Prevenir la diabetes: así influye lo que cenas en los niveles glucosa

La regulación nocturna de la glucosa es fundamental para mantener un metabolismo saludable, especialmente en personas con prediabetes o disglucemia. Un nuevo estudio liderado por la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), en colaboración con centros de investigación de Estados Unidos, demuestra que la composición, la cantidad y el horario de la última comida del día influyen directamente en los niveles de glucosa en ayunas del día siguiente. Estos descubrimientos abren la puerta a recomendaciones más precisas y personalizadas para los pacientes..

El estudio, publicado en la revista científica Nutrients, analizó a 33 personas de entre 50 y 75 años con sobrepeso u obesidad y prediabetes. Los participantes siguieron una dieta controlada y utilizaron monitores continuos de glucosa (CGM), lo que permitió observar en tiempo real los cambios en sus niveles de azúcar.

Los resultados revelaron que la cantidad de carbohidratos consumidos por la noche se relaciona directamente con aumentos de glucosa durante la madrugada. Este efecto es especialmente importante en aquellas personas con menor sensibilidad a la insulina, puesto que su organismo tiene más dificultades para procesar los carbohidratos al final del día.

Según los investigadores, entender esta interacción podría ser clave para prevenir la progresión de la prediabetes hacia la diabetes tipo 2.

Cronotipo, metabolismo y ritmos circadianos

El estudio también incorporó el concepto de cronotipo, que identifica si una persona es más activa por la mañana o por la noche, y cómo esto afecta la regulación metabólica.

Precisamente, la investigadora Diana Díaz-Rizzolo explicó que el reloj biológico influye en cómo el cuerpo procesa los nutrientes por la noche. Por ejemplo, las personas vespertinas suelen presentar menor sensibilidad a la insulina en las últimas horas del día, lo que puede amplificar los efectos de una cena rica en carbohidratos. Por ello, las recomendaciones dietéticas deberían adaptarse al cronotipo, ofreciendo estrategias más personalizadas para prevenir la diabetes.

IA para medir el ayuno nocturno

Por otra parte, el equipo investigador desarrolló un algoritmo de inteligencia artificial (IA) para calcular el Biological Overnight Fast (BOF), que mide el verdadero tiempo que una persona permanece en ayunas durante la noche.
A diferencia del ayuno cronológico, que solo contabiliza las horas entre cena y desayuno, el BOF integra datos fisiológicos reales para determinar cuándo el organismo entra en un estado de ayuno efectivo según la respuesta glucémica individual.

Presentado en el Congreso de la Asociación Norteamericana de Diabetes, este enfoque ofrece una herramienta más precisa para personalizar la dieta y el tratamiento farmacológico según el patrón metabólico de cada paciente.

Prevenir la diabetes tipo 2

Los investigadores proponen medidas concretas basadas en sus investigaciones para prevenir la diabetes tipo 2:

• Controlar la carga glucémica de la última comida, evitando cenas con exceso de carbohidratos.
• Ajustar la cena según la sensibilidad a la insulina, especialmente en personas con resistencia severa.
• Considerar el cronotipo, adaptando los horarios de ingesta.
• Monitorizar la glucosa nocturna mediante CGM.
• Aplicar IA para identificar patrones metabólicos invisibles a los métodos tradicionales.

Estas recomendaciones podrían ser decisivas para frenar la progresión hacia la diabetes tipo 2, que afecta a más de cinco millones de personas en España.

Este estudio forma parte de la línea de investigación de la UOC en salud digital y bienestar, que busca soluciones tecnológicas para mejorar la calidad de vida de personas con enfermedades metabólicas. Con más de 500 investigadores y 50 grupos activos, la UOC lidera proyectos en salud digital, inteligencia artificial, análisis de datos biométricos y prevención de enfermedades crónicas, consolidando su papel como referente internacional en innovación sanitaria.