Glycative Stress Research
Online edition : ISSN 2188-3610
Print edition : ISSN 2188-3602
Received : October 12, 2020
Accepted : November 4, 2020
Published online : December 31, 2020
doi:10.24659/gsr.7. 4_268

Original article

Examination of postprandial blood glucose prediction model using foodnutrition component values
Shiori Uenaka 1), Mari Ogura 1, 2), Masayuki Yagi 1), Wakako Takabe 1, 3), Yoshikazu Yonei 1)
1) Anti-Aging Medical Research Center/Glycative Stress Research Center, Graduate School of Life and Medical Sciences,
Doshisha University, Kyoto, Japan
2) Department of Food and Nutrition, Kyoto Bunkyo Junior College3) Department of Materials and Life Science, Faculty of Science and Technology, Shizuoka Institute of Science and Technology,
Shizuoka, Japan

Glycative Stress Research 2020; 7 (4): 268-277(c) Society for Glycative Stress Research（原著論文：日本語翻訳版）

食品栄養成分値を用いた食後血糖予測モデルの検討
上中 詩央里 1) 、小椋真理 1, 2) 、八木雅之 1) 、高部稚子 1, 3) 、米井嘉一 1)
1) 同志社大学大学院生命医科学研究科アンチエイジングリサーチセンター・糖化ストレス研究センター
2) 京都文教短期大学食物栄養学科
3) 静岡理工科大学理工学部物質生命科学科

抄録［目的］糖化ストレス軽減の方法の一つとして、食後高血糖の抑制が挙げられる。本研究では非侵襲かつ手軽に実施できる食後高血糖抑制手段の確立を目的とし、様々なモデル食品の摂取試験の結果をもとに、食事内容から食後血糖変化を予測するためのモデル式を作成した。

［方法］基準食摂取時の血糖上昇曲線下面積（incremental area under the curve : iAUC）または最高血糖変化量（maximum blood glucose concentration：ΔCmax）と、被験食の栄養成分値から、被験食摂取時の食後血糖変化（iAUC、ΔCmax）を予測するモデル式を作成した。予測モデル式の作成には、当研究室で実施されたモデル食品摂取試験の検証結果を利用した。作成した予測モデル式に、既に我々が摂取試験で検証した 18 種類の食品を当てはめ、実際の食後血糖変化との一致度を解析した。予測モデル式から算出された予測値と、実測値の平均

絶対的相対的差異（mean absolute relative difference : MARD）を算出した。MARD は食品ごと（ n = 18）、および 18 例の食事摂取試験の被験者ごと（ n = 159）に算出した。また、解析対象とした被験者延べ 159 名を、基準食摂取時の iAUC に基づいて、上位 25% の群を血糖値が上がりやすい群（ n = 42、基準食 iAUC；7,379.9

連絡先： 教授 八木雅之
同志社大学大学院生命医科学研究科アンチエイジングリサーチセンター／
糖化ストレス研究センター〒610 -0394 京都府京田辺市多々羅都谷 1- 3
TEL＆FAX：0774-65-6394 e -mail：myagi@mail.doshisha.ac.jp
共著者：上中詩央里 ctud2025@mail4.doshisha.ac.jp; 小椋真理 m-ogura@po.kbu.ac.jp;
髙部稚子 takabe.wakako@sist.ac; 米井嘉一 yyonei@mail.doshisha.ac.jp（ 1 ）Glycative Stress Research 2020; 7 (4): 268-277
本論文を引用する際はこちらを引用してください。
(c) Society for Glycative Stress ResearchGlycative Stress Research± 146.5 ）、下位 25% の群を血糖値が上がりにくい群（ n = 42 、基準食 iAUC ; 3,243. 9 ± 61.5 ）、残り 50 % を
普通群（ n = 75 、基準食 iAUC；5,302.7 ± 73.5）の 3 群に分けた。各摂取群の MARD をそれぞれ算出し、サブクラス解析を実施した。予測値と実測値の相関関係の検定には、Pearson の相関分析を、MARD の解析にはTurkey’s HSD 検定を用いた。
［結果］各食事摂取試験の摂取群 18 例を評価したシミュレーション結果に着目すると、予測値と実測値の間には
r = 0. 7 の強い正の相関が認められ、MARD は 18 例の平均が 15 % 以内で近似した。また、18 例の食事摂取試
験の被験者延べ 159 名の MARD に着目すると、血糖値が上がりやすい群の MARD は、血糖値が上がりにくい群のものと比べて低値であった（ p < 0.05 ）。

