Glycative Stress ResearchОнлайн-издание: ISSN 2188-3610
Печатная версия: ISSN 2188-3602
Получено: 12 октября 2020Принято: 4 ноября 2020Опубликовано: 31 декабря 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 ResearchОригинал документа: русская версия.

Исследование модели прогнозирования уровня глюкозыв постпрандиальной крови с использованием значений
компонентов пищевого питания
Сиори Уэнака 1), Мари Огура 1, 2), Масаюки Яги 1), Вакако Такабе 1, 3), Иошикадзу Ионей 1)1) Антивозрастной медицинский исследовательский центр и Исследовательский центр гликативного стресса,Факультет жизни и медицинских наук, Университет Досиша, Киото, Япония
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 andTechnology, Shizuoka, JapanАннотация

Цель исследования: Одним из методов снижения гликативного стресса является подавление постпрандиальной гипергликемии (ПГ). Целью данного исследования является создание неинвазивногои простого в применении средства подавления ПГ. На основе результатов прошлых тестов потребления различных продуктов питания была создана модельная формула для прогнозирования степениПГ по содержанию пищи.

Методы: Была создана модельная формула для прогнозирования показателей ПГ, то есть iAUC
(инкрементная площадь под кривой), ΔCmax (максимальная концентрация глюкозы в крови),основанная на iAUC (мг/дл · мин) или ΔCmax при приеме стандартной пищи (например, риса,удона и хлеба) и питательного компонента тестируемой пищи. Прошлые результаты теста употребления пищи в нашей лаборатории были использованы для создания прогностической модельной формулы. Мы применили к формуле 18 видов пищи и проверили степень совпадения сКонтактные данные: Профессор Масаюки Яги (Masayuki Yagi),доктор Антивозрастной медицинский исследовательский центр и Исследовательский центр
гликативного стресса, Факультет жизни и медицинских наук, Университет Досиша
1-3 Tatara Miyakodani, Kyotanabe, Киото, 610-0321 Япония
ТЕЛ./ФАКС: + 81-774 - 65- 6394 электронная почта: myagi@mail.doshisha.ac.jpСоавторы: Uenaka S, ctud2025@mail4.doshisha.ac.jp;
Mari O, m-ogura@po.kbu. ac.jp; Takabe W, takabe.wakako@sist.ac.jp;
Yoshikazu Y, yyonei@mail.doshisha.ac.jp（ 1 ）Glycative Stress Research 2020; 7 (4): 268-277(c) Society for Glycative Stress ResearchGlycative Stress Researchфактическим постпрандиальным изменением глюкозы. Затем для каждой пищи (n = 18) и длякаждого испытуемого (n = 159) в 18 тестах рассчитывали среднюю абсолютную относительную разницу между гипотезой и фактическим значением. При анализе испытуемые были разделены на три группы: первые 25% (n = 42, iAUC; 7379,9 ± 146,5), вторые (n = 75, iAUC; 5302,7 ±73, 5) и третьи 25% (n = 42, iAUC; 3243,9 ± 61, 5), основанные на iAUC при стандартном приеме
пищи. Корреляционный анализ Пирсона использовался для проверки корреляции между гипотезой и фактическим значением, а тест HSD Турции-для анализа MARD.
Результаты: При моделировании теста приема пищи (18 типов) наблюдалась высоко положительная корреляция r = 0,7 между прогнозируемым и измеряемым значением, а средний показательMARD составлял менее 15 %. Анализ показал, что маржа в верхней группе 25% была ниже, чем внижней группе 25% (р < 0,05).
Заключение: Обнаружена высокая корреляция между прогнозируемым значением по формуле модели и измеренным значением. Среди них точность предсказания, как правило, была выше, поскольку данные испытуемых, уровень глюкозы в крови которых был более вероятен, повышались.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: постпрандиальная гипергликемия, белок, жир, уксусная кислота,лимонная кислота, пищевые волокна

