¿Mejor sushi o helado? El estudio que cambia todo lo que sabemos sobre cómo adelgazar

Como ocurre con toda disciplina científica en construcción, lo que sabemos sobre nutrición puede cambiar de un día para otro, y así ocurre una y otra vez sin que nos de tiempo a entender determinados conceptos. De un tiempo a esta parte parece claro que la pérdida o ganancia de peso no sólo depende de que ingiramos más o menos calorías –la extendida teoría del balance energético en la que sigue creyendo muchísima gente– sino del tipo de alimentos del que provengan éstas y la manera en que los procesa nuestro cuerpo.

Hoy casi todo el mundo tiene claro que los carbohidratos refinados y, sobre todo, el azúcar, son el tipo de nutriente que más engorda. Pero no todos los carbohidratos actúan por igual. En 1981, el doctor David Jenkins propuso en un artículo publicado en 'The American Journal of Clinical Nutrition' el concepto de “índice glucémico” (IG), que hoy se considera la mejor forma de distinguir entre los carbohidratos “buenos” y los “malos”, pues valora la influencia que tiene cada comida sobre los niveles de glucosa que son, al final, los que determinan la acumulación de grasa abdominal (y a la larga, el padecimiento de sobrepeso y obesidad) y el surgimiento de problemas cardiovasculares, diabetes tipo 2 e hígado graso.

El IG es la piedra filosofal de muchísimas de las dietas más extendidas y es una de las herramientas más utilizadas por los nutricionistas, pero un nuevo estudio pone en duda su verdadera eficacia. La investigación, publicada esta semana en la revista 'Cell', muestra cómo cada persona reacciona a las mismas comidas de forma muy distinta, por lo que la dieta que funciona para tu vecino no tiene porqué funcionarte a ti.

El futuro de las dietas

Los autores del estudio, Eran Segal y Eran Elinav, investigadores del israelí Intituto Weizmann de Ciencia, reclutaron a 800 voluntarios sin diabetes de 18 a 70 años que durante una semana fueron intensamente monitorizados en todo lo que concierne a la dieta: niveles de glucosa, calorías y nutrientes ingeridos, ejercicio, historial médico, patrones de sueño, eventos estresantes e, incluso, composición de la microbiota (para lo que se tuvieron que tomar muestras de heces).

Hubo individuos cuyo nivel de glucosa se elevaba notablemente comiendo algo aparentemente tan saludable como un tomate

Los participantes tuvieron que consumir una serie de desayunos estandarizados y, después, comer como lo hacían habitualmente. Tras analizar todos los datos recabados, los investigadores comprobaron que la misma comida tenía efectos muy distintos sobre la glucosa en cada participante. El sujeto 445, por ejemplo, tenía importantes subidones de azúcar después de comer plátanos y al 644 le ocurría lo mismo con las galletas. Hubo individuos, incluso, cuyo nivel de glucosa se elevaba notablemente comiendo algo aparentemente tan saludable como un tomate, y otros que engordaban más comiendo sushi que helado.

“Al asignar una respuesta glucémica a cada comida asumimos que la responsabilidad [del aumento de la glucosa] es sólo una propiedad intrínseca del alimento”, explica Segal en 'The Atlantic'. “Pero hay diferencias muy llamativas entre las respuestas de cada individuo a las mismas comidas”. Diferencias que, según los autores, vienen dadas por múltiples factores como los genes, la edad, el Índice de Masa Corporal o la microbiota, que parece tener mucha más importancia de la que creemos.

Un punto de inflexión

Los datos recabados en el estudio permitieron a los investigadores desarrollar un algoritmo que predice la respuesta glucémica que tendrá cada individuo hacia cada alimento. A diferencia del IG, el algoritmo no sólo tiene en cuenta la composición de la comida, sino los 137 factores de los que depende su efecto en el organismo de cada persona.

Los científicos comprobaron la utilidad de su fórmula en un ensayo clínico con 26 nuevos voluntarios, a los que se les dividió en tres grupos: uno siguió una dieta “mala”, que no controlaba para nada el IG de los alimentos, otro tuvo que seguir una dieta “buena” convencional, diseñada por dos nutricionistas, y el otro las dietas personalizadas por el algoritmo.

Muchos de los regímenes creados por el algoritmo serían tachados de heréticos por cualquier experto. “No te mandaban comer ensalada todos los días”, explica Segal en 'The Atlantic'. “Algunas personas podían beber alcohol o comer chocolate y helados con moderación, comidas que nunca encontrarías en las recomendaciones de un nutricionista”. Es más, ni los nutricionistas ni los voluntarios eran capaces de distiguir si éstas entraban en el grupo de las dietas “malas” o “buenas”.

Pensamos que la gente no escucha y come sin control, pero quizás hay gente que está cumpliendo y les estamos aconsejando mal

El algoritmo fue todo un éxito: no sólo logró reducir en mayor medida los niveles de glucosa que las dietas diseñadas por los nutricionistas, además consiguió cambiar a mejor la composición de la microbiota de los participantes. Pero lo más importante es su versatilidad, pues la fórmula puede adaptarse a cualquier comida.

Las reacciones al estudio han sido positivas. Jennie Brand-Miller, director de la Fundación del Índice Glucémico, ha asegurado en 'The Atlantic' que el estudio puede considerarse un punto de inflexión en nuestros conocimientos sobre nutrición. Algo que, lógicamente, también piensan los autores de la investigación. En su opinión, el estudio muestra que “conceptualmente estamos muy equivocados” en lo que respecta a la epidemia de diabetes y obesidad.

“Creemos saber cómo tratar estas enfermedades”, explica Segal en la nota de presentación del estudio, “y pensamos que la gente no escucha y come sin control, pero quizás hay gente que está cumpliendo y lo que ocurre es que les estamos aconsejando mal”.

Los investigadores trabajan ya para perfeccionar el algoritmo y encontrar así el santo grial de las dietas personalizadas, no sólo para adelgazar, también para revertir el riesgo de diabetes en las personas que están a punto de sufrirla. Los participantes del primer estudio están tan contentos que han recomendado a familiares y amigos para que se apunten a la nueva investigación. El Instituto ha reclutado ya a 900 personas sin necesidad de pagarles ni poner anuncios. “Tenemos a más de 4.000 personas en la lista de espera para formar parte en el siguiente ensayo”, asegura Segal.