［結論］予測モデル式から算出した予測値と実測値の間には高い相関性が認められた。なかでも血糖値が上がりやすい被験者のデータほど、予測モデルの精度が高くなる傾向が認められた。

KEY WORDS : 食後高血糖、蛋白質、脂質、酢酸、クエン酸、食物繊維

30 分ごとに 7 回程度に血糖値を測定するため、多数回のはじめに侵襲や拘束時間の問題がある。このため、さまざまな食品

生体内でグルコースなどの還元糖が蛋白質と非酵素的に結合し、老化の原因物質である糖化最終生成物（AGEs）の G I を迅速に評価するには採血を必要としない方法が求められる。

が生成・蓄積することによる影 響は「 糖化 ストレス」と筆者らは、これまでに食後血糖上昇を緩和させる作用が呼ばれている。糖化ストレスは老化因子の一つで、皮膚老報告された栄養成分（蛋白質、脂質、酢酸、食物繊維、ク化や糖尿病合併症などの疾患の進展要因になる 1, 2)。糖化エン酸）を多く含むモデル食品（サラダチキン、オリーブ

ストレスの軽減には、急激な食後血糖値上昇（高血糖）のオイル、穀物酢、キャベツ、レモン果汁）を、摂取量を変抑制、糖化反応抑制、糖化反応生成物の分解・排泄促進な

えて米飯より前に摂取した場合の血糖上昇抑制作用についどがある。このうち、食後高血糖の抑制は普段の食生活のてそれぞれ検証を行った 7, 8)。その結果、各栄養成分の血中に取り入れ易い対策である。

糖上昇抑制作用は、摂取量を多くするほど強くなることが食品 の食後 血糖上 昇の程 度を表 す指標 は、1981 年にJenkins DJ らにより Glycemic Index（GI ）が 提 唱されている。G I は、食品に含まれる糖質の生理機能の違いに3）示された。また、米飯摂取前に各栄養成分を一部またはすべて含む複合食品を摂取すると、米飯のみ摂取時と比較して強い食後高血糖抑制が認められた。この作用は複合食品着目して、一定量の糖質における生体内での機能を「質」に含まれる各栄養成分が相乗効果的に働き、血糖上昇抑制

的に評価するために開発された指標である。日本では、杉作用に寄与したためであると考えた。

を求め、日本の食品における食後の血糖上昇反応を栄養教に、食事内容から食後血糖変化を予測するためのモデル式

育に取り入れる試みを実施している。これらの栄養教育手を作成した。さらに作成したモデル式を既に我々が摂取試

山ら が米飯を基準として様々な食品と組み合わせて G I
4)

法は疾患の予防や健康増進に有用な手法であると結論づけられている。さらに米飯を主食として野菜サラダや酢、大豆、牛乳・乳製品を組み合わせることで G I が低くな

本研究では様々なモデル食品の摂取試験の結果をもと験で検証した 18 種類の食品に当てはめ、実際の食後血糖変化との一致度を解析した（食後血糖 シミュレーション）。

ることも報告されている 5, 6)。そのため炭水化物との同時摂取で G I を低減する食品を取り入れることも、食後高血方法「組合せ 食 」や、主食、主菜、副菜のそろった「複合食」と食後血糖値変化予測モデル式の作成

糖の抑 制 に有効であると考えられる。しかし、主食とのいった、多くの食品を組み合わせて摂取する日本食に対しては、食品毎に評価した G I の適応が難しい。複数の食品を一度に「食事の形態」で摂取し G I を評価することが求められる。

G I 測定は被験者に対して朝食を摂らずに午前 7 ～ 9 時に実 施（開始）する。さらに被験食の摂取開始から 15 ～

基準食摂取時の血糖上昇曲線下面積（ incremental area
under the curve： iAUC）または最高血糖変化量（maximum
blood glucose concentration：ΔCmax）と、被験食の栄養
成 分 値 か ら、 被 験 食 摂 取 時 の 食 後 血 糖 変 化（ iAUC 、
ΔCmax）を予測するモデル式を作成した。予測モデル式の作成には、当研究室で実施されたモデル食品摂取試験（ 2 ）食後血糖予測モデルの検討の検証結果を利用した。さらに、当研究室で実施された