Введение

Явление, вызванное неферментативным связыванием редуцирующих сахаров, то есть глюкозы ифруктозы, с белками, образованием и накоплением
конечных продуктов гликирования (AGEs), которые
являются возбудителями возрастной дегенерации,называется “гликативным стрессом”. Гликативный
стресс - один из факторов риска старения, он играет
определенную роль в развитии таких заболеваний,как старение кожи и диабетические осложнения 1, 2).
Снижение гликативного стресса включает в себяподавление быстрой постпрандиальной гипергликемии, подавление реакции гликирования, а также
стимулирование разложения и выведения ЭПС. Изних подавление ПГ является мерой, которая может
быть легко включена в ежедневный рацион.
Гликемический индекс (ГИ) был предложен
Jenkins DJ et al. 3) в 1981 году в качестве индекса,показывающего степень ПГ в пищевых продуктах.
ГИ-это индекс, разработанный для “качественной”оценки функции определенного количества угле водов, ориентируясь на разницу в физиологических
функциях углеводов, содержащихся в продуктах
питания. В Японии Сугияма и др. 4) мы пытаемся
найти ГИ в сочетании с различными продуктамина основе вареного риса и включить реакцию ПГ вяпонские продукты питания в обучение питанию.
Эти методы обучения питанию полезны для профилактики заболеваний и укрепления здоровья. Кроме
того, ГИ может быть снижен путем сочетания вареного риса в качестве основного продукта питания совощным салатом, уксусом, соевыми бобами, молоком и молочными продуктами 5, 6). Поэтому введение
продуктов, снижающих ГИ при совместном приемес углеводами, также может быть эффективным вподавлении ПГ. Однако японская еда характеризуется употреблением многих видов пищи в сочетании.
Требуется оценить ГИ путем приема нескольких
продуктов одновременно в «пищевой форме».
Измерение ГИ обычно начинают проводить наиспытуемых с 7 до 9 часов утра (без завтрака). Уровень глюкозы в крови измеряется примерно 7 разкаждые 15- 30 минут с момента начала приема исследуемой пищи. Поэтому для быстрой оценки ГИразличных пищевых продуктов необходим метод, нетребующий взятия проб крови.
«Модельные» продукты (салат из курицы, оливковое масло, зерновой уксус, капуста и лимонныйсок), богатые питательными компонентами (белок,липиды, уксусная кислота, пищевые волокна и лимонная кислота), которые, как сообщалось, снижают ПГ, были исследованы на предмет его эффекта
подавления повышения уровня глюкозы в крови,когда каждая пища в разном количестве была употреблена перед приготовлением риса 7, 8). В результате было показано, что ингибирующий эффект ПГкаждого пищевого компонента становится сильнеепо мере увеличения его потребления. Кроме того,когда сложная пища, содержащая часть или веськаждый питательный компонент, была съедена доприема вареного риса, наблюдалось сильное подавление ПГ по сравнению с таковым только у вареного риса. Вероятно, что это действие связано с тем,что каждый питательный компонент, содержащийсяв комплексной пище, работал синергически и способствовал подавлению ПГ.
В этом исследовании мы создали модельную
формулу для прогнозирования степени ПГ от содержания в рационе на основе результатов тестов по-（ 2 ）Исследование модели прогнозирования уровня глюкозы в крови после приема пищитребления различных модельных продуктов, проведенных в прошлом. Кроме того, созданная модельная
формула была применена к 18 видам пищи, которыеуже были проверены в тесте, и было проанализировано совпадение с фактическим изменением уровня
глюкозы в крови после приема пищи. Таким образом, была предпринята попытка моделирования
уровня глюкозы в крови после приема пищи.

Методы

Создание формулы модели прогнозирования
постпрандиального изменения уровня
глюкозы в крови

Была создана модельная формула для прогнозирования показателей ПГ (iAUC, ΔCmax) при употреблении тестируемой пищи с использованием данных инкрементной площади под кривой (iAUC [мг/дл ·мин]) или максимальной концентрации глюкозыв крови (ΔCmax [мг/дЛ]) и питательной ценности
тестируемой пищи. Результаты исследований потребления пищи, проведенных в нашей лаборатории,были использованы для создания прогностической
формулы. Кроме того, моделирование ПГ проводилось путем подстановки результатов диетологических тестов 18 случаев, проведенных в нашей
лаборатории, в созданную формулу модели прогнозирования.

