La misma comida, distintas respuestas: el estudio que impulsó la nutrición personalizada

Casi todas las recomendaciones de nutrición que conocemos parten de un supuesto: que un alimento tiene el mismo efecto en todas las personas. Un estudio publicado en Cell en 2015 puso ese supuesto a prueba con datos de verdad, y no salió bien parado.

El equipo de Zeevi y colegas, del Instituto Weizmann, siguió a 800 personas con monitores continuos de glucosa durante una semana. En ese tiempo registraron la respuesta del azúcar en sangre a 46.898 comidas de la vida real.

Lo que encontraron

La respuesta de la glucosa a comidas idénticas variaba mucho de una persona a otra. Un mismo plato podía subir poco la glucosa de alguien y mucho la de otra persona. Los autores concluyen que las recomendaciones universales tienen una utilidad limitada.

Después construyeron un algoritmo que combinaba análisis de sangre, hábitos de alimentación, medidas corporales, actividad física y microbiota intestinal. Ese modelo predijo la respuesta de cada persona mejor que los métodos habituales, y lo comprobaron en un grupo independiente de 100 personas.

La prueba final: dietas hechas para cada uno

En un ensayo aleatorizado y ciego, las dietas armadas con el algoritmo bajaron las subidas de glucosa después de comer y cambiaron de forma consistente la composición de la microbiota. Es decir, personalizar no solo describió mejor a cada persona: también cambió el resultado.

Lo que esto significa para ti

Este estudio mide glucosa, no suplementos, así que no hay que estirar sus conclusiones. Pero deja una idea que vale para todo lo que comes y tomas: el promedio no te describe. Tu sueño, tu nivel de estrés, cómo entrenas y qué comes cambian lo que tu cuerpo necesita.

Por eso en ONE la fórmula parte de tus respuestas y no de un producto estándar. No es una solución mágica: es el punto de partida correcto.

Fuente: Zeevi D., Korem T., Zmora N. et al. (2015). Personalized Nutrition by Prediction of Glycemic Responses. Cell, 163(5), 1079-1094. https://doi.org/10.1016/j.cell.2015.11.001