朝の清々しい空気が牛久市に満ちている中、KAIZEN TRIGGERの扉を開けると、いつも通りの笑顔でトリ子さんが出迎えてくれました。「おはようございます、カイゼン先生。今日も一日、よろしくお願いします」と彼女が元気に挨拶すると、カイゼン先生も同じく温かい笑顔で応えました。
トリ子さんは糖尿病予防に焦点を当てた個別最適化食事療法に興味を持っており、カイゼン先生に詳細を尋ねました。「昨晩、その食事療法に関する記事を読んだのですが、もっと深く知りたいんです。具体的にどのようなアプローチなのでしょうか？」
カイゼン先生はトリ子さんの好奇心を歓迎し、「個別最適化食事療法とは、各個人の身体特性に合わせて、食事の内容をカスタマイズすること。これにより、一人ひとりの健康状態や糖尿病へのリスクに対して、より効果的にアプローチできるのです」と説明しました。
トリ子さんの疑問は尽きませんでした。「でも、それぞれに合わせた食事プランを作るのは複雑そうですね。どうやって実現するんですか？」
カイゼン先生は、最新技術を用いたシミュレーションモデルの存在を紹介し、「これらのモデルを用いて、個人の身体特性や代謝を分析し、最適な炭水化物や脂質の摂取量を計算できます。その結果に基づいて、私たちが食事プランを作成するんです」と解説。さらに、この施設で提供されるカイロプラクティックとパーソナルトレーニングを組み合わせることで、健康増進効果を最大化できると付け加えました。
「それは素晴らしいですね！でも、日々の楽しみであるスイーツはどうなるんでしょう？」とトリ子さんが質問すると、カイゼン先生は「個別最適化食事療法の美点は、極端な制限を設けずに、バランスの取れた食生活を促すことにあります。ですから、たまのスイーツを楽しむことも、プランの中に組み込むことが可能ですよ」と優しく説明しました。
トリ子さんは、個別最適化食事療法によって、健康を維持しながらも日々の小さな楽しみを妥協しなくても良いことを知り、希望に満ちた表情を見せました。「これからは、カイロプラクティックやトレーニングと合わせて、この食事法を生活に取り入れていきたいです。カイゼン先生、一緒に私のプランも立ててください！」と力強く宣言。
カイゼン先生はトリ子さんの決意を支え、「もちろんです、トリ子さん。私たちKAIZEN TRIGGERは、あなたの健康を全面的にサポートします」と約束しました。
二人は、この新たな取り組みを通じて、牛久市での健康増進の新しい風を吹かせていくことになりました。
詳しく解説
序論
糖尿病は世界的な健康問題であり、その予防と管理は重要な課題となっています。茨城県牛久市にあるパーソナルトレーニングジム「KAIZEN TRIGGER」では、カイロプラクティック整体やパーソナルトレーニングを活用し、クライアントの健康増進を支援しています。糖尿病予防において、適切な食事療法は欠かせません。しかし、従来の一般的な食事指導では個人差を十分に考慮できていないことが課題でした。
近年、個々人の生理学的特性や生活習慣を反映した個別化された食事療法の重要性が指摘されています。例えば、「米国糖尿病予防プログラム」(Diabetes Prevention Program、以下DPP)では、低脂肪食が2型糖尿病の発症予防に有効であることが報告されました[1]。一方、「フィンランド糖尿病予防研究」(Finnish Diabetes Prevention Study、以下DPS)では、糖質制限食が体重減少と糖尿病予防に効果的であると示唆されています[2]。このように、一般的な食事療法だけでは個人の違いに対応しきれない可能性があります。
そこで注目されているのが、個人の生理学的特性を考慮した機序計算モデルを用いた食事療法の個別化です。坂根直樹氏らの研究グループは、PwCグループが開発した包括的な臓器間ネットワークシミュレーションモデルを活用し、個別の食事療法の最適化を試みました[3]。本ブログでは、この研究の内容と意義について、信頼できる情報源に基づいて詳しく解説します。
本論
坂根氏らは、J-DOIT1研究のデータを基に112例の被験者を選び、PwCグループの機序計算モデルを用いて個別化された食事療法のシミュレーションを行いました[3]。ここで使用されたモデルは、膵臓、肝臓、脂肪などの臓器間のネットワークを含む包括的なものです。生理学的パラメーター(インスリン感受性など)とライフスタイルパラメーター(食事摂取など)の関連性を評価し、個人の特性を反映した予測ができます。
主な結果は以下の通りです。
- 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、平均予測誤差がそれぞれ1.0±1.2kgと0.14%±0.18%で予測可能でした。つまり、個人の特性を反映したモデルによる予測が可能であることが示されました。
- 体重減少に最も成功した群と不成功だった群間で、エネルギーバランスには有意な差がみられませんでした。このことから、単にエネルギー制限をするだけでは体重予測の良い指標とはなり得ないことが分かります。
- 糖質と脂質の割合を変えたシミュレーションを行うと、個人別に糖質制限か低脂肪食のどちらが適しているかを予測できました。例えば、被験者41は炭水化物を10~20%減らすと5~7%の減量が見込めると予測されました。一方、被験者44では脂質を10~20%制限する必要があると予測されています[3]。
- さらに、被験者41の場合、減量だけでなく血糖改善(HbA1c 0.1~0.2%減)を達成するには、脂質の割合を±20%程度に保つ必要があると予測されました[3]。
この研究結果から、従来の一般化された食事指導ではなく、個別の特性に応じた食事療法の重要性が示されました。特に、炭水化物や脂質の適切なバランスが重要であることが分かりました。極端な糖質制限や脂質の過剰摂取は避ける必要があり、個人に最適化された食事内容を提供することが肝心です。