Моделирование ПГЧто касается тестовой пищи (тестовая пища +углевод) и данных iAUC и ΔCmax, использованныхв моделировании, то мы использовали результаты
верификации 18 тестов, проведенных в нашей лаборатории с 2014 по 2020 год следующим образом
( Table 1 ) 7, 9-13):• Миска А (стандартная еда: рис 230 г): (тестовая
еда: чаша говядины [гюдон] 135 г) + рис 230 г 9).
Здесь рис означает приготовленный рис, состоит из говяжьего мяса, лука и соуса для гюдона.
• Миска B (стандартная еда: рис 230 г): (тестовая
еда: чаша говядины 135 г + имбирь 15 г) + рис
230 г 9).

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• Миска С (стандартная еда: рис 200 г): (тестовая
еда: чаша говядины 125 г) + рис 200 г 10).
• Миска D (стандартная еда: рис 200 г): (тестовая
еда: чаша говядины 65 г) + рис 200 г 10).
• Миска Е (стандартная еда: рис 200 г): (тестовая
еда: чаша говядины 65 г) + рис 200 г 10).
• Завтрак А (стандартное питание: рис 200 г): (тестовая еда: чаша говядины 135 г) + рис 200 г 11).
• Завтрак В (стандартная еда: рис 200 г): (тестовая
еда: рисовый шарик [онигири] 113 г + хлеб 90 г) 11).
• Завтрак С (стандартная еда: рис 200 г): (тестовая
еда: 60 г яиц, 3 сосиски, 5 г салатного масла, 15 гкартофельного пюре и 12 г кетчупа) + рис 200 г 11).
• Рисовый уксус (стандартная еда: рис 200 г): (тестовая еда: суши уксус 21 г) + рис 177 г 7).
• Жареная курица А (стандартная еда: рис 200 г):(тестовая еда: жареная курица 135 г) + рис 149 г 7).
• Жареная курица В (стандартная еда: рис 200 г):(тестовая еда: жареная курица 135 г и лимонный
сок 15 г) + рис 145 г 7).
• Геза (стандартная еда: рис 200 г): (тестовая еда:геза 138 г и соевый соус понзу 15 г) + рис 129 г 7).
• Геза-это жареные клецки с овощными и мясными ингредиентами в мучной обертке.
Грейпфрутовый (GF) смузи (стандартная еда:хлеб 170 г): (тестовая еда: GF смузи 230 г) + хлеб132 г 12).
• Вода с лимонной кислотой (стандартная еда: хлеб170 г): (тестовая пища: раствор лимонной кислоты 200 г) + хлеб 170 г 12).
• Миска для баклажанов Maпo (стандартная еда:200 г риса): (тестовая еда: баклажаны с рисом
[mabo-don] *) + рис 180 г 13).
• Мапо баклажан удон (стандартная еда: удон спищевыми волокнами 250 г): (тестовая диета: баклажан с пищевыми волокнами *) + удон с пищевыми волокнами 230 г 13). Удон - это густая белая
лапша из пшеничной муки.
• Удон с яйцом всмятку (стандартная еда: какеудон 270 г): (тестовая еда: яйцо всмятку *) + удон210 г 13).
• Салат удон (стандартная еда: каке удон 270 г):(тестовая еда: овощной салат * + кунжутная заправка*) + удон 210 г 13).
* Прием баклажанов с рисом, баклажанов с пищевыми волокнами, яиц всмятку, заправка для овощного салата + кунжут неизвестен.
Испытуемыми, адаптированными к этому моделированию, были в общей сложности 159 молодых
мужчин и женщин в возрасте от 20 до 30 лет намомент получения согласия на участие в исследовании. Измеренные значения, использованные дляанализа, представляли собой среднее значение для
18 видов пищи и индивидуальное значение для 159
испытуемых. Средняя абсолютная относительная
разница (MARD) между прогнозируемым значениеми измеренным значением рассчитывалась по следующей формуле 14).
MARD (%) = 100 × | (измеренное значение) −(прогнозируемое значение) | / прогнозируемое
значение.

MARD рассчитывали для среднего значения (n= 18) и индивидуального значения (n = 159) группы
приема, оцениваемой в каждом тесте. При анализе
подклассов испытуемые были разделены на тригруппы: первые 25% (n = 42, iAUC; 7,379,9 ± 146, 5),где уровень глюкозы в крови, вероятно, повысится,средние (n = 75, iAUC; 5,302,7 ± 73,5) и нижние 25%(n = 42, iAUC; 3,243,9 ± 61,5), где уровень глюкозыв крови, вероятно, не повысится. Затем вычислялиMARD каждой группы.

