Dans une étude récente publiée dans La revue américaine de nutrition cliniqueles chercheurs comparent les changements de l’hémoglobine A1c (HbA1c) et la variabilité glycémique chez les personnes prédiabétiques ou celles atteintes de diabète de type 2 modérément géré pour comprendre les impacts de deux régimes amaigrissants hypocaloriques.
Étude: Un essai clinique randomisé comparant des régimes alimentaires faibles en gras à des régimes alimentaires de précision pour la perte de poids : impact sur la variabilité glycémique et l’HbA1c. Crédit d’image : Roman Chazov/Shutterstock.com
Sommaire
Arrière-plan
L’augmentation de la réponse glycémique postprandiale (PPGR) et les dommages oxydatifs qui en résultent sont associés à un risque plus élevé de diabète de type 2, de maladie cardiovasculaire, de cancer, de maladie hépatique, d’obésité et de mortalité associée. Les stratégies conventionnelles de gestion des PPGR passent par des régimes à faible charge glycémique, tels que ceux à faible teneur en glucides, et des fibres alimentaires plus solubles, telles que les aliments végétaux entiers.
Cependant, les régimes standard à faible charge glycémique ou à faible teneur en glucides ont eu des résultats mitigés ou négatifs dans les essais cliniques, car ils ne tiennent pas compte de la variabilité individuelle des PPGR pour les mêmes aliments.
À propos de l’étude
Dans la présente étude, les chercheurs ont utilisé un algorithme personnalisé basé sur l’apprentissage automatique conçu dans le cadre du Personal Nutrition Project (PNP). Le PNP a été formé sur un ensemble de données comprenant des profils de métagénome des réponses glycémiques liées au microbiome intestinal et de la tolérance pour prédire le PPGR individuel.
Le modèle dérivé a également pris en compte d’autres données telles que les mesures de glucose interstitiel, les informations nutritionnelles des repas horodatés et les caractéristiques des participants telles que le sommeil, l’activité physique, la faim, les niveaux de stress et les valeurs d’HbA1c.
Un régime personnalisé basé sur l’algorithme PNP a été comparé à un régime faible en gras standardisé dans cet essai clinique randomisé appelé Personal Diet Study en examinant les changements de l’HbA1c et la variabilité glycémique au cours de la période d’intervention. L’étude a recruté des adultes âgés de 18 à 80 ans qui étaient prédiabétiques ou avaient un diabète de type 2 géré soit par des changements de mode de vie seuls, soit avec de la metformine en plus du mode de vie, avaient une obésité ou un surpoids comorbide et un taux de filtration glomérulaire estimé supérieur à 60 ml/ min/1,73 m2.
Les participants ont été assignés au hasard au régime standardisé ou personnalisé. Des échantillons de selles et de sang ont été obtenus pour prédire les PPGR à l’aide de l’algorithme PNP.
Les deux groupes ont reçu des conseils comportementaux pour perdre du poids et ont surveillé leur alimentation à l’aide d’une application sur leur smartphone. Les personnes du groupe de régime personnalisé ont reçu des commentaires via l’application pour smartphone afin de réduire les PPGR. Les données sur la surveillance continue de la glycémie ont été recueillies au départ et à trois et six mois.
Les échantillons de selles ont été utilisés pour l’analyse du microbiome, qui a ensuite été corrélée avec des données anthropométriques, des variables de santé, des informations sociodémographiques et l’HbA1c pour déterminer les scores de repas personnalisés. Les principaux critères de jugement mesurés comprenaient l’amplitude moyenne des excursions glycémiques (MAGE) et les valeurs d’HbA1c, tandis que les critères de jugement secondaires comprenaient les lectures moyennes continues du moniteur de glucose, l’action glycémique nette globale continue (CONGA), le coefficient de variation et l’écart type.
Résultats de l’étude
Le régime personnalisé conçu par l’algorithme PNP n’a entraîné aucun changement significatif de l’HbA1c ou de la variabilité glycémique par rapport au régime standardisé.
La valeur MAGE a diminué pour le groupe de régime standardisé de 0,83 mg/dL chaque mois. Comparativement, pour le groupe de régime personnalisé, la réduction de MAGE était de 0,79 mg/dL chaque mois. Les variations de l’HbA1c ont également montré des tendances similaires pour les deux groupes.
En plus du coefficient de variation pour les mesures de glucose du moniteur de glycémie en continu, d’autres mesures de la variation glycémique et de l’HbA1c ont diminué pour les deux groupes. Entre les deux groupes, aucune différence n’a été observée, même lorsque l’analyse a été stratifiée par sexe.
Les variations mensuelles de l’HbA1c étaient de 0,02 % et 0,01 % pour les groupes de régime standardisé et personnalisé, respectivement. Les différences de valeurs entre les groupes n’étaient pas statistiquement significatives.
Certaines des limites de l’étude comprenaient l’incapacité de généraliser les résultats à travers les groupes raciaux et ethniques, car la population étudiée était principalement féminine et blanche. De plus, puisque l’algorithme PNP a été conçu pour la population israélienne et validé sur un échantillon majoritairement blanc de la population américaine ; ainsi, les résultats de l’algorithme pour d’autres groupes raciaux et ethniques pourraient différer. Des difficultés d’utilisation de l’application pourraient également avoir entraîné une diminution de l’adhésion au régime auto-surveillé.
conclusion
Un régime amaigrissant personnalisé conçu par un algorithme PNP n’a pas entraîné de différence significative dans les valeurs d’HbA1c ou de variabilité glycémique par rapport au régime amaigrissant standardisé chez les personnes aux stades prédiabétiques ou avec un diabète de type 2 géré.
