你有沒(méi)有想過(guò)，為什么你按照醫生或者營(yíng)養師推薦的健康飲食原則吃飯，可你的血糖狀況卻并沒(méi)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(gè)app：只要你輸入幾項生理指標，它就會(huì )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(shí)現夢(mèng)想。

　　近期以色列的一項關(guān)于血糖的大規模研究聲稱(chēng)，即使我們都吃一樣的食物，我們的身體對食物的反應也是不同的。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(gè)性化的飲食習慣才能幫助我們實(shí)現健康目標。

　　血糖水平與2型糖尿病、肥胖、心血管疾病和肝硬化等有著(zhù)密切的聯(lián)系，在連續血糖儀的幫助下，現在我們已經(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(tīng)說(shuō)過(guò)“血糖指數”（glycemic index ，GI）一詞，它的醫學(xué)含義為：表示含有50g有價(jià)值的碳水化合物的食物與相當量的葡萄糖相比，在一定時(shí)間內（一般為餐后2小時(shí)）引起體內血糖應答水平的百分比值。長(cháng)期以來(lái)，我們一直認為我們的餐后血糖水平（postprandial glycemic responses ，PPGR）是完全取決于食物的內在屬性。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年被加拿大臨床內科醫生Jenkins等學(xué)者提出來(lái)之后，一直作為醫生和營(yíng)養專(zhuān)家指導患者健康飲食的一個(gè)指標。沒(méi)成想現在這一理念正面臨嚴峻的挑戰。

　　以色列Weizmann科學(xué)研究所的研究人員發(fā)現，任何食物的GI都不是定值，GI取決于個(gè)人的身體狀況。這是要完全顛覆我們長(cháng)久以來(lái)對GI的認識了。該研究由Eran Segal和Eran Elinav領(lǐng)導，他們共募集了800名自愿者，通過(guò)健康調查問(wèn)卷，測量身體參數、血液檢測、血糖監測、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之間的關(guān)系。

　　Segal和Elinav領(lǐng)導的研究小組是這樣做的，將采集到的數據用他們編寫(xiě)的機器學(xué)習算法進(jìn)行處理，使他們的軟件通過(guò)這些數據“學(xué)習”那些數據之間的關(guān)系。

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

　　Segal說(shuō)：“大多數的飲食建議都是基于之前的GI分類(lèi)體系，但是他們沒(méi)有意識到實(shí)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(huì )有完全相反的反應，這就是這個(gè)GI體系存在的一個(gè)巨大bug。”難怪我會(huì )見(jiàn)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，所以你更要補糖啊！”這只能讓另外一些對甜食反應劇烈的患者驚奇不已。Elinav說(shuō)：“如此大規模的檢測試驗，讓我們認識到，之前知道我們飲食的原則原來(lái)是如此的不靠譜。”

　　在Segal和Elinav的文章中，有個(gè)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完全相反。445號自愿者在進(jìn)食餅干之后，血糖一直保持穩定，但進(jìn)食香蕉之后血糖突然升高；而644號自愿者恰恰相反，進(jìn)食餅干血糖飆升，進(jìn)食香蕉血糖平穩。這個(gè)有點(diǎn)兒極端的例子直觀(guān)地說(shuō)明，不同個(gè)體對食物的反應是不一樣的。僅僅根據食物的GI是不足以預測食物對人體血糖影響。

　　那么被800名自愿者的數據訓練之后，機器學(xué)習算法能夠用于預測食物對人體血糖水平的影響嗎？為了確保后續實(shí)驗的順利進(jìn)展，Segal和Elinav領(lǐng)導的研究小組先在一個(gè)100人組成的群體里，做了驗證實(shí)驗，結果他們的預言一一得到驗證。于是，他們在一個(gè)26人小組里開(kāi)展了雙盲隨機實(shí)驗。一組有12名自愿者，使用Segal團隊研發(fā)的機器學(xué)習算法預測飲食對血糖水平的影響；對照組有14名自愿者，采用醫生和營(yíng)養專(zhuān)家的建議。最終的研究結果表明，這種方法的確可以準確預測食物對人體的血糖水平的影響，而且預測結果優(yōu)于傳統預測方法（83.3% VS 57.1%）。如果利用該方法干預飲食，可以在短期內有效降低餐后血糖水平。

　　Segal在接受Sciencedaily采訪(fǎng)時(shí)說(shuō)到：“在看到數據之后，我在想一種可能性--也許我們對肥胖和糖尿病流行的認識是錯誤的。人們（醫生和營(yíng)養師）固執之處在于，一直認為自己知道如何治病，是患者不遵醫囑導致病癥沒(méi)有緩解。但是患者也許真的在遵醫囑，只是我們給患者提供了錯誤的建議罷了。實(shí)際上，對營(yíng)養師和醫生來(lái)講，患者對同一種食物有不同的反應也是常識。現在我們可以通過(guò)數據看到，給不同的患者同一種建議，有時(shí)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到正確的方向。”

　　當然，Segal的研究還處在初期階段，從Segal的研究數據來(lái)看，目前機器學(xué)習算法也不能做到100%精準預測。對于那些有偏差的用戶(hù)來(lái)講，這種算法有沒(méi)有“個(gè)性化進(jìn)化”能力，使其具備個(gè)體適應性，變得更加精準？據悉，Segal的公司DayTwo已經(jīng)在神奇的以色列開(kāi)張了，他們正在打算將該技術(shù)商業(yè)化。

　　我想未來(lái)的血糖管理場(chǎng)景應該是這樣的。Segal的機器學(xué)習算法已經(jīng)開(kāi)發(fā)成一個(gè)app了，我們每個(gè)人手機里都會(huì )安裝一個(gè)。我們會(huì )按照要求輸入我們的生理指標（BMI、血液生化指標、健康狀況、腸道菌群數據等），在吃飯之前把我們想要吃的食物輸入app，然后它會(huì )告訴我們吃這種食物之后血糖的變化情況。或者更加直接，它會(huì )根據你近期的生理指標，直接推薦食物給你，然后你可以選擇自己喜歡吃的。