Статистический анализДля статистического анализа использовалсяIMB SPSS Statistics 26 (IMB Japan, Minato-ku, Tokyo,
Japan). Двусторонний тест определил, что существует большая разница, когда уровень риска составляет
менее 5%, и результаты выражаются как среднее ±стандартная ошибка (SE). Для проверки корреляции
использовался корреляционный анализ Пирсона.
При сравнении Оценок использовался HSD-тестТьюки.

Этические стандарты

Все 18 диетических тестов, оцененных в этомисследовании, соответствовали Хельсинкской
декларации (пересмотренной на Генеральной Ассамблее WMA Fortaleza в 2013 году) и этическим
руководящим принципам для медицинских исследований человека (Министерство образования,Культуры, Спорта, науки и техники, Министерство
здравоохранения, Труда и социального обеспечения)и проводились в ответ на представление формы добровольного согласия. Эти тесты были проведены содобрения Комитета по этическому обзору “Исследований на людях” 7, 9-13).

Результаты

1. Модельная формула для прогнозирования ПГ(1) Формула прогноза для ПГ после приема
каждого вида питания
Прогноз iAUC и ΔCmax при приеме каждого питательного вещества в отдельности основанна результате ингибирующего эффекта ПГ, когда испытуемые ели вместе взбитый рис (200 г) ипредставленную пищу, содержащую питательные
компоненты (белок, липиды, уксусную кислоту,пищевые волокна и лимонную кислоту), которые,как сообщалось, оказывают облегчающий эффект
ПГ 7, 8), следующим образом: салат из курицы (А),оливковое масло (B), зерновой уксус (C), капуста(D) и лимонный сок (Е). В этой модели мы решили
предсказать iAUC и ΔCmax, сосредоточившись навзаимосвязи между собранными данными (iAUC,
ΔCmax) и потреблением питательных веществ. В
Table 2-a приведен пример зависимости количества
белка в тестируемой пище от среднего значения
iAUC за 120 минут и ΔCmax. По среднему значению iAUC и ΔCmax после приема тестируемой

（ 4 ）Исследование модели прогнозирования уровня глюкозы в крови после приема пищипищи с низким или высоким содержанием белка мырассчитали величину и скорость снижения iAUC
и ΔCmax по сравнению с приемом только стандартной пищи. Аналогичные расчеты были проведеныдля липидов, уксусной кислоты, пищевых волокон илимонной кислоты ( Table 2-b, c, d, e).
Далее был проведен простой регрессионный

анализ со скоростью снижения iAUC и ΔCmax после приема тестируемой пищи в качестве объективной переменной и количеством питательных компонентов, содержащихся в каждой модельной пище,в качестве объясняющей переменной ( Table 3 ). Подставляя x (количество питательного компонента) вполученный коэффициент регрессии, получали y

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

13.2

3,784.4

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 acid25.7 712.040712.6290.006

LipidsFiber

Citric acid0.67950.0853

1.6952

1.14 59

12.555

7.96791.4793

0.015

0.277

b) ΔCmax

LipidsFiber

Citric acid

0. 30810.11300.67340.80209.22901.32172.72760.83976.98270.112

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.

(скорость снижения iAUC или ΔCmax), когда каждый питательный компонент проглатывался толькос вареным рисом.

Прогнозируемый ΔCmax = Повышенный ΔCmax × {1
– (1,1511 a /100)} × {1 − (0,3081 b/100)} × {1 − (25,771 с /100)} × {1 – (0,6734 d / 100)} × {1 – (9,229 e /100)}(2) Формула прогноза для ПГ в зависимости отколичества углеводовМы создали формулу прогнозирования того, насколько увеличиваются iAUC и ΔCmax (расчет повышенных iAUC и ΔCmax) от количества углеводовв тестируемой пище и iAUC и ΔCmax при приеме
стандартной пищи.

a: содержание белка, b: содержание липидов, c: содержание уксусной кислоты, d: содержание пищевых волокон и e: содержание лимонной кислоты втестируемой пище.

