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Was ist die perfekte Ernährung für Sie?

März 9th, 2020 Posted by Allgemein No Comment yet

So bequem es auch klingen mag, eine optimale „Ernährung der menschlichen Spezies“ zu finden, Tatsache ist, dass wir alle individuelle biologische Reaktionen auf Nahrung haben. Das Stichwort lautet Bio-Individualität. Das bedeutet, dass unsere Reaktionen auf Lebensmittel auf verschiedenen Variablen wie Genetik, Lebensstil, Darmmikrobiom, Umwelt, Geschlecht und Aktivitätsniveau basieren. Mit so vielen Einflussfaktoren bleibt eine Frage offen – Was ist die perfekte Ernährung für Sie?

Statt allgemeinen Ernährungsempfehlungen aus Ihrer Lieblingszeitschrift oder dem aktuellen Bestseller Ernährungsbuch auf Amazon zu folgen sollten wir unseren Blick lieber auf die neusten Erkenntnisse der Wissenschaft richten. Diese weisen nämlich darauf hin, dass es weitaus sinnvoller ist unsere Ernährung auf der Grundlage des eigenen Körpers zu personalisieren.

Ja, es gibt sicherlich einige allgemeine Grundsätze, von denen jeder profitieren kann. Ein Fokus auf vollwertige, unverarbeitete, biologische, regionale und saisonale Lebensmittel wird für fast jeden von Vorteil sein.

Aber wenn es darum geht, sich zwischen Ketogen oder low-carb, vegan oder Paleo, OMAD (One Meal a Day) oder IF (Intermittierendem Fasten) zu entscheiden spielt unsere Bio-Individualität eine zu wichtige Rolle, um sie zu ignorieren.

Warum Sie Ihre Ernährung personalisieren sollten

Die personalisierte Ernährung ist in den letzten Jahren zu einem interessanten Thema für Forscher geworden. Während bisherige Ernährungsempfehlungen für ganze Bevölkerungsgruppen (z.B. 10 Regeln der DGE) oder Subgruppen (z.B. Diabetiker, Kinder, Schwangere) ausgesprochen wurden, entfernt sich die personalisierte Ernährung von diesem ‚one-size-fits-all‘ Ansatz.

Einige der anerkanntesten Forschungsarbeiten zur Unterstützung eines personalisierten Ernährungsansatzes stammen vom Weizmann Institute of Science in Rehovot, Israel.

Aus der Zusammenfassung der Studie: „Hier haben wir kontinuierlich den Glukosespiegel einer Woche in einer 800-Personen-Kohorte überwacht, die Reaktionen auf 46.898 Mahlzeiten gemessen und eine hohe Variabilität in der Reaktion auf identische Mahlzeiten festgestellt, was darauf hindeutet, dass universelle Ernährungsempfehlungen möglicherweise nur einen begrenzten Nutzen haben.“ [1]

Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass es große Unterschiede in der Glukosereaktion auf identische Mahlzeiten geben kann. Während Lebensmittel wie Kekse, Bananen, oder Sushi bei einigen Teilnehmern zu einem starken Anstieg des Blutzuckers geführt haben, zeigten andere  nur eine mäßige oder gar keine Reaktion.

Keine erhöhten Blutzuckerwerte trotz Keksen? Solche Gene möchte man haben!

Sich auf ein Maß wie den glykämischen Index zu verlassen, der feste Zahlen für jedes Nahrungsmittel angibt, kann demnach relativ nutzlos sein wenn man es mit der individuellen Blutzuckerreaktion vergleicht.

Nachdem die Wissenschaftler gezeigt hatten, dass jeder von uns in der Art und Weise, wie wir Nährstoffe aufnehmen und verstoffwechseln, einzigartig ist, konnten sie mithilfe eines maschinellen Lernprogramms einen Algorithmus zur genauen Vorhersage der individuellen Blutzuckerreaktionen auf Mahlzeiten entwickeln.

Solch individualisierte Vorhersagen können sehr hilfreich bei der Gestaltung von Ernährungsinterventionen sein, z.B. für verschiedene entzündliche oder metabolische Erkrankungen. Jedoch liegt die wahre Herausforderung der personalisierten Ernährung nicht nur darin gute Ernährungsempfehlungen zu geben, sondern diese auch anwendbar zu machen. 

Welche Nahrungsmittel und Essgewohnheiten benötigen Sie, um Ihre Gesundheitsziele zu erreichen?

Für diese und weitere Fragen steht Ihnen Team SWITALLA gerne zur Verfügung. Wir helfen Ihnen Ihre personalisierte Optimalernährung (DEINKOST) zu finden und Ihre persönlichen Gesundheitsziele zu erreichen.
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Quelle:
1. Zeevi, D.; Korem, T.; Zmora, N.; Israeli, D.; Rothschild, D.; Weinberger, A.; Ben-Yacov, O.; Lador, D.; Avnit-Sagi, T.; Lotan-Pompan, M.; et al. Personalized Nutrition by Prediction of Glycemic Responses. Cell 2015, 163, 1079–1095

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