Новое исследование показало, что метаболизм у мужчин и женщин способствует употреблению разных продуктов на завтрак. Открытие может стать ключом к разработке индивидуальных стратегий питания, которые помогут решить проблемы со здоровьем или сбросить вес.
Множество ученых сравнивали плюсы и минусы различных диет — от кето- и палеодиеты до интервального голодания, и их влияние на потерю веса. Но какое влияние оказывает пол на диету и похудение? Работа исследователей из Университета Ватерлоо в Канаде, основанная на математических моделях метаболизма, ответило на этот вопрос применительно к завтраку, который называют самым важным приемом пищи.
Существует шесть основных питательных веществ, необходимых для нормального функционирования организма и поддержания общего здоровья: углеводы, белки, жиры, витамины, минералы и вода. Исследователи использовали математическую модель метаболизма всего организма с учетом пола, имитирующую динамику ключевых метаболитов после приема различных блюд.
Выяснилось, что после нескольких часов голодания метаболизм мужчин в среднем лучше реагировал на пищу с высоким содержанием углеводов — например, на овсянку или зерновые на завтрак. Женщинам, напротив, оказалось полезнее есть на завтрак блюда с высоким содержанием жира — например, омлет или авокадо. Различия в том, как печень и жировая ткань мужчин и женщин накапливают питательные вещества, приводят к этим различиям в метаболизме между полами.
«Поскольку у женщин в среднем больше жира в организме, чем у мужчин, можно было бы подумать, что они сжигают меньше жира для получения энергии, но это не так. Результаты исследования показывают, что женщины накапливают больше жира сразу после еды, но также сжигают больше жира во время голодания», — объясняют ученые.
Способность математической модели диетологов точно предсказывать реальные метаболические реакции на смешанное питание имеет важное значение для разработки персонализированных стратегий питания, продвижения исследований метаболических заболеваний и поддержки разработки и тестирования лекарственных препаратов путем моделирования метаболических реакций на новые лекарства.