同じ食事でも食後の血糖値の動きは人によって大きく違い、CGMの記録と機械学習を組み合わせると、個人ごとの食後血糖を予測できることが、約800人を調べた2015年の研究で示されています。
しかし、食後の血糖値が低く済む食事が、そのまま「あなただけの最適食」と言えるのでしょうか。この研究が測ったのは食後の血糖値の反応で、長期の健康への効果は、まだ確かめられていません。
この記事は、血糖反応の個人差、CGMの仕組み、機械学習による予測、将来の使われ方の順に整理します。CGMは、皮下に入れたセンサーで血糖値を連続して測る機器です。
同じ食事でも食後の血糖値の反応は人によって違う
2015年に Cell 誌に発表された研究（Zeevi ら）では、約800人がCGMを1週間つけ、46,898回の食事の記録が集まりました。同じ食事に対する血糖値の反応は、人によって大きく違いました。
この結果をもとに、研究は全員に同じ食事助言をする方法は合いにくいと述べています。「低GI食品だから安心」という基準だけでは足りない人もいると思います。
血糖反応の個人差の要因として挙げられるもの
個人差の要因として、睡眠と腸内環境に関する報告があります。睡眠については、別の研究（1999年、Lancet 誌）で、若い男性11人の就床時間を1晩4時間に6晩制限すると、十分に休んだあとより糖を処理する力（耐糖能）が下がったと報告されています。
腸内環境については、前述の研究で、腸内細菌の構成と運動量が予測モデルの入力に含まれました。
遺伝的な体質と慢性的なストレスも血糖反応に関わるという説明があります。この点は、食後血糖の予測を扱った研究では確かめられていません。
CGMは食事ごとの血糖値の動きを記録する
CGMは、皮下に挿入したセンサーで、間質液（細胞のすき間の液）中のグルコース濃度を連続して測る機器です。機種によって違いますが、5分ごとに自動で測る機種があります。
CGMを使うと、どの食事のあとに血糖値がどう動いたかを、日常生活の中で記録できます。同じ食事でも、人によって血糖値の反応が違うことが、前述の研究でも見られました。
機械学習は個人の特徴から食後血糖を予測する
前述の研究の予測モデルは、血液の検査値、食習慣、身体測定の値、運動量、腸内細菌の構成を入力にして、日常の食事に対する個人の血糖反応を予測しました。別の100人でも検証されています。
無作為化比較試験（盲検）で、このモデルに基づく食事の食後の血糖値の反応が有意に低かったと報告されています。
この研究で「あなただけの最適食」にあたるのは、予測した食後血糖が低くなる食事です。たとえば、リンゴとバナナのどちらが自分の食後血糖を穏やかにするかを、予測値で比べる使い方が想定されます。
食事選びの支援に使われる将来も考えられる
アプリがその日の体調や予定をもとに、昼食のメニューを提案する使い方が考えられます。店頭で食品を手に取ると、自分との相性がスコアで出るサービスも、登場するかもしれません。
食事の選び方が、感覚に頼る方法から、自分のデータを見る方法へ変わる使い方が想定されます。日常の血糖値の記録を、不調の予防に生かすという見方もあります。
試す前に、医師や管理栄養士に相談してみてはいかがでしょうか
血糖値は、糖尿病などの病気や服薬に関係します。CGMの使い方や、食事を変えることについては、かかりつけの医師や管理栄養士に相談してみてはいかがでしょうか。
