为什么没有一种适用于所有人的健康饮食方案( 二 )
基于此 ， 他们开始着手做这项研究 ， 并发现不同的人对相同食物的血糖反应确实有着巨大的变化 。
在一次实验中 ， 他们和同事们将工业化批量生产的白面包与和手工制作的全麦酵母面包进行了比较 ， 后者被 Elinav 称之为“特拉维夫史上最健康的面包” 。
基于 GI 理论 ， 他们认为白面包受试者的血糖峰值总是会更大 ， 但事实并非如此 。 对一些人来说 ， 批量生产的白面包比全麦酵母面包更健康 。
“我们惊呆了 ， ”Elinav 说 ， “给受试者一人吃一片白面包 ， 随后你会发现 ， 有些人的血糖一点都不会升高 ， 而有些人则会飙升到糖尿病水平 ， 不过他们的血糖升高平均值刚好就是白面包对应的 GI 值 。 几乎任何食物都是如此 。 ”
这是一个创举 ， Elinav 说：“这体现了一个非常有趣却又令人不安的现象：那就是‘一刀切’健康饮食方案从本质上来讲是有缺陷的 。 如果你对给定食物的血糖反应与我的相反 ， 那就说明这个食物不可能对我们双方都有益 。 由此 ， 我们意识到 ， 与其研究这些食物 ， 不如研究吃这些食物的人 。 ”
这一发现与另一项由 Elinav 和 Segal 主导的以 800 名志愿者为研究对象的研究相吻合 ， 后者至今仍被广泛视作精准营养的基础论文 。
他们收集了每位参与者的年龄、性别、生活方式和病史 ， 测量了体重指数和腰臀比 ， 并采集了粪便样本用以揭示微生物组 。
然后 ， 他们花了一周的时间来监测志愿者的血糖变化 ， 并在此期间让受试者详尽地记录他们在什么时间段吃了什么东西 ， 以及他们的睡眠和活动模式 。
经统计 ， 直至项目结束 ， 研究人员所记录的血糖反应超过 52,000 餐 。
正如先前研究所示 ， 人体对食物的血糖反应是非常个性化的 ， 哪怕吃了相同的食物也是如此 。
用数据处理软件对所有数据进行分析时 ， 他们发现个体血糖反应的最有效预测指标之一是生物特征数据 ， 尤其是微生物组组成情况 。 这表明 ， 如果基于一些测量数据 ， 为每个人量身打造一个低 GI 饮食方案应该是可实现的 。
以布丁为例 ， 研究小组随后又招募了 26 名志愿者 ， 此次招募的都是糖尿病前期患者 ， 他们经过大量测试并单独定制了个性化饮食方案 。
所有受试者都获得了一好一坏两种饮食方案 ， 两种方案各吃一星期 ， 并时刻监测各项指标 。 正如所希望的那样 ， 好的饮食方案可以显著改善个体血糖反应 ， 而不合适的饮食方案则相反 。
不过 ， 与糖尿病前期患者的日常推荐饮食方案不同的是 ， 这些好的饮食方案中囊括了一些非正统健康食品 。 Elinav 对此解释：“有些人的健康饮食方案中可以包括啤酒、巧克力或冰淇淋 ， 但却不包括西红柿 。 ”
自本研究开始以来 ， 魏兹曼研究所的研究人员一直在不断补充研究数据 ， 而惊喜也随之不断 。
“我们现在的研究量已经超过 5 万人次 ， 可以说每个人身上都能找到惊奇的发现 ， ”Elinav 说 ， “对某些人来说 ， 那些糟糕的食物实际上是非常有益的 。 ”他们的最新研究（至今尚未发表的）第一次以个性化低 GI 饮食在一年内的长期影响作为研究内容 。
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密集干预
其他做类似实验的研究团队也得到了类似的惊人发现 。 Spector 的小组近期发表了他之前提到过的研究成果——“有史以来最密集的营养干预研究” 。
PREDICT-1（the Personalized Responses to Dietary Composition Trial）——这项研究招募了 1002 位健康受试者 ， 连续两周给他们吃相同的食物 ， 同时密切观察其生活方式并监测代谢反应 。
除了血糖反应 ， 他们还对甘油三酯（一种脂肪)进行监测 ， 进食后这种脂肪的血液浓度也会出现变化 。 同样 ， 这项研究也发现了 ， 不同人群针对相同食物会产生高度个性化反应 。
Spector 说：“有些人甘油三酯的血液浓度几乎没有上升 ， 有些人骤降 ， 而有些人则会数小时持续升高 。 ”不过甘油三酯峰值与血糖峰值之间没有必然联系 。 “对同一食物 ， 每个人的反应是不尽相同的 。 ”Spector 道 。
甘油三酯也是慢性病的危险因素之一 。 “如果这些脂肪在血液中长期循环 ， 随之而来的就是炎症风险增加 ， 同时会引发代谢问题、糖尿病、心脏病和肥胖 。 ”
Spector 和他的团队还对志愿者的数百个基线变量进行了监测 ， 包括年龄、性别、身高、体重、身体结构、血压、空腹代谢水平、昼夜节律、基因组序列、微生物群和日常饮食 。