・牛 丼 E（基準食：米飯 200 g ）：（試験食：牛丼の玉ねぎに代入し、食後血糖シミュレーションを実施した。

・朝 食 A（基準食：米飯 200 g）：（試験食：牛丼の具 135 g ）・ 食後血糖シミュレーション

・朝食 B（基準食：米 飯 200 g）：（ 試験食：お にぎり 113 g

よび食後血糖変化のデータ（iAUC および ΔC max）につい・朝食 C（基準食：米飯 200 g）：（試験食： 卵 60 g + ウイ

25 g）+ 米飯 200 g 10)

18 例の食事摂取試験の検証結果を作成した予測モデル式+ 米飯 200 g 11)+ パン 90 g ）11)

シミュレーションに用いた被験食（試験食 + 炭水化物）おンナー 3 本 + サラダ油 5 g + ハッシュド ポ テト 15 g +ては、2014 年～ 2020 年ま で に 当 研 究 室 で 実 施 さ れ た
以 下 の 18 例 の 食 事 摂 取 試 験7, 9 -13)（Table 1）。

ケチャップ 12 g ）+ 米飯 200 g 9)の検証結果を用いた・酢飯（基準食：米飯 200 g ）：（試験食：すし酢 21 g ）+米飯 177 g 7)

・牛丼 A（基準食：米飯 230 g）：（試験食：牛丼の具 135 g）

・唐揚げ A（基準食：米飯 200 g）：（試験食：唐揚げ 135 g）

・牛丼 B（基準食：米飯 230 g）：（試験食：牛丼の具 135 g +・唐揚げ B（基準食：米飯 200 g）：（試験食：唐揚げ 135 g

・牛丼 C（基準食：米飯 200 g）：（試験食：牛丼の具 125 g）

・餃子（基準食：米飯 200 g）：（試験食：餃子 138 g 、ポン・牛丼 D（基準食：米飯 200 g）：（試験食：牛丼の肉 65 g）

・グレープフルーツ（G F）スムージー（基準食：食パン+ 米飯 230 g

9)

生姜 15 g ）+ 米飯 230 g+ 米飯 200 g

10)+ 米飯 200 g

10)

9)

+ 米飯 149 g 7)

+ レモン果汁 15 g ）+ 米飯 14 5 g 7)
酢しょうゆ 15 g ）+ 米飯 129 g 7)

170 g）：（試験食：GF スムージー 230 g ）+ 食パン 132 g 12)

Table 1. The test food and subjects for the PPHG simulation.
Test food

Number of subjects

Age

Beef bowl A

4 males, 4 females

23.3 ± 1.3

Beef bowl C

3 males, 3 females

22.2 ± 1.0

3 males, 3 females

22.2 ± 1.0

Beef bowl B

Beef bowl D
Beef bowl E
Breakfast A
Breakfast B
Breakfast C

Vinegar riceFried chicken A
Fried chicken B

Gyoza + ponzu soy sauce
GF smoothie

Citric acid water

Mapo eggplant bowl

Mapo eggplant udon

Udon with a soft boiled egg
Salad udon
Total 18

4 males, 2 females
3 males, 3 females
6 males, 8 females
6 males, 8 females
5 males, 7 females
2 males, 9 females

23.0 ± 1.3

22.2 ± 1.0
22.2 ± 0.9
22.2 ± 0.9

22.0 ± 0.4
23.1 ± 1.3

5 males, 9 females

23.0 ± 1.3

5 males, 9 females

23.0 ± 1.3

5 males, 9 females
3 males, 5 females
2 males, 3 females
4 males, 4 females

23.0 ± 1.3
23.1 ± 1.2

23.2 ± 1.1

22.9 ± 1.2

2 males, 3 females

22.3 ± 1.2

2 males, 3 females

23.6 ± 0.9

1 male, 2 females

23.3 ± 1.2

159 (65 males, 94 females)

