La última comida del día y la sensibilidad a insulina incide en la regulación de la glucosa

Este artículo fue publicado originalmente en El Día.

Santo Domingo.-La hora y el contenido de la última comida del día están dejando de ser un simple hábito cotidiano para convertirse en un factor clave en la regulación de la glucosa y en la prevención de la diabetes.

Así lo confirma un estudio internacional en el que participó la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) junto a instituciones de investigación de Estados Unidos, cuyos resultados apuntan a que la cena influye directamente en los niveles de glucosa en ayunas de la mañana siguiente, un indicador crítico de salud metabólica, especialmente en personas con prediabetes o disglucemia.

Este hallazgo adquiere especial relevancia en un contexto regional alarmante, ya que según el Atlas Mundial de la Diabetes, en América Latina 1 de cada 10 adultos vive con esta enfermedad, lo que representa más de 35 millones de personas, cifra que podría aumentar un 46 % en los próximos años.

Hábitos nocturnos
Frente a este escenario, comprender cómo influyen los hábitos nocturnos en la glucosa abre una nueva vía para prevenir la progresión hacia la diabetes tipo 2.

El estudio, titulado ‘Biological vs. chronological overnight fasting: influence of last evening meal on morning glucose in dysglycemia’ publicado en la revista científica Nutrients, analizó a 33 adultos de entre 50 y 75 años, con sobrepeso u obesidad y prediabetes.

Los participantes siguieron una dieta controlada en horarios y composición, mientras sus niveles de glucosa eran monitoreados de forma continua. Los resultados demostraron que una cena tardía o con alta carga de carbohidratos dificulta la regulación nocturna de la glucosa, impactando negativamente la glucosa en ayunas del día siguiente.

Sensibilidad individual
Uno de los aportes más relevantes es la confirmación de que la sensibilidad individual a la insulina determina cómo cada organismo responde a la última ingesta del día.

“Optimizar la distribución de carbohidratos y calorías en la cena según la sensibilidad a la insulina del paciente puede marcar la diferencia”, explica Diana Díaz-Rizzolo, investigadora de la UOC y de la Columbia University. Este enfoque permitiría recomendaciones dietéticas personalizadas, alejadas de las pautas genéricas que dominan actualmente.

El cronotipo
Otro factor clave es el cronotipo, es decir, si una persona es más activa por la mañana o por la noche.
El estudio sugiere que el reloj biológico interno influye en el metabolismo nocturno de la glucosa, lo que refuerza la idea de que no todas las personas deberían cenar igual ni a la misma hora.

Entender esta interacción podría mejorar la precisión de las estrategias de prevención y manejo de la diabetes, adaptándolas al perfil circadiano de cada individuo.

Rol determinante
En este nuevo paradigma, la tecnología y la inteligencia artificial juegan un rol más determinante.
Los monitores continuos de glucosa, combinados con aplicaciones móviles y algoritmos avanzados, permiten detectar desajustes glucémicos en tiempo real y ajustar dieta, medicación o actividad física con datos objetivos. De hecho, “estas herramientas permiten identificar patrones metabólicos que antes eran invisibles”, señala Díaz-Rizzolo.

Afirma que gracias a la inteligencia artificial será posible anticipar el riesgo de diabetes, personalizar tratamientos y mejorar la calidad de vida de los pacientes, integrando factores genéticos, metabólicos y de estilo de vida. En lugar de reaccionar cuando la enfermedad ya está instalada, la ciencia apunta ahora a prevenirla desde hábitos cotidianos como la última comida del día.

Este avance, explican los investigadores, se alinea con los objetivos globales de salud y bienestar y con una visión de la medicina cada vez más personalizada, donde la cena deja de ser un detalle menor para convertirse en una herramienta preventiva clave en la lucha contra una de las enfermedades crónicas más extendidas del siglo XXI.

Metodología

— Indicador
Los investigadores presentaron una metodología basada en IA para medir el ayuno nocturno biológico real, un indicador más preciso del impacto de la cena en la glucosa.

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