現(xiàn)夢想。

近期以色列的一項關(guān)于血糖的大規(guī)模研究聲稱，即使我們都吃一樣的食物，我們的身體對食物的反應(yīng)也是不同的。這項研究成果11月19日刊登在國際頂級期刊Cell上，他們的研究表明只有個性化的飲食習(xí)慣才能幫助我們實現(xiàn)健康目標(biāo)。

血糖水平與2型糖尿病、肥胖、心血管疾病和肝硬化等有著密切的聯(lián)系，在連續(xù)血糖儀的幫助下，現(xiàn)在我們已經(jīng)很容易掌握自己的血糖水平，但卻很難控制它。糖尿病患者一定聽說過“血糖指數(shù)”（glycemic index ，GI）一詞，它的醫(yī)學(xué)含義為：表示含有50g有價值的碳水化合物的食物與相當(dāng)量的葡萄糖相比，在一定時間內(nèi)（一般為餐后2小時）引起體內(nèi)血糖應(yīng)答水平的百分比值。長期以來，我們一直認(rèn)為我們的餐后血糖水平（postprandial glycemic responses ，PPGR）是完全取決于食物的內(nèi)在屬性。例如下圖中列出的幾種食物的GI值。GI值越高對你的血糖控制越不利。

GI在1981年被加拿大臨床內(nèi)科醫(yī)生Jenkins等學(xué)者提出來之后，一直作為醫(yī)生和營養(yǎng)專家指導(dǎo)患者健康飲食的一個指標(biāo)。沒成想現(xiàn)在這一理念正面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

以色列Weizmann科學(xué)研究所的研究人員發(fā)現(xiàn)，任何食物的GI都不是定值，GI取決于個人的身體狀況。這是要完全顛覆我們長久以來對GI的認(rèn)識了。該研究由Eran Segal和Eran Elinav領(lǐng)導(dǎo)，他們共募集了800名自愿者，通過健康調(diào)查問卷，測量身體參數(shù)、血液檢測、血糖監(jiān)測、糞便采樣（腸道菌群），以及借助app記錄他們的生活方式以及食物的攝取情況（一共記錄了46898頓飯），希望能夠了解血糖水平與以上參數(shù)之間的關(guān)系。

Segal和Elinav領(lǐng)導(dǎo)的研究小組是這樣做的，將采集到的數(shù)據(jù)用他們編寫的機器學(xué)習(xí)算法進行處理，使他們的軟件通過這些數(shù)據(jù)“學(xué)習(xí)”那些數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

正如預(yù)期的那樣，年齡和BMI指數(shù)與餐后血糖的水平有較大的相關(guān)性。同時，這些數(shù)據(jù)還顯示，即使食用同一種食物，不同的人對食物的反應(yīng)也是存在巨大差異的。

Segal說：“大多數(shù)的飲食建議都是基于之前的GI分類體系，但是他們沒有意識到實際上人與人之間是存在很大差異的。甚至在某些情況下，對同一種食物不同的人會有完全相反的反應(yīng)，這就是這個GI體系存在的一個巨大bug。”難怪我會見到一些糖尿病患者根本就不禁嘴，他們還有自己的一套理論“糖尿病是糖不能吸收啊，都尿出去了，所以你更要補糖??！”這只能讓另外一些對甜食反應(yīng)劇烈的患者驚奇不已。Elinav說：“如此大規(guī)模的檢測試驗，讓我們認(rèn)識到，之前知道我們飲食的原則原來是如此的不靠譜。”

在Segal和Elinav的文章中，有個讓人感到驚喜的例子。例如445號自愿者和644號自愿者對同一種食物的反應(yīng)完全相反。445號自愿者在進食餅干之后，血糖一直保持穩(wěn)定，但進食香蕉之后血糖突然升高；而644號自愿者恰恰相反，進食餅干血糖飆升，進食香蕉血糖平穩(wěn)。這個有點兒極端的例子直觀地說明，不同個體對食物的反應(yīng)是不一樣的。僅僅根據(jù)食物的GI是不足以預(yù)測食物對人體血糖影響。

那么被800名自愿者的數(shù)據(jù)訓(xùn)練之后，機器學(xué)習(xí)算法能夠用于預(yù)測食物對人體血糖水平的影響嗎？為了確保后續(xù)實驗的順利進展，Segal和Elinav領(lǐng)導(dǎo)的研究小組先在一個100人組成的群體里，做了驗證實驗，結(jié)果他們的預(yù)言一一得到驗證。于是，他們在一個26人小組里開展了雙盲隨機實驗。一組有12名自愿者，使用Segal團隊研發(fā)的機器學(xué)習(xí)算法預(yù)測飲食對血糖水平的影響；對照組有14名自愿者，采用醫(yī)生和營養(yǎng)專家的建議。最終的研究結(jié)果表明，這種方法的確可以準(zhǔn)確預(yù)測食物對人體的血糖水平的影響，而且預(yù)測結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)預(yù)測方法（83.3% VS 57.1%）。如果利用該方法干預(yù)飲食，可以在短期內(nèi)有效降低餐后血糖水平。

Segal在接受Sciencedaily采訪時說到：“在看到數(shù)據(jù)之后，我在想一種可能性--也許我們對肥胖和糖尿病流行的認(rèn)識是錯誤的。人們（醫(yī)生和營養(yǎng)師）固執(zhí)之處在于，一直認(rèn)為自己知道如何治病，是患者不遵醫(yī)囑導(dǎo)致病癥沒有緩解。但是患者也許真的在遵醫(yī)囑，只是我們給患者提供了錯誤的建議罷了。實際上，對營養(yǎng)師和醫(yī)生來講，患者對同一種食物有不同的反應(yīng)也是常識?，F(xiàn)在我們可以通過數(shù)據(jù)看到，給不同的患者同一種建議，有時候并不能幫助患者。我最大的希望是我們的研究可以將血糖的管理引導(dǎo)到正確的方向。”

當(dāng)然，Segal的研究還處在初期階段，從Segal的研究數(shù)據(jù)來看，目前機器學(xué)習(xí)算法也不能做到100%精準(zhǔn)預(yù)測。對于那些有偏差的用戶來講，這種算法有沒有“個性化進化”能力，使其具備個體適應(yīng)性，變得更加精準(zhǔn)？據(jù)悉，Segal的公司DayTwo已經(jīng)在神奇的以色列開張了，他們正在打算將該技術(shù)商業(yè)化。

我想未來的血糖管理場景應(yīng)該是這樣的。Segal的機器學(xué)習(xí)算法已經(jīng)開發(fā)成一個app了，我們每個人手機里都會安裝一個。我們會按照要求輸入我們的生理指標(biāo)（BMI、血液生化指標(biāo)、健康狀況、腸道菌群數(shù)據(jù)等），在吃飯之前把我們想要吃的食物輸入app，然后它會告訴我們吃這種食物之后血糖的變化情況?；蛘吒又苯樱鼤鶕?jù)你近期的生理指標(biāo)，直接推薦食物給你，然后你可以選擇自己喜歡吃的。