米国糖尿病予防プログラム（DPP）やフィンランド糖尿病予防研究では低脂肪食が糖尿病に有効との報告がある一方で、糖質制限が減量に有効であるとの報告もある。それでは、目の前の患者さんにどのような食事療法を指導していけばいいのだろうか。
この問題を解決するために、坂根 直樹氏（京都医療センター臨床研究センター予防医学研究室）らの研究グループは、PwCグループが開発した膵臓・肝臓・脂肪など臓器間のネットワークを含めたシミュレーションモデル（機序計算モデル）を用いて、糖尿病の食事療法の個別化分析を行った。PLOS ONE誌2023年11月30日号の報告。
112例の糖質と脂質の割合を変えたシミュレーションを実施
糖尿病予防のための戦略研究J-DOIT1（研究リーダー：葛谷 英嗣氏）の2,607例（中央値4.2年のフォローアップ期間）のデータを用いた。生活習慣介入を受けた介入群（1,240例）から最も結果が良かった者と悪かった者を抽出し、それに合わせたデータセットを対照群（1,367例）から抽出した（合計112例）。体重とHbA1cの時間的変化について機序計算モデルを用いてシミュレーションを行った。生理学的なパラメーター（インスリン感受性など）とライフスタイルのパラメーター（食事摂取など）との関連性を評価した。最後に、体重減少と血糖改善のための個別に最適化されたダイエットを予測するためにシミュレーションを行った。
主な結果は以下のとおり。
・本モデルを用いることで、生活習慣介入による体重とHbA1cの時間的変化（4年間）を、それぞれ1.0±1.2kgと0.14％±0.18％の平均予測誤差で予測することができた。
・最も改善された生体標識と最も改善されなかった生体標識を持つ個人間では、モデル推定のエネルギーバランスに有意な差はみられず、エネルギーバランスだけでは体重の予測をする良い因子とはなり得なかった。
・糖質と脂質の割合を変えたシミュレーションを行うことで、個別に糖質制限が向いているか、低脂肪食が向いているかを予測することができた。たとえば、被験者41が減量に成功（5～7％減）するには、炭水化物の割合を10～20％程度減らすとよいと予測されたのに対し、被験者44では炭水化物の割合ではなく、脂質を10～20％制限する必要があると予測された。
・さらに、被験者41が減量だけでなく、血糖も改善（HbA1c0.1～0.2％減）するには脂質の割合を±20％程度に留めておく必要があると予測された。
この結果から坂根氏は「従来、平均化されたエビデンスから平均的な医療が提供されることが多かった。本モデルを用いることで、この人には緩やかな糖質制限、この人には脂質制限と糖尿病食事療法というように個別化できるようになる。さらに、極端に糖質制限をしなくとも、減量と血糖改善は可能であり、脂質はいくらでも増やしてもいいわけではないことも説明できる。今後は、このモデルを用いた生活習慣介入試験を実施する必要がある」と展望を語っている。
（ケアネット 稲川 進）
