同じ食事をしても、食後の血糖値の上がり方（血糖値応答）は人によって大きく違います。血液検査の値、体格、食習慣、運動量に腸内細菌の情報を合わせた予測式で、その違いをある程度予測できることが、イスラエルの研究で示されました。
しかし、血糖値応答の違いを「体質」の一言で済ませてよいのか、という疑問が残ります。腸内細菌は、予測に使われた材料の一つです。
この記事では、GI値の限界、研究の内容、腸内細菌が関わるという二つの説明、自分の反応を観察する視点の順に並べます。
GI値は、測定した人たちの平均的な反応を示す数値
GI値は、食品が血糖値をどれだけ上げるかを示す数値で、10人のデータの平均から求めます。個人ごとの血糖値応答は、GI値から大きく外れることがあります。
50gの糖質を含む食品を食べたあとの血糖値の上がり方を、基準の食品と比べて計算します。
米国の研究（タフツ大学の発表）では、63人の健康な成人が白パンを食べたときのGI値が、人の間で平均約25%ばらつきました。
ワイツマン科学研究所の研究が示した、血糖値応答の個人差
ワイツマン科学研究所の研究チームが2015年に科学誌『Cell』に発表した研究は、血糖値応答の個人差を大規模に測りました。同じ食事に対する血糖値応答は、人によって大きく違いました。
800人が1週間、CGM（持続血糖測定器）を付けて過ごし、血糖値が連続して記録されました。CGMは、皮下の間質液に含まれるブドウ糖を5分ごとに測る機器です。食事、運動、睡眠も記録され、解析の対象は46,898食でした。
研究所の発表は、寿司とアイスクリームのどちらが血糖値を上げるかは人によって違うと述べています。白パンのあとには血糖値が急に上がるのに、ブドウ糖では上がらない人もいました。
研究チームは、血液検査の値、食習慣、体格、運動量、腸内細菌の情報から、食後の血糖値応答を予測する式をつくりました。予測式には、腸内細菌にもとづく72の特徴が使われました。
予測と実測の相関は、800人での検証で0.68、別の100人で0.70でした。炭水化物の量だけで予測した場合は0.38でした。腸内細菌が年齢やBMIより強い手がかりだったかは、この論文では確かめられていません。
英国の研究（Berryら、2020年、Nature Medicine）では、予測モデルが説明した食後血糖値の変動のうち、腸内細菌の割合は6.0%、食事の栄養素の構成は15.4%、遺伝的な変異は9.5%でした。
腸内細菌が個人差に関わるという二つの説明
腸内細菌が血糖値応答に関わる仕組みとして、食物の分解のされ方と短鎖脂肪酸の二つが説明されています。どちらも、人を対象にした研究ではまだ確かめられていません。
食物の分解のされ方が人で違うという説明
食べたものは、消化酵素や腸内細菌によって分解されます。腸内細菌の構成は、健康な人どうしでも大きく違います（Huttenhowerら、2012年、Nature）。
ある種の炭水化物を効率よく分解する細菌を多く持つ人は、同じ食品から糖をより速く吸収するのではないか、という説明があります。
短鎖脂肪酸が血糖の調節に関わるという説明
短鎖脂肪酸は、人が消化できない食物繊維などを腸内細菌が発酵させるときに作られる物質で、酢酸、プロピオン酸、酪酸が代表です。血中の短鎖脂肪酸の濃度は、人によって大きく違います。
プロピオン酸と酪酸は、大腸の受容体に結合して、満腹感や血糖の調節に関わる腸のホルモン（PYYとGLP-1）の産生につながると、2020年のレビューに書かれています。短鎖脂肪酸がインスリンの効き具合（インスリン感受性）に影響しうる、という報告もあります。
これらの報告の多くは、動物や細胞を使った実験にもとづきます。
自分の血糖値応答を観察するという視点
同じ食事への応答に大きなばらつきがあることから、全員に同じ食事を勧める方法は、有効性が限られる可能性がある、と研究チームは書いています。同じ食事への自分の反応を見る視点が、自分に合う食事を探す手がかりになると思います。
26人の食事介入試験では、予測にもとづく食事の群で食後の血糖値の上がり方が低くなり、腸内細菌にも一貫した変化がありました。この群の12人のうち10人で、「悪い」食事の週のほうが食後の血糖値が有意に高くなりました。この試験で使われた予測式は、CGM、血液検査、腸内細菌の検査といった測定にもとづいています。
日々の食事と食後の体調を記録すれば、同じ食事への自分の反応を見ていけると思います。血糖値が気になる人や、糖尿病の治療中の人は、食事を変える前に医師や管理栄養士に相談してください。
まずは、よく食べるパンやごはんのあとの体調を、数日メモすることから試してみてはいかがでしょうか。