Повышенный iAUC = (содержание углеводов втестируемой пище) × (iAUC при стандартном приеме
пищи/содержание углеводов в стандартной пище)Повышенный ΔCmax = (количество углеводов втестируемой пище) × (ΔCmax при стандартном приеме
пищи/количество углеводов в стандартной пище)(3) Расчет прогнозируемых iAUC и ΔCmax
Комбинируя методы оценки, описанные в (1)и (2), была создана прогностическая модельная
формула для iAUC и ΔCmax на основе содержания
пищевых продуктов. значение iAUC после приема
внутрь было определено как предсказанное iAUC,
а предсказанное значение ΔCmax после приема
внутрь было определено как предсказанное ΔCmax.
Прогнозируемый iAUC = Повышенный iAUC × {1 –(1,6054 a / 100)} × {1 − (0,6795 b / 100)} × {1 − (25,248
с /100)} × {1 – (1,6952 d /100)} × {1 – (12,555 e / 100)}			

2. Моделирование ПГ(1) ПГ моделирование по измеренным
значениям для каждого продукта питанияПГ моделирование проводилось путем подстановки результатов верификации последних 18тестов в приведенную выше формулу прогнозирования. Прогнозируемый iAUC был рассчитан путем
замены питательного содержания и повышенного
iAUC тестируемой пищи каждого теста в формулу.
Однако, поскольку значения питательных компонентов набора D и набора E были неизвестны, мыиспользовали значения питательных компонентов
65 г говядины (ребра: сырые с жиром) и 25 г стебля
лука (вареные), перечисленные в таблице состава
пищи 15), в качестве эталонных значений. На Fig. 1-апоказана корреляция между измеренным значениеми прогнозируемым значением. Между ними обнаружена высокая положительная корреляция; коэффициент корреляции r = 0,72; MARD -11,7 ± 2,0 %.
Самой маленькой MARD была говяжья миска D(0,8 %), а самой высокой MARD -говяжья миска B(30,8 %).

（ 6 ）Исследование модели прогнозирования уровня глюкозы в крови после приема пищиАналогично, количество питательных компонентов и высота ΔCmax тестируемой пищи вкаждом тесте были применены к формуле прогнозирования, и предсказанный ΔCmax был рассчитан.
На Fig. 1-b показана корреляция между измеренным
значением и прогнозируемым значением. Обнаружена высокая положительная корреляция между
измеренным и прогнозируемым значением; коэффициент корреляции r = 0,70, MARD -13,7 ± 1, 9 %.
Самой маленькой MARD был удон с яйцом всмятку (0,5%), а самой высокой MARD- говяжья миска
D (27,6 %).

(2) ПГ моделирование по измеренным
значениям для каждого испытуемого
Прогнозируемый iAUC был рассчитан путем
замены количества питательных компонентов и повышенного iAUC тестовых продуктов 159 испытуемых в 18 тестах в формулу модели прогнозирования.
На Fig. 2-а показана корреляция между измеренным
значением и прогнозируемым значением. Между
ними обнаружена положительная корреляция;коэффициент корреляции r = 0, 53; MARD-32,4 ±2,0 %. Анализ подкласса, в котором испытуемые
(n = 159) были разделены на три группы в зависимости от легкости, с которой повышался уровень
глюкозы в крови, показал 25,5 ± 2,3% в верхней
группе 25% (n = 42), 31,7 ± 2,8 % в средней группе
(n = 75) и 40,4 ± 5,1% в нижней группе 25% (n = 42)(Fig. 3-а). MARD в нижней 25% - ной группе был достоверно выше, чем в верхней 25% - ной группе (р <0,05).
Аналогично, количество питательных компонентов и повышенный ΔCmax были применены кформуле для расчета прогнозируемого ΔCmax. На
Fig. 2-b показана корреляция между измеренным
значением и прогнозируемым значением. Была обнаружена положительная корреляция между измеренным значением x каждого теста и прогнозируемым значением; коэффициент корреляции r = 0,57;
MARD - 24,5 ± 1,5%. Анализ подклассов показал
21,7 ± 2,4% в верхней группе 25%, 23,6 ± 2,0 % всредней группе и 28,7 ± 3,4% в нижней группе 25 %(Fig. 3-b). Существенной разницы между тремя группами не было.