Ages are expressed as mean ± standard deviation. Beef bowl A, beef bowl fixings 135 g + rice 230 g; Beef bowl B, beef bowl
fixings 135 g + ginger 15 g + rice 230 g; Beef bowl C, beef bowl fixings 135 g + rice 200 g; Beef bowl D, beef bowl meat
only + rice 200 g; Beef bowl E, beef bowl onion only + rice 200 g; Breakfast A, beef bowl fixings 135 g+ rice 200 g;
Breakfast B, cooked rice balls 113 g + bread 90 g; Breakfast C, egg 60 g + three wieners + salad oil 5 g + hash browns 15 g +ketchup 12 g + rice 200 g; Vinegar rice, sushi vinegar 21 g + rice 177 g; Fried chicken A, fried chicken 135 g + rice 14 9 g;
Fried chicken B, fried chicken 135 g + lemon juice 15 g + rice 14 5 g; Gyoza + ponzu soy sauce, gyoza 138 g + ponzu soy
sauce 15 g + rice 129 g; Grapefruit (GF) smoothie, bread 132 g + GF smoothie 230 g; Citric acid, bread 170 g + citric acidwater 200 g; Mapo eggplant bowl, mapo eggplant * + rice 180 g; Mapo eggplant udon, mapo eggplant + *udon with dietaryfiber 230 g; Udon with a soft boiled egg, soft boiled egg * + handmade udon 210 g; Salad udon, vegetable salad * + sesame
dressing * + handmade udon 210 g. Rice means cooked rice. * Intake of mapo eggplant, hot spring egg, vegetable salad, andsesame dressing is unknown.

（ 3 ）Glycative Stress Research

・クエン酸水（基準食：食パン 170 g ）：（試験食：クエン酸

結果・麻婆茄子丼（基準食：米飯 200 g）：（試験食：麻婆茄子 ※）1．食後血糖値変化予測モデル式

水 200 g ）+ 食パン 170 g 12)+ 米飯 180 g

13)・麻婆茄子うどん（基準食：食物繊維添加うどん 250 g）：① 各栄養成単独摂取による食後血糖変化の予測式
各栄養成単独摂取による食後血糖変化の予測は、これ（試験食：麻婆茄子※ ）+ 食物繊維添加うどん 230 g 13)までに食後血糖上昇を緩和させる作用が報告された栄養

食：温泉卵 ※ ）+ うどん 210 g 13)

するモデル食品として、サラダチキン（ A）、オリーブオ

・温玉ぶっかけうどん（基準食：かけうどん 270 g）：（試験

成分（蛋白質、脂質、酢酸、食物繊維、クエン酸）を有・サラダうどん（基準食：かけうどん 270 g ）：（試 験 食：イ ル（ B）、 穀 物 酢（ C）、 キ ャ ベ ツ（ D）、 レ モ ン 果 汁（ E）※：麻婆茄子、温泉卵、野菜サラダ + 胡麻ドレッシングの摂取量は不明てそれぞれ検証を行った 7, 8)。本予測モデルでは上記検証

野菜サラダ ※ + 胡麻ドレッシング ※ ）+ うどん 210 g 13)

また、本 シミュレーションに適 応させた有効解析者は、試験参加の同意取得時点での年齢が 20 歳以上 30 歳未満の若年男女延べ 159 名とした。解析対象とした実測値は、食品ごとの平均値（ n = 18 ）および 18 例の食事摂取試験の被験者それぞれの個人値（ n = 159）とした。以下の計算式 14) に従い予測値と実測値の平均絶対的相対的差異（mean absolute relative difference : MARD）を算出した。

MARD（ %）= 100 × （| 実測値）−（予測値）| / 予測値

を、米飯 200 g と併食した時の血糖上昇抑制作用についにて収集されたデータ（iAUC、 ⊿ Cmax）および栄養摂取量変化の関係性に着目することで、食後血糖変化の予測を行うものとした。Table 2-a に各被験食摂取時における試験食の蛋白質量、被験者の被験食摂取後 12 0 分間の

iAUC の平均値、⊿ Cmaxの平均値の関係性の例を示した。
試験食摂取後の iAUC、⊿ Cmax の平均値から、蛋白質低
用量もしくは高用量摂取により、基準食のみ摂取時と比較した時の iAUC、⊿ Cmaxの減少値と減少率を算出した。

同様の算出を脂質、酢酸、食物繊維およびクエン酸に対しても行なった（Table 2-b, c, d, e）。

MARD は各食事摂取試験で評価対象とした摂取群の平均値（ n = 18）、および個人値（ n = 159）について算出した。また、解析対象とした被験者延べ 159 名を、基準食摂取時の iAUC に基づき、上位 25 % の群を血糖値が上がりやすい群（ n = 42、基準食 iAUC；7379. 9 ± 146.5 ）、下位 25 % の群を血糖値が上がりにくい群（ n = 42、基 準 食

