Perdere peso: una dieta personalizzata incentrata sulla riduzione della risposta glicemica postprandiale non è risultata migliore rispetto a una dieta a basso contenuto di grassi
Attenersi a una dieta personalizzata incentrata sulla riduzione della risposta glicemica postprandiale non è risultata migliore per la perdita di peso rispetto di una comune dieta a basso contenuto di grassi, secondo i dati del Personal Diet Study pubblicati sulla rivista Jama Network Open.
Il Personal Diet Study era un trial clinico randomizzato della durata di 6 mesi, a centro singolo, basato sulla popolazione, con misurazioni al basale e a 3 e 6 mesi, condotto dal febbraio 2018 all’ottobre 2021. Al basale, i partecipanti (di età compresa tra 18 e 80 anni, oltre la metà bianchi, un quarto neri e il 18,1% ispanici) avevano indici di massa corporea da 27 a 50 e livelli di HbA1c dal 5,7% all’8,0%. Per evitare di reclutare soggetti con diabete di tipo 2 in stadio avanzato, sono stati esclusi quanti assumevano farmaci diversi dalla metformina, così come quelli con malattia renale cronica.
Tra i 199 adulti con obesità e metabolismo del glucosio anormale con dati finali completi, ai 97 randomizzati a seguire una dieta a basso contenuto di grassi è stato chiesto di mantenere l’assunzione totale di grassi a meno del 25% dell’apporto energetico totale e quella di grassi saturi a meno del 7%.
Per i 102 partecipanti nel gruppo di dieta personalizzata, i ricercatori hanno utilizzato un algoritmo di apprendimento automatico sviluppato da ricercatori in Israele. L’algoritmo utilizza l’antropometria, valori di laboratorio come il livello di emoglobina glicata (HbA1c), fattori legati allo stile di vita e le abbondanze del microbioma per creare una dieta su misura volta a ridurre la risposta glicemica postprandiale (PPGR). I pazienti in questo gruppo hanno ricevuto feedback sulla PPGR sotto forma di punteggi dei pasti codificati con l’uso di colori diversi tramite un’app mobile che indicava una gamma di risposta glicemica postprandiale da molto cattiva a eccellente.
Nessuna differenza tra i due approcci dietetici
I soggetti che hanno seguito una dieta standardizzata a basso contenuto di grassi hanno perso il 4,31% del peso corporeo dopo 6 mesi, mentre quelli nel gruppo di dieta personalizzata hanno perso il 3,26% (differenza tra i gruppi 1,05%, P=0,16), hanno riferito il primo autore Collin Popp e colleghi della NYU Langone Health a New York City.
I risultati equivalevano a una perdita media di 4,16 kg con una dieta povera di grassi e a un calo ponderale di medio di 3,14 kg per il gruppo a cui era stata assegnata una dieta personalizzata, fallendo pertanto l’endpoint primario dello studio.
«Nel complesso la perdita di peso non ha raggiunto una soglia considerata clinicamente significativa (es. 5%), tuttavia è stato segnalato che anche una moderata perdita di peso dal 3% al 5% migliora gli esiti di salute» hanno scritto i ricercatori.
Non sono inoltre state osservate differenze significative tra i gruppi anche quando si trattava di cambiamenti nella composizione corporea e nella termogenesi adattiva, con numeri a favore del gruppo di controllo:
- Massa grassa: differenza di 0,82 kg (P=0,21)
- Massa magra: 0,79 kg (P=0,07)
- Percentuale di grasso corporeo: 0,25% (P=0,61)
- Quoziente respiratorio: 0,04 (P=0,26)
- Termogenesi adattiva: 67,8 kcal/giorno (P=0,12)
L’unico scostamento significativo rilevato è stato che i soggetti a dieta povera di grassi hanno avuto un cambiamento maggiore nel dispendio energetico a riposo rispetto al gruppo con dieta personalizzata (differenza tra i gruppi 92,3 kcal/giorno, P=0,05). Secondo i ricercatori potrebbe essere correlato alla tendenza verso una maggiore riduzione della massa magra osservata con la dieta a basso contenuto di grassi (-1,30 kg contro -0,51 kg), anche se si trattava di una differenza non statisticamente significativa.
Nonostante il fatto che l’algoritmo dietetico personalizzato non abbia fornito prestazioni migliori di una normale dieta a basso contenuto di grassi, gli autori hanno suggerito che la ricerca futura dovrebbe continuare a considerare il programma dietetico personalizzato.
«Sono necessari studi futuri per sviluppare e testare un algoritmo specifico per la perdita di peso che incorpori le caratteristiche chiave centrali per la regolazione del peso corporeo, nonché le caratteristiche del modello di bilancio energetico, inclusi gli ormoni legati all’appetito (come leptina GLP-1), il dispendio energetico totale e la massa grassa» ha concluso il team.
Referenze
Popp CJ et al. Effect of a Personalized Diet to Reduce Postprandial Glycemic Response vs a Low-fat Diet on Weight Loss in Adults With Abnormal Glucose Metabolism and Obesity: A Randomized Clinical Trial. JAMA Netw Open. 2022 Sep 1;5(9):e2233760.