같은 음식을 먹어도 사람마다 혈당 반응이 다르게 나타날 수 있다는 연구 결과가 나왔다.
이스라엘 바이츠만연구소 에란 세갈 교수팀은 성인 800명을 대상으로 일상 식단을 유지한 상태에서 식사 내용, 수면, 운동 등 생활습관 정보를 기록하게 했다. 동시에 연속 혈당 측정기를 부착해 식후 혈당 변화를 실시간으로 추적했다. 여기에 혈액 검사와 신체 정보, 장내 미생물 분석 데이터를 함께 수집해 개인별 차이를 종합적으로 분석했다.
연구 결과, 같은 음식을 섭취했음에도 일부 참가자는 혈당이 크게 상승한 반면, 다른 참가자는 거의 변화가 없는 등 개인 간 차이가 뚜렷하게 나타났다. 특히 빵이나 밥처럼 일반적으로 ‘혈당을 올리는 음식’으로 알려진 식품에서도 개인별 반응이 크게 달랐다. 이런 차이는 장내 미생물 구성과 생활습관과 관련이 있는 것으로 나타났다. 개인의 장내 환경과 신체 상태에 따라 같은 음식도 서로 다른 대사 반응을 유도할 수 있다.
연구팀은 수집한 데이터를 바탕으로 개인별 혈당 반응을 예측하는 인공지능(AI) 모델을 구축했다. 이 모델은 개인의 식습관, 신체 정보, 장내 미생물 데이터를 함께 반영해 특정 음식을 섭취했을 때 혈당이 어떻게 변하는지 예측할 수 있도록 설계됐다. AI가 제안한 개인 맞춤 식단을 적용했을 때 기존 식단보다 혈당 반응이 더 안정적으로 나타나는 경향을 보였다. 이는 획일적인 식단보다 개인별 특성을 고려한 식단 관리가 더 효과적인 것으로 나타났다. 사람마다 음식에 대한 반응이 다르다는 점이 확인되면서, 향후 영양 관리와 질병 예방에서도 개인 맞춤형 접근이 중요해질 가능성이 제기됐다.
원광대 식품영양학과 이영은 명예교수는 “같은 음식을 먹어도 장내 환경과 생활습관에 따라 혈당 반응이 다르게 나타날 수 있다”며 “개인의 특성을 반영한 식단 관리가 비만과 만성질환 예방에 중요한 기준이 될 수 있다”고 말했다.
이 연구는 국제학술지 ‘셀(Cell)’에 최근 게재됐다.
이스라엘 바이츠만연구소 에란 세갈 교수팀은 성인 800명을 대상으로 일상 식단을 유지한 상태에서 식사 내용, 수면, 운동 등 생활습관 정보를 기록하게 했다. 동시에 연속 혈당 측정기를 부착해 식후 혈당 변화를 실시간으로 추적했다. 여기에 혈액 검사와 신체 정보, 장내 미생물 분석 데이터를 함께 수집해 개인별 차이를 종합적으로 분석했다.
연구 결과, 같은 음식을 섭취했음에도 일부 참가자는 혈당이 크게 상승한 반면, 다른 참가자는 거의 변화가 없는 등 개인 간 차이가 뚜렷하게 나타났다. 특히 빵이나 밥처럼 일반적으로 ‘혈당을 올리는 음식’으로 알려진 식품에서도 개인별 반응이 크게 달랐다. 이런 차이는 장내 미생물 구성과 생활습관과 관련이 있는 것으로 나타났다. 개인의 장내 환경과 신체 상태에 따라 같은 음식도 서로 다른 대사 반응을 유도할 수 있다.
연구팀은 수집한 데이터를 바탕으로 개인별 혈당 반응을 예측하는 인공지능(AI) 모델을 구축했다. 이 모델은 개인의 식습관, 신체 정보, 장내 미생물 데이터를 함께 반영해 특정 음식을 섭취했을 때 혈당이 어떻게 변하는지 예측할 수 있도록 설계됐다. AI가 제안한 개인 맞춤 식단을 적용했을 때 기존 식단보다 혈당 반응이 더 안정적으로 나타나는 경향을 보였다. 이는 획일적인 식단보다 개인별 특성을 고려한 식단 관리가 더 효과적인 것으로 나타났다. 사람마다 음식에 대한 반응이 다르다는 점이 확인되면서, 향후 영양 관리와 질병 예방에서도 개인 맞춤형 접근이 중요해질 가능성이 제기됐다.
원광대 식품영양학과 이영은 명예교수는 “같은 음식을 먹어도 장내 환경과 생활습관에 따라 혈당 반응이 다르게 나타날 수 있다”며 “개인의 특성을 반영한 식단 관리가 비만과 만성질환 예방에 중요한 기준이 될 수 있다”고 말했다.
이 연구는 국제학술지 ‘셀(Cell)’에 최근 게재됐다.