次に、被験食摂取後の iAUC および⊿ Cmax の減少率

を目的変数とし、各モデル食品に含まれる栄養成分量を説明変数として単回帰分析を行った（Table 3）。得られた回帰係数に x（栄養成分量）を代入することで、各栄養成

分を単独で米飯 200 g と摂取した場合の y（iAUC および⊿ Cmax 減少率）とした。

iAUC; 3243.9 ± 61. 5 ）、残り 50 % を普通群（ n = 75 、基準食 iAUC；5302.7 ± 73.5 ）の 3 群に分けた。各摂取群のMARD をそれぞれ算出し、サブクラス解析を実施した。

② 炭水化物量による食後血糖変化の予測式

統計解析

した。

統計解析には IMB SPSS Statics 26（IMB Japan, 東京

都港区）を用いた。統計解析は両側検定で危険率 5 % 未

満を有意差ありとし、結果は平均 ± 標準誤差（standard

error : SE ）で表した。相関関係の検定には、Pearson の相関分析を用いた。また、MARD を比較する場合には、Turkey’s HSD 検定を用いた。

倫理基準
本研究で評価対象とした食事摂取試験 18 例は、すべて基準食摂取時の iAUC および ⊿ Cmax、被験食の炭水

化 物 量から iAUC および⊿ Cmax がどの程度上昇するのか（上昇 iAUC、上昇 ⊿ Cmax の算出）の予測式を作成

上昇 iAUC ＝（被験食の炭水化物量）×（基準食摂取時のiAUC / 基準食の炭水化物量）（被験食の炭水化物量）×（基準食摂取時の上昇 ⊿ Cmax ＝⊿ Cmax / 基準食の炭水化物量）③ 予測 iAUC および予測⊿ Cmax の算出①および②で述べた評価手法を組み合わせ、食事内容

から食後血糖変化（ iAUC 、⊿Cmax）関する予測モデル

ヘルシンキ宣言（ 2013 年 WMAフォルタレザ総会で修正）式 を 作 成 し た。 被 験 食 摂 取 後 の iAUC の 予 測 値 を 予 測

科学省、厚生労働省告示）を遵守し、自主的な同意書の提とした。

および人を対象とする医学系研究に関する倫理指針（文部出を受けて実施されたものである。食事摂取試験は「人を対象とする研究」に関する倫理審査委員会を開催し、試験の倫理性および妥当性について審議を行い、承認のもとに実施された 7, 9-13)。

iAUC 、被験食摂取後の⊿ Cmax の予測値を予想 ⊿ Cmax

予測 iAUC = 上昇 iAUC × {1 – (1.6054 a / 100)} × {1 −(0.6795 b / 100)} × {1− (25. 248 c / 100)} × {1 – (1.6952 d/ 100)} × {1 – (12.555 e / 100)}		
		

（ 4 ）

食後血糖予測モデルの検討

Table 2. Predicted values of iAUC, ΔCmax, and reduction rate after ingesting the model food.

a)Standard foodAL

AH

Protein(g)

iAUC(mg/dL ･min)iAUC reduction rate
(%)

ΔCmax
(mg/dL)

Cmax reduction rate
(%)

0

0.0

0.0

62.7

0.0

11.5

20.9

20.9
35.7

46. 2

Lipids( g)

iAUC(mg/dL ･min)iAUC reduction rate
(%)

ΔCmax
(mg/dL)

Cmax reduction rate(%)

04,689.8

0.0

62.7

0.0

23.0

35.7

54. 2

13.6

26.3

b)

Standard food
BL

BH

14

4,085.3

12.9

62.8

Acetic acid
( g)

iAUC
(mg/dL ･min)iAUC reduction rate
(%)

ΔCmax
(mg/dL)04,689.8

28

3,876.7

17.3

55.9

- 0.2

10.9

c)

Standard food
CL

CH

0.6

0.0

62.7

1.3

3,780.0

3,279.8

19.4

54.8

Fiber
( g)

iAUC
(mg/dL ･min)iAUC reduction rate
(%)

ΔCmax
(mg/dL)04,689.8

0.0

62.7

1. 8

4,478.3

Citric acid
( g)

