减肥原来也需要私人订制，个性化饮食让你不反弹！
肥胖、糖尿病患者对于低GI饮食一定有所接触，那肯定有不少人在按照低GI饮食原则坚持一段时间后发现对于减肥和平衡血糖作用并不大，那到底什么是低GI饮食，低GI饮食真能减肥吗？今天就一起揭开低GI饮食的神秘面纱。什么样的饮食才是今后的发展方向？
什么是GI值？
GI是Glycemic Index的缩写，意思就是营养学上所说的“升糖指数”。通俗点讲，GI是用来评估所摄取的食物在体内转换成糖，进而释放到血液中的速度快慢的指标。营养学家以受试者吃入50g葡萄糖作为标准，测量摄食两小时内血糖的变化，然后计算血糖变化曲线以下的面积，将其变化曲线面积设为100，即其GI值为100；然后用50克的其他食物以同样的过程，找出血糖变化曲线，跟50g葡萄糖升糖状况做为对比，就可找出此食物的GI值。
升糖指数越高，短时间糖分释放到血糖的浓度升得越快，当身体一时用不掉这些糖分，身体必须分泌胰岛素来降低血糖，并将糖分变为脂肪存起来，因此，理论上来说升糖指数越高的食物，越容易堆积脂肪。
什么是低GI食物？
通过对GI值得了解，相信大家就不难理解下面的内容了。低GI食物即升糖指数低的食物，它们在胃肠中停留时间长，吸收率低，转化为葡萄糖的速度慢，血糖升高慢，人体有足够时间调动胰岛素的释放和合成，使血糖上升速度不至于太快。因此，也会听到有许多人包括大多数医生、健康顾问等都建议减肥时可以吃低GI食物，来减少脂肪堆积的机率，听上去很美好，确实也有很多科学研究的数据支撑，但如果这些观点一直在误导我们呢？
减肥选择低GI饮食就对了吗？
一项来自以色列科学家的研究有可能将颠覆现有的营养学，他们选取了800名志愿者进行了一周的追踪实验，通过健康问卷、身体测量、血液测试、血糖监测、粪便样本和利用一个移动应用程序来记录生活方式及食物摄取，总共检测了46898份膳食，收集了所有参与者的数据。通过精细的数据分析发现，实验对象的反应存在着惊人的多样性。食用同样的、拥有相同GI值的食物后，实验对象却出现了不同的葡萄糖反应。有些情况可能是因为体重和年龄的个体差异，但是在相似人群中也出现了研究人员无法解释的不同反应。直到他们研究了这些人胃肠道内成千上万的微生物才恍然大悟一般。
正常人肠道中都有大约100万亿个细菌（是人体自身细胞总数的10倍，大约有500-1000种），即使是相似的人群，他们体内肠道中的微生物组成却可能存在着巨大的差异，平均相似度还不到20%。研究人员发现，志愿者肠道中微生物情况的高波动性决定了食物被降解的速度以及葡萄糖在血液中的比例。与食用哪种碳水化合物相比，这是一种更重要的影响因素。例如说，某些人在食用土豆后不会导致血糖的暴增，但是对于微生物菌群有差异的人群，即使只吃一个也会导致血压升高。肠道微生物的生存依靠食物中的膳食纤维素。未来我们可能要把精力从计算食物的卡路里和GI值转移到关注食物中的纤维种类如何与人体内的微生物相互作用，并评估他们作为微生物养料的能力。
因此，如果只是单纯的遵循低GI饮食，可能有些人是瘦了，但也有可能某些人却反而增肥了。这也可以用来解释为什么有些人节食也无法达到减重的效果。
健康减肥饮食也应该是因人而异的，走向个体化的私人订制
这项以色列的研究刊登在了2015年11月的《Cell》杂志上，也被评为2015年《Cell》杂志10佳突破性研究成果。体重管理、营养专家一直告诉我们什么食物对我们的健康减肥有利或不利，但它对每个人都适用吗？这项Cell研究告诉我们，只是理论并不可行，每个人的情况都有所差异，只有通过一对一的分析对于食物的个体化反应，这样才能为个体量身定制饮食，接下来可以利用营养来作为一种手段，控制脂肪的堆积、体重的增加。
举个通俗的例子：一位肥胖且有患糖尿病风险的中年妇女曾在她的生活中尝试一系列的饮食却没有看到成果，通过个性化膳食追踪，她了解到她的所谓“健康”饮食习惯实际上可能促成了肥胖和糖尿病问题。在吃西红柿后她的血糖水平迅速上升，在研究的这周内她曾多次食用西红柿。对她而言，如果制定饮食计划，西红柿不会纳入在内，但比如说黑巧克力、土豆等，可能很多人觉得不健康，但事实上我们可以将他们纳入在内。在这项研究完成之前，没有人有办法为她提供这样个体化的建议，但因为有了这次私人订制的健康饮食建议，很有可能会大大影响她的前期糖尿病进展并很好的控制体重的增加。
当然，科学人员的研究成果在转化成实际生产力时（需要一个大数据的收集），可能还要经历一段时间，但从现在开始我们就应该建立起个性化饮食的概念，不能总是随波逐流，别人吃什么减肥，我们就遵循，特别是我们的健康管理工作者，更应该从我们的客户的实际情况出发（例如说对于食物的升糖反应），通过一段时间的膳食调查得出的反馈，再进行个性化的健康饮食的规划，让我们的客户在追寻健康的道路上，少走弯路！
Sina微博：@营养师朱军伟
参考文献：
图片来源于网络.
科学之家，2016：http://www./articles/201601192408.html.
David Z, Tal K, Niv Z, et al. Personalized Nutrition by Prediction of Glycemic Responses[J]. Cell, 2015, 163(5):1079-1094.
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