Дискуссия

Ориентируясь на результаты моделирования
ПГ, которые оценивались в стандартной пищевой
группе из 18 тестов, MARD между прогнозируемым iAUC / ΔCmax и измеренным значением былаппроксимирован в среднем в пределах 15% (Fig. 1 ).
В отличие от этого в группе испытуемых продуктов
питания наблюдалась большая разница в значении
MARD. Это различие может быть связано с тем,что значения питательных компонентов тестируемых продуктов, замененных в модельной формуле,не были точными и что размер выборки, оцененныйв каждом тесте, был предвзятым.
Из результатов моделирования, когда оценива-лись индивидуальные значения каждого теста, быловысказано предположение, что чем меньше значение
повышенного iAUC в момент стандартного приема
пищи, тем больше отклонение от последующего
значения моделирования тестового приема пищи(Fig. 3 ). В тестах на потребление, оцененных в этомисследовании, хлеб и удон использовались в дополнение к вареному рису в качестве стандартной
пищи. Поскольку ценность хлеба и удона ниже, чемценность вареного риса, считается, что существует
разница в легкости, с которой уровень глюкозы вкрови повышался, даже если содержание углеводов
было одинаковым. Поэтому, когда один человек использует эту формулу прогноза в качестве средства
профилактики ПГ, необходимо заранее измерить
iAUC в момент приема стандартной пищи с последующей проверкой повышения уровня глюкозы вкрови.
Кроме того, в данном исследовании мы сосредоточились только на количестве питательных компонентов в каждой тестируемой пище и предсказали
ассоциацию ПГ. Однако, поскольку типы белков илипидов, входящих в состав пищевых продуктов,сильно различаются, считается, что существуют
различия в изменениях глюкозы в зависимости отсостава пищевых продуктов, даже при одинаковом
соотношении питательных веществ. Например,когда жареная говядина или вареная скумбрия съедаются перед рисом как пища, состоящая из белкаи липидов, эффекты стимулирования секреции
GLP-1 и продления времени опорожнения желудка
эквивалентны, в то время как существует разницав секреции GIP между двумя типами тестируемых
продуктов 16). Считается, что это связано с тем, чтодаже если энергетические и питательные соотношения обоих видов одинаковы, состав аминокислот илипидов значительно отличается между говядиной ирыбой с голубой спинкой, то есть скумбрией, сардиной и сайрой. Поэтому для того, чтобы применитьэту модель прогнозирования с различных точек
зрения в будущем, необходимо учитывать влияние
аминокислотного состава и типа липидов пищевого
материала, составляющего тестируемую пищу.
В этом моделировании использовались данные
теста на потребление пищи, ориентированного наздоровых молодых людей без нарушения толерантности к глюкозе. В настоящее время в Японии растет число пациентов с заболеваниями, связаннымис образом жизни, и заметно увеличивается число
больных диабетом. По данным Национального обследования здоровья и питания в 2016 году 17), каждый пятый - шестой человек в популяции страдает
диабетом или его резервами. Начало диабета происходит в основном после среднего возраста; однако
важно контролировать уровень глюкозы в крови сраннего возраста, потому что она развивается изза накопления привычек образа жизни в течение
многих лет. Поэтому ожидается, что эта модель
прогнозирования будет в дальнейшем применятьсяв будущем в качестве неинвазивного и простого вреализации средства для молодых людей при выборе пищевого меню, полезного для контроля ежедневных привычек питания.

（ 7 ）Glycative Stress Research

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.

（ 8 ）Исследование модели прогнозирования уровня глюкозы в крови после приема пищиa)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.

（ 9 ）Glycative Stress Research

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% (nFig.
= 42);3Group B, middle (n = 75); Group C, bottom 25% (n = 42). * p < 0.05, Tukey's
HSD (honestly significant difference) test. MARD, mean absolute relative difference; iAUC, incremental area under the curve; ΔCmax,
maximum blood glucose concentration.

Ограничение исследований

Предметом этого исследования являются всестуденты университетов или аспиранты в возрасте от 20 лет. Их среда обитания схожа. Ожидается,что испытуемые других возрастов будут отличаться по толерантности к глюкозе, частоте и степениПГ или времени опорожнения желудка. Формула
имитационной модели, предложенная на этот раз,в основном применяется к испытуемым в возрасте двадцати лет. Формула имитационной модели,полученная на этот раз, в основном применяется ксубъектам в возрасте двадцати лет. MARD можетеще больше увеличиться при применении предметов других возрастов.