30.1

41.2

Cmax reduction rate
(%)
0.0

12.6

34.3

d)

Standard food
DL

DH

0.9

Cmax reduction rate(%)
0.0

4,755.0

- 1.4

63.6

iAUC
(mg/dL ･min)iAUC reduction rate
(%)

ΔCmax
(mg/dL)

Cmax reduction rate
(%)

0.0

71. 3

0.0

24.8

56.8

20.3

4.5

61.3

- 1.4

2.2

e)

Standard food
EL

EH

0

0.95

1.90

5,031.9

4,368.1
3,784.4

13.2

67.4

5.5

Standard food is cooked rice 200 g in all studies. a) Comparison of protein; AL, salad chicken 55 g before cooked rice 200 g; AH, salad chicken 110 g
before cooked rice 200 g, n = 10. b) Comparison of lipids; BL, olive oil 14 g before cooked rice 200 g; BH; olive oil 28 g before cooked rice 200 g, n =10. c ) Comparison of acetic acid; CL, grain vinegar 15 g before cooked rice 200 g; CH, grain vinegar 30 g before cooked rice 200 g, n = 10. d)
Compariosn of dietary fiber; DL, cabbage 50 g before cooked rice 200 g; DH, cabbage 100 g before cooked rice 200 g, n = 10. e) Comparison of citricacid; EL, lemon juice 15 mL before cooked rice 200 g; EH; lemon juice 30 mL before cooked rice 200 g, n = 12. Results are calculated according to the
below equation: iAUC reduction rate (%) = 100 (iAUC after intake of standard food – iAUC after intake of model food)/iAUC after intake of standard
food ΔCmax reduction rate (%) = 100 × (ΔCmax after intake of standard food – ΔCmax after intake of model food)/ΔCmax after intake of standard foodiAUC, incremental area under the curve; ΔCmax, maximum blood glucose concentration.

（ 5 ）Glycative Stress Research

Table 3. Regression analysis between the measured and predicted values.

a) iAUC
Regression coefficientStandard error

t -value

p-value

Protein

1.60540.073621.8260.002

Acetic acid

25.2481.9601

12.8810.006

0.224855.839< 0.001

Regression coefficientStandard error

t -value

p-value

Protein1.15110.0098117. 38< 0.001

Acetic acid25.7 712.040712.629LipidsFiber

Citric acid0.67950.0853

1.6952

7.96791.14 59

12.5551.4793

0.015

0.277

b) ΔCmax

LipidsFiber

Citric acid

0. 30810.67349.22900.11302.72760.80200.83971.32176.9827

0.112

0.006

0.49 00.020a) Results of simple regression analysis with iAUC reduction rate as the objective variable and the amount of nutrients contained in eachmodel food as the explanatory variable. b) Results of simple regression analysis with ΔCmax reduction rate as the objective variable andthe amount of nutrients contained in each model food as the explanatory variable. See Table 2 for substitution values; iAUC, incremental
area under the curve; ΔCmax, maximum blood glucose concentration.

予測⊿ Cmax = 上 昇 ⊿ Cmax × {1 – (1.1511a / 100)} ×{1 − (0. 3081b / 100)} × {1 − (25.771c / 100)} × {1 –(0.6734 d / 100)} × {1 – ( 9.229 e / 100)}					

a : 試験食の蛋白質量、b : 試験食の脂質量、c : 試験食の酢酸量、 d : 試験食の食物繊維量、e : 試験食のクエン酸量た 被 験 食 は 温 玉 ぶ っ か け う ど ん（0. 5 %）、 一 方、 最 もMARD が大きかった被験食は牛丼 D（ 27.6 %）であった。
② 被験者ごとの測定値からの食後血糖シミュレーション

既に実施した 18 例の食事摂取試験の被験者延べ 159 名の食事摂取試験の被験食の栄養成分量および上昇 iAUC

を、予測モデル式に代入し、予測 iAUC を算出した。摂取試験で得られた実測値と、予測値との相関を Fig. 2-a

２．食後血糖ミュレーション結果に 示 し た。 各 試 験 の 実 測 値 と、 予 測 値 の 間 に お い て 正① 食品ごとの測定値からの食後血糖シミュレーションの 相 関 を 認 め た（ 相 関 係 数；r = 0. 53、MARD；32.4 ±予測モデル式に代入し、食後血糖シミュレーションを実よって 3 群に分けたサブクラス解析では、血糖値が上がり

