吃同款白麵包血糖卻差5倍！研究：腸道菌相是幕後推手

以色列魏茨曼研究所（Weizmann Institute of Science）一項針對 800 人的大型實驗發現，吃下同一片白麵包，不同人的餐後血糖反應最高可相差五倍以上，而腸道菌相組成是解釋個體血糖差異的核心因素。

**一項針對 800 人的大型實驗發現，吃下同一片白麵包，不同人的餐後血糖反應最高可相差五倍以上。（示意圖／AI生成圖）**

食農專家韋恩在臉書粉專「韋恩的食農生活」引述，這項刊載於《Cell》期刊的研究，由 Zeevi 等人於 2015 年發表，招募 800 名體重過重比例偏高、且均未確診糖尿病的一般成人，讓每位受試者配戴連續血糖監測儀整整一週，期間各吃四次相同的標準化白麵包，份量與進食時間完全一致。測量結果顯示，每個人的血糖曲線走勢各不相同，個體之間的差異遠超預期。

數據上的落差相當顯著。餐後兩小時的血糖增加曲線下面積，反應最低的 10% 受試者平均在 15 mg/dL·h 以下，反應最高的 10% 則超過 79 mg/dL·h，兩者相差五倍以上。研究團隊在控制 BMI、年齡、空腹血糖等臨床變數後，發現即便這些數值相近的受試者，血糖曲線仍可截然不同，而解釋力最強的因素，正是腸道菌相的組成。

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韋恩說明背後的生理機制：腸道菌群在發酵碳水化合物的過程中會產生短鏈脂肪酸，這些代謝產物會影響腸道蠕動速度、葡萄糖在小腸的吸收速率，以及胰島素的訊號敏感性。同一片白麵包進入兩個人的消化道，等同於交由兩套截然不同的微生物生態系來處理，最終代謝結果出現差異，並不令人意外。

**腸道菌群在發酵碳水化合物的過程中會產生短鏈脂肪酸，會影響腸道蠕動速度，以及胰島素的訊號敏感性。（示意圖／AI生成圖）**

研究團隊以腸道菌相結合臨床變數建立機器學習模型，預測個人餐後血糖反應的準確度達到 r=0.68，一旦將菌相資料從模型中移除，預測準確度便明顯下滑。韋恩指出，白麵包的 GI 值 71 是從一組受試者的平均反應計算而來，「描述的是食物，不是個人的身體」，碳水化合物總量雖仍是預測血糖反應最強的單一因子，但無法解釋全部的個體差異，其餘部分很大程度上由腸道菌相所決定。

Zeevi 的研究進一步進行驗證實驗，以菌相導向的演算法設計個人化飲食建議，並與傳統營養師的建議方案相比較，結果顯示個人化建議組的餐後血糖控制成效更佳。韋恩表示，腸道菌相可透過飲食習慣加以調整改變，這使得個人化血糖管理從理論概念，轉變為實際可操作的具體方向。