ЗаключениеВ данной работе, основываясь на результатах теста потребления модельных продуктов питания, мыисследовали прогнозирование iAUC и ΔCmax какиндексов для ПГ у испытуемых в возрасте от двадцати лет по пищевому содержанию. Прогностическое моделирование проводилось путем применения
созданной прогностической формулы к 18 тестам,которые были проведены в прошлом. В результате
была обнаружена высокая корреляция между предсказанным и измеренным значением. Среди них точность формулы прогноза, как правило, была выше,поскольку данные испытуемых, уровень глюкозы вкрови которых был более вероятен, повышались.
（ 10 ）

Исследование модели прогнозирования уровня глюкозы в крови после приема пищиБиблиография
1) Nagai R, Mori T, Yamamoto Y, et al. Significant of advanced

glycation end products in aging-related disease. Anti-Aging
Med. 2010; 7: 112-119.
2) Ichihashi M, Yagi M, Nomoto K, et al. Glycation stressand photo-aging in skin. Anti-Aging Med. 2011; 8: 23-29.
3) Jenkins DJ, Wolever TM, Taylor RH, et al. Glycemic
index of foods: a physiological basis for carbohydrateexchange. Am J Clin Nutr. 1981; 34: 362-366.
4) Sugiyama M, Tang, AC, et al. Glycemic index of single
and mixed meal foods among common Japanese foods
with white rice as a reference food. Eur J Clin Nutr. 2003;
57: 743-752.
5) Imai S, Matsuda M, Fujimoto S, et al. Crossover studyof the effect of “Vegetables Before Carbohydrates” on
reducing postprandial glucose and insulin in Japanese
subjects with type 2 diabetes mellitus. 2DM. J Japan Diab
Soc. 2010; 53: 112-115. (in Japanese)
6) Wakagi Y, Sugiyama M, Nakamoto N. et al. A glycemic
index of a combination meal of cooked rice, vinegar,
soybeans, milk and dairy products. Health Sciences. 2001;
17: 133-142. (in Japanese)
7) Uenaka S, Yagi M, Takabe W, et al. The effects of foodmaterials on postprandial hyperglycemia. Glycative StressRes. 2020; 7: 220-231.
8) Yagi M, Uenaka S, Ishizaki K, et al. Effect of the
postprandial blood glucose on lemon juice and rice intake.
Glycative Stress Res. 2020; 7: 174-180.
9) Kawabata A, Yagi M, Ogura M, et al. Postprandial blood
glucose level after intake of a bowl of rice topped withbeef. Glycative Stress Res. 2015; 2: 67-71.
10) Ogura M, Kubo R, Kobayashi T. Influence of beef bowl
(gyudon) materials on postprandial blood glucose.
Glycative Stress Res. 2016; 3: 210 -221.
11) Hayashi S, Takabe W, Ogura M, et al. Effect of breakfast
on lunch time postprandial blood glucose. Glycative StressRes. 2014; 4: 124 -131.
12) Ogura M, Yagi M, Nomoto K, et al. Effect of grapefruit
intake on postprandial plasma glucose. Anti-Aging Med.
2011; 8: 60-68.
13) Matsushima M, Yagi M, Hamada U, et al. Prevention of
postprandial hyperglycemia by the combination of a staple
food and a side dish. Glycative Stress Res. 2014; 1: 53-59.
14) Kusunoki Y, Katsuno T, Nakae R, et al. Comparison ofnumerical accuracy of personal and professional continuous
glucose monitors. J Japan Diab Soc. 2015; 58: 715-720.
(in Japanese)
15) Kagawa A. Standard tables of food composition in Japan2018. Kagawa Nutrition University Publishing Division(Tokyo), 2018. (in Japanese)16) Yabe D, Kuwata H, Seino Y. The order of postprandial
blood glucose and nutrient intake. J Japan Diab Soc. 2016;
59: 30-32. (in Japanese)17) Ministry of Health, Labor and Welfare. The National
Health and Nutrition Survey in Japan, 2016. (in Japanese)
https://www.mhlw.go. jp/bunya/kenkou/eiyou/dl/h28houkoku.pdf（ 11 ）