既に実施した 18 例の食事摂取試験の検証結果を上記の施した。各食事摂取試験の被験食の栄養成分量および上昇 iAUC を予測モデル式に代入し、予測 iAUC を算出し2.0 %）。解析対象（ n = 159）を血糖値が上がりやすさにやすい群（ n = 42 ）では 25. 5 ± 2.3 %、普通 群（ n = 75）

では 31.7 ± 2.8 % 、血糖値が上がりにくい群（ n = 42）でた。ただし牛丼 D および牛丼 E については栄養成分値がは 40.4 ± 5.1% であった（ Fig. 3-a）。

ら：脂身付き生）および玉ねぎりん茎（ゆで）25 g の栄やすい群と比べて有意に高かった（ p < 0.05 ）。

不明であったため、食品成分表 15) に記載の牛肉 65 g（ば養成分値を参考値とした。摂取試験で得られた実測値と、予測値との相関を Fig. 1- a に示した。各試験の実測値と、予測値の間において強い正の相関を認めた（相関係数； r= 0.72 、 MARD；11.7 ± 2.0 %）。最も MARD が小さかった被験食は牛丼 D（0. 8 %）、一方最も MARD が大きかった被験食は牛丼 B（ 30.8 %）であった。

⊿ Cmax についても同様に各食事摂取試験の被験食の栄養成分量および上昇 ⊿ Cmax を予測モデル式にあてはめ、予測 ⊿ Cmax を算出した。摂取試験で得られた実測値と、予測値との相関を Fig. 1-b に示した。実測値と予測値との間において強い正の相関を認めた（相関係数；r= 0.70 、MARD；13.7 ± 1.9 %）。最も MARD が小さかっ

血糖値が上がりにくい群の MARD は血糖値が上がり⊿ Cmax についても同様に食事摂取試験の被験食の栄
養成分量および上昇 ⊿ Cmax を、予測モデル式にあてはめ、予測 ⊿ Cmax を算出した。摂取試験で得られた実測値と、予測値との相関を Fig. 2-b に示した。各試験の実測値と、予測値の間において正の相関を認めた（相関係数；r = 0. 57、MARD；24.5 ± 1.5 %）。 ま た、 解 析 対 象 159
例の MARD を、血糖値が上がりやすい群（n = 42）、普通群（ n = 75）、血糖値が上がりにくい群（ n = 42）の 3 群に分けると、血糖値が上がりやすい群では 21.7 ± 2.4 %、普通群では 23.6 ± 2.0 %、血糖値が上がりにくい群では28.7 ± 3.4 % であった（ Fig. 3-b）。3 群間で有意差は認められなかった。

（ 6 ）食後血糖予測モデルの検討

a)

1

b)

±

Fig. 1. Simulation results from measured values for each food.
a) Correlation between the measured iAUC of the simulation target (average value of each intake group) and the predicted iAUC
obtained by applying the measured value of the simulation target to the prediction model.

b) Correlation between the measured ΔCmax of the simulation target (average value of each intake group) and the predicted ΔCmax
obtained by applying the measured value of the simulation target to the prediction model. Results are expressed as mean ± SE, n = 18.
MARD, mean absolute relative difference; iAUC, incremental area under the curve; ΔCmax, maximum blood glucose concentration; SE,standard error.

（ 7 ）Glycative Stress Researcha)b)Fig. 2. Simulation results from measured values for each food.
a) Correlation between measured iAUC of simulated target (individual value of each intake group) and predicted iAUC obtained byapplying measured value of simulated target to the prediction model.

b) Correlation between measured ΔCmax of simulated target (individual value of each intake group) and predicted ΔCmax obtainedby applying measured value of simulated target to the prediction model. Results are expressed as mean ± SE, n = 159. MARD, mean
absolute relative difference; iAUC, incremental area under the curve; ΔCmax, maximum blood glucose concentration; SE, standard
error.

