Cada organismo y cada metabolismo reacciona diferente incluso a los mismos tipos de comida: las dietas basadas en conteos de calorías pueden ayudar a conseguir tu peso ideal, pero factores como la genética o la microbiota (las bacterias intestinales) pueden hacer que una dieta que funciona para alguien no sirva para otra persona.
Es por eso que Eran Elinav y Eran Segal, del Weizmann Institute of Science, crearon un algoritmo que toma en cuenta las variaciones individuales de las personas y su respuesta a las dietas. Utilizando información de 800 voluntarios, el algoritmo fue capaz de predecir con un grado casi perfecto de precisión la respuesta de los niveles de azúcar en la sangre que cada participante tendría según la dieta que el algoritmo prescribiera.
Cada persona comenzaba llenando un formulario con información sobre su historial médico y hábitos alimenticios, además de una muestra fecal a partir de la cual los investigadores analizaron la microbiota intestinal. Después, los voluntarios utilizaron monitores cutáneos que medían el nivel de azúcar en la sangre, además de una app en donde cada uno anotaba sus patrones de ejercicio, sueño, eventos estresantes y cada comida ingerida de manera meticulosa, de ser posible, con cada ingrediente.
De este informe los investigadores extrajeron unos 137 factores capaces de predecir el impacto en los niveles de azúcar según la alimentación, tomando en cuenta las características personales de cada participante. Cuando el algoritmo fue probado en 100 individuos distintos, la predicción del aumento en los niveles de azúcar era coherente con los datos recabados previamente.
A pesar de que el algoritmo sigue desarrollándose, los investigadores creen que en el transcurso de 1 año será capaz de ayudar a mejorar la salud de personas con antecedentes de diabetes tipo 2, para lo cual cuentan ya con una lista de espera de casi 4 mil voluntarios. Cabe mencionar que los participantes no recibieron pago alguno por su colaboración, salvo la esperanza de conseguir una dieta hecha específicamente para cada uno de ellos.
