La última comida del día y la sensibilidad a la insulina juegan un papel determinante en los niveles de glucosa en ayunas del día siguiente, un indicador clave para personas con disglucemia y prediabetes.
Un estudio reciente, en el que participó la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) junto con instituciones de Estados Unidos, evidencia que tanto la hora de la cena como su composición nutricional influyen directamente en la regulación nocturna de la glucosa.
Publicado en la revista Nutrients, el estudio Biological vs. Chronological Overnight Fasting: Influence of Last Evening Meal on Morning Glucose in Dysglycemia analiza cómo el consumo de carbohidratos y la sensibilidad individual a la insulina afectan la glucosa en ayunas.
Diana Díaz-Rizzolo, profesora de los Estudios de Ciencias de la Salud de la UOC e investigadora del grupo NUTRALiSS, destaca que “optimizar la distribución de carbohidratos en la última ingesta del día y monitorizar la glucosa posprandial permite gestionar de forma personalizada y dinámica los niveles de azúcar en sangre”.
El estudio involucró a 33 adultos de entre 50 y 75 años con sobrepeso u obesidad y prediabetes, quienes siguieron una dieta controlada y llevaron un monitor continuo de glucosa para medir los niveles durante la noche.
Metabolismo nocturno
Los resultados muestran que no solo la cantidad de carbohidratos importa, sino también el momento de la ingesta, y que la sensibilidad a la insulina y el cronotipo (si la persona es mañanera o nocturna) influyen en el metabolismo nocturno de la glucosa.
Para pacientes con prediabetes, las recomendaciones dietéticas incluyen:
- Controlar la composición y carga glucémica de la última comida.
- Ajustar los carbohidratos según la sensibilidad a la insulina.
- Considerar el horario de la ingesta para evitar picos nocturnos.
El estudio también resalta el papel de la inteligencia artificial y las tecnologías digitales en el manejo de la diabetes.
Algoritmos para medir el BOF (Biological Overnight Fast) permiten evaluar el impacto del ayuno nocturno en la glucosa y personalizar tratamientos, considerando factores metabólicos, genéticos y circadianos.
Díaz-Rizzolo explica que “el uso de monitores continuos junto con IA puede predecir riesgos, identificar subtipos metabólicos y optimizar el tratamiento de manera individualizada”.
Esta investigación se alinea con la misión de la UOC de promover la salud digital y el bienestar, y contribuye al cumplimiento del Objetivo de Desarrollo Sostenible número 3 de la ONU, centrado en salud y bienestar.
