Er is geen discussie dat een gezonde voeding essentieel is voor het verkrijgen en behouden van een goede gezondheid van de mens. De WHO geeft een definitie van ‘een gezond voedingspatroon’1 en vanuit wetenschappelijk oogpunt is er voldoende bewijs dat voedingsfactoren erkend zijn als bijdrage aan veel voorkomende ziekten, zoals obesitas, diabetes type 2 en hartaandoeningen2.


Ondanks de wetenschappelijke onderbouwing van veel diëten en toegekende voordelen voor de algemene gezondheid of ziektepreventie, is er geen op bewijzen gebaseerd ‘dieet dat bij iedereen past’. Veel (klinische) onderzoeken richten zich op het optreden van alleen bepaalde gezondheidsvoordelen, of (risicofactoren voor) ziekten in relatie tot consumptie van een subset van voedingsstoffen, of een specifiek voedsel of dieet. Bovendien zijn veel van deze onderzoeken uitgevoerd in zeer gecontroleerde omgevingen waarin proefpersonen zijn blootgesteld aan gestandaardiseerde diëten en leefstijlinterventies, en de bevindingen kunnen niet rechtstreeks worden vertaald naar vrijlevende personen.


Bovendien bepalen niet alleen het voedsel, maar ook de genetische samenstelling (genotype), biologische constitutie (fenotype) en omgevings- of levensstijlfactoren de individuele reactie van een persoon op een bepaald voedsel of dieet3 , inclusief differentiële reacties zoals schommelingen in de bloedglucose, cholesterolveranderingen, allergieën of intoleranties of metabole fouten.


Onlangs heeft de ontwikkeling van nieuwe technologieën die draagbare en niet-invasieve monitoring van gezondheidsgerelateerde parameters mogelijk maken, zoals slaap, lichaamsbeweging, maar ook biomarkers zoals bloedsuikerspiegels, een geheel nieuw scala aan mogelijkheden geopend. In combinatie met een beter begrip van het effect van diëten op de gezondheid en de ontwikkeling van nieuwe tools om big data-sets te vertalen naar klantvriendelijke algoritmen, programma's en applicaties, kan het een sterke basis vormen voor gepersonaliseerde voedingsaanbevelingen.


Dit is een nieuw wetenschappelijk gebied en hoewel er tot dusver relatief weinig is gepubliceerd over de validatie van algoritmen voor gepersonaliseerde voeding, wordt verwacht dat benaderingen zoals machine learning en kunstmatige intelligentie aanvullende inzichten zullen opleveren5 en dit veld verder zullen versterken. Zeevi et al6 toonden in 2015 inderdaad aan dat ze de stijging van de bloedglucose na de maaltijd konden voorspellen door middel van een machine-learning algoritme op basis van bloedmetingen, darmmicrobiota, voedingsgewoonten en fysieke parameters, en dat gepersonaliseerde dieetinterventie met succes kan veranderen bloedglucosespiegels na de maaltijd.


  1. World Health Organization https://www.who.int/behealthy/healthy-diet
  2. GBD 2015 Risk Factors Collaborators Global, regional, and national comparative risk assessment of 79 behavioral, environmental and occupational, and metabolic risks or clusters of risks, 1990-2015: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2015. Lancet (2016) 388:1659-724
  3. Frazier-Wood AC. Dietary patterns, genes, and health: challenges and obstacles to be overcome. Curr Nutr Rep (2015) 4:82-7
  4. Gorst C., et al. Long-term glycemic variability and risk of adverse outcomes: a systematic review and meta-analysis. Diabetes Care (2015) 38(12):2354-69. 
  5. Chen CH., et al. PERSON-personalized expert recommendation system for optimized nutrition. IEEE Trans Biomed Circuits Syst (2018) 12:151-60
  6. Zeevi D., et al. Personalized nutrition by prediction of glycemic esponses. Cell (2015) 163:1079-94

 


De gedachte achter het Clear Health-programma is gebaseerd op de hierboven beschreven principes die:


  • Voedsel, voeding of voedingsgewoonten hebben een effect op het suiker (glucose) gehalte in het bloed
  • Stabiele bloedsuikerspiegels (kleine fluctuaties) komen overeen met betere gezondheidsresultaten, zoals energiebalans en vitaliteit; en lager risico op b.v. insulineresistentie, diabetes type 2 of obesitas
  • Niet elke persoon reageert op dezelfde manier op hetzelfde voedsel: genetische samenstelling, biologische kenmerken (bijv. Microbioom) en omgevings- of levensstijlfactoren dragen allemaal bij aan een individuele reactie
  • Continue bloedglucosecontrole dient als een venster waardoor we kunnen observeren wat er in het lichaam gebeurt als reactie op voedsel- en levensstijlfactoren.
  • Door continue bloedglucosemetingen te combineren met dieet- en vitaliteitsparameters in een AI-algoritme, kan een instrument worden ontwikkeld voor gepersonaliseerde voedingsaanbevelingen.


Clear.:

Begrijp de unieke reacties van je lichaam op voedsel


Kies voedingsmiddelen die je energie verhogen, je gewicht beheersen en je gezondheid op lange termijn bevorderen. Meet je bloedsuikerspiegel, breng je dieet in balans en controleer je bloedsuikerspiegel.



Madelon Bracke, Head of Bioscience bij Clear.