（ 8 ）食後血糖予測モデルの検討

a)

3

*

b)
b)

Fig. 3. Box plot of MARD (%) to the measured value and predicted value of each subject.
a) Box Plot of MARD (%) to the measured iAUC and predicted iAUC of each subject.
b) Box Plot of MARD (%) to the measured ΔCmax and predicted ΔCmax of each subject. Subjects (n = 159) were divided into threegroups by iAUC values; Group A, top 25% (n = 42); Group B, middle (n = 75); Group C, bottom 25% (n = 42). * p < 0.05, Tukey's
Fig.
3 absolute relative difference; iAUC, incremental area under the curve; ΔCmax,
HSD (honestly significant difference) test. MARD,
mean
maximum blood glucose concentration.

考察認められることが報告されている16)。これは両者のエネル

各食事摂取試験の摂取群 18 例を評価したシミュレー

ギーと栄養素比率が同じでも、青 魚（サバ、イワシ、サンに実測値との MARD は 18 例の平均が 15 % 以内で近似しためであると考えられている。このため、本予測モデルを

ション結果に着目すると、予測 iAUC と予測 ⊿ Cmax 共

た（Fig. 1）。しかし、評価した被験食間で MARD の値にマなど）と牛肉でアミノ酸組成や脂質組成が大きく異なる
今後、多角的に応用するためには、被験食を構成する食品は大きく差が認められた。この違いは、予測モデル式に代

素材のアミノ酸組成や脂質の種類等の影響を考慮する必要

入する試験食の栄養成分値が正確ではなかったこと、またがある。

各食事摂取試験で評価したサンプルサイズの偏りが考えられた。

また本シミュレーションは糖代謝異常のない、健康な若者を試験対象とした食事摂取試験のデータを利用した。現

また、各食事摂取試験の個人値を評価した場合のシミュ

在日本では生活習慣病患者が増加しており、その中でも糖レーション結果より、ベースラインとなる基準食摂取時の尿病患者の増加が著しく、平成 28 年に行われた国民健康・

ション値との乖離が大きくなる可能性が示唆された（Fig.

群という状況である。糖尿病の発症は中年期以降が主であ飯だけでなく食パンやうどんを用いたものもある。米飯とから血糖値を管理することが重要である。そのため本予測

上昇 iAUC の値が小さい被験者ほど、その後のシミュレー3）。本研究で評価した食事摂取試験には、基準食として米比較してパンやうどんの GI 値は低いため、糖質量が同じ

栄養調査 17) において国民の 5 ～ 6 人に 1 人は糖尿病予備

るが、長年の生活習慣の蓄積により発症するため、若年期
モデルは、普段の食事から食後高血糖抑対策に有用な食事であっても血糖値の上がりやすさに違いがあったと考えら

メニューを選択するうえで、今後さらなる応用が期待できれる。そのため、本予測モデル式を食後高血糖予防のためると考える。

の手段として一個人が使用する場合、まず基準食摂取時のiAUC を測定し、血糖値の上昇値を事前に検証する必要がある。

また本研究では各被験食の栄養成分量にのみ着目し、食研究限界
本研究の対象者はすべて 20 歳代の学生または大学院生

後血糖の関連予測を行った。しかし、食品によって構成される蛋白質や脂質の種類は大きく異なるため、同じ栄養素である。彼らの生活環境は類似している。他の年代の被験比率でも食品の組成によって食後血糖変化に差がみられ者では耐糖能、食後高血糖の頻度および程度、胃排出時間ると考えられた。既に蛋白質と脂質からなる食品としては異なるものと予想される。従って今回得られたシュミ

サバの水煮や牛肉の網焼きを米飯より先に摂取した場合、GLP -1 分泌の促進作用と胃内容物排出時間延長効果はサ
バの水煮と牛肉の網焼きで同等だが、GI P 分泌には差がレーションモデル式は 20 歳代の被験者には主に適応されるものである。したがって、その他の年代の被験者については MARD がさらに上昇する可能性がある。

（ 9 ）Glycative Stress Research

結語
本論文では、モデル食品の摂取試験の結果をもとに、簡易的に食事内容 からヒトの食後血糖変化（ iAUC 、⊿Cmax）

を予測する検討を行った。作成した予測モデル式をこれまで実施してきた食事摂取試 験 18 例にあてはめ、予測シミュ
レーションを行った。その結果、予測値と実測値の間に高い相関性が認められた。なかでも血糖値が上がりやすい被験者のデータほど、予測モデル式の精度が高くなる傾向が
認 められた。

利益相反申告本 研究を遂行するにあたり利益相反に該当する事項は
ない。

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