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J-GLOBAL ID:201502218575740168   整理番号:15A1348866

血糖応答の予測による個別化栄養

Personalized Nutrition by Prediction of Glycemic Responses
著者 (40件):
資料名:
巻: 163  号:ページ: 1079-1094  発行年: 2015年11月19日 
JST資料番号: A0707B  ISSN: 0092-8674  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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高い食後血糖値は前糖尿病と2型糖尿病に対する世界疫学的および主要なリスク因子を構成するが,それらを制御するための既存の食事法が有する効果は限定的である。本稿で著者らは,800人の個人コホートにおいて1週間にわたり血糖値をモニタリングして46898食の食事に対する応答を測定し,そして同一の食事に対する応答での高い変動性を見出した。このことは,全体的に共通する食事が限定された有効性しか持たない可能性があることを提示する。著者らは,このコホートで測定された血液パラメータ,食事習慣,人体測定,身体活動,および腸内微生物叢を統合する機械学習アルゴリズムを考案し,それが実生活の食事に対する個別化された食後血糖応答を正確に予測することを示した。著者らは,これらの予測値を独立した100名コホートで検証した。最終的に,このアルゴリズムに基づいた無作為化盲検比較食事介入は,有意に低い食後応答および腸内微生物叢構成に対する持続的な変化もたらした。まとめると,著者らの結果は,個別化食事療法が上昇した食後血糖とその代謝結果を良好に修正する可能性を提示する。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.
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分類 (4件):
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代謝異常・栄養性疾患一般  ,  糖質の代謝と栄養  ,  人工知能  ,  医用情報処理 
物質索引 (1件):
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