このような個別化された食事療法を実現するには、個人の生理学的特性を反映できる高度なシミュレーションモデルが不可欠です。坂根氏らの研究では、PwCグループによる機序計算モデルを活用していますが、他にも複数の研究グループがさまざまなモデルを開発しています。代表例として、以下の2つのモデルが挙げられます。
A) バーチャル代謝ヒトモデル(Virtual Metabolic Human、VMH)[4]:
ノッティンガム大学のDr. Peter J Butterworth氏らにより開発されたモデルです。個人の身体特性(体重、身長、基礎代謝など)に加え、加齢にともなう変化も考慮に入れることができます。食事の影響を再現できるモデル構造となっています。
B) TNO Metabolic Health Platformモデル[5]:
オランダ応用科学研究機構(TNO)により開発された包括的なモデルです。代謝過程、病理学的状態、フードサービス、ミクロ生物叢、分子機構などを統合したモデルとなっています。個別化された食事療法のみならず、化合物の開発スクリーニングにも利用できます。
これらのモデルはいずれも高度な数理生物学的モデルであり、複雑な生体反応を詳細に再現できるのが特徴です。今後の食事療法の個別化や、さらにはより総合的な健康管理に役立つことが期待されています。ただし、これらのモデルについても検証を重ねる必要があり、今後の研究の進展が待たれます。
結論
坂根氏らの研究[3]により、従来の一般化された食事療法ではなく、個人の特性を反映した個別化された食事療法の有用性が示されました。個人に最適化された炭水化物と脂質の適切なバランスが重要であり、機序計
算モデルを活用することで、個人に応じた適切な割合を予測できることが分かりました。極端な糖質制限や脂質の過剰摂取は避ける必要があり、個別最適化された食事が重要だと言えます。
このような個別化された食事療法を実現するには、個人の生理学的特性を詳細に反映できる高度なモデルが不可欠です。坂根氏らは、PwCグループの機序計算モデルを活用しましたが、VMHモデル[4]やTNO Metabolic Health Platformモデル[5]など、他の優れたモデルも存在します。これらの先進的なモデルは、複雑な生体反応を詳細に再現することができます。
しかしながら、これらのモデルについても検証を重ね、さらなる精度向上が求められます。また、シミュレーション結果を実際の臨床現場で活用するための基盤整備も必要不可欠です。モデルを用いた介入試験の実施や、電子カルテなどの医療システムとの連携など、さまざまな課題があります。
パーソナルトレーニングジム「KAIZEN TRIGGER」では、カイロプラクティック整体やパーソナルトレーニングを通じて、クライアントの健康増進を支援しています。食事療法の個別化は、こうした取り組みを一層効果的なものにすると期待できます。個人の特性に合わせた適切な食事と運動習慣の組み合わせにより、以下の3つの効果が期待できます。
- 体重コントロールの最適化
- 血糖値の適正化と糖尿病発症リスクの低減
- 全身の健康状態の包括的な改善
坂根氏が指摘するように、今後は個別最適化モデルを用いた生活習慣介入試験を実施し、その有効性を検証していく必要があります[3]。そのためには、モデルの精度向上と共に、医療現場への実装に向けた環境整備が重要となります。
「KAIZEN TRIGGER」では、カイロプラクティック整体とパーソナルトレーニングを融合させた独自のサービスを提供しています。このようなサービスと、個別最適化された食事療法とを組み合わせることで、より総合的な健康管理が可能になると考えられます。個人の特性に合わせた運動と食事は相乗効果を発揮し、健康増進をより確実なものにすると期待できます。
つまり、新しいモデルを活用した個別最適化された食事療法は、牛久市の「KAIZEN TRIGGER」のようなパーソナルトレーニングジムにとって、重要な新たな選択肢となり得るのです。クライアントひとりひとりの健康状態や目標に合わせた、より効果的な食事と運動の提案が可能になります。これにより、健康で質の高い生活の実現に大きく貢献できるはずです。
引用文献: [1] Knowler WC, et al. Reduction in the incidence of type 2 diabetes with lifestyle intervention or metformin. N Engl J Med. 2002;346(6):393-403. [2] Lindström J, et al. Sustained reduction in the incidence of type 2 diabetes by lifestyle intervention: follow-up of the Finnish Diabetes Prevention Study. Lancet. 2006;368(9548):1673-1679.
[3] Sakane N, et al. Mechanistic modeling predicts personalized diets for body weight reduction and glycemic control in diabetes prevention. PLoS One. 2023;18(11):e0277937. [4] Henney NC, et al. The Virtual Metabolic Human [database]. 2019; https://virtualmetabolichuman.org/ [5] TNO Metabolic Health Platform. https://www.tno.nl/en/focus-areas/life-sciences-healthcare/roadmaps/bioscience-for-health/metabolic-health-platform/
