0:00:16.100,0:00:19.166
Este soy yo hace diez años.

0:00:19.741,0:00:22.179
Pesaba unos 18 kg más,

0:00:22.476,0:00:25.428
y, como tantas personas,[br]quería perder peso

0:00:26.219,0:00:31.389
y también saber cuál es[br]la mejor dieta para los humanos.

0:00:32.271,0:00:35.710
Muchos tenemos ya una[br]opinión formada al respecto.

0:00:35.780,0:00:39.349
Algunos consideran que la mejor dieta[br]es baja en grasa y rica en vegetales.

0:00:39.359,0:00:42.100
Otros, que la mejor es la reducida[br]en hidratos de carbono,

0:00:42.100,0:00:44.531
rica en proteínas y en grasa animal.

0:00:44.881,0:00:48.101
Otros toman en cuenta la cantidad[br]de azúcar que deberíamos ingerir,

0:00:48.101,0:00:53.094
o la cantidad de sal, colesterol, grasa[br]saturada, huevos o productos lácteos

0:00:53.094,0:00:55.109
que deberíamos incluir en nuestra dieta.

0:00:56.602,0:00:59.450
Pero el interrogante[br]sobre cuál es la mejor dieta

0:00:59.450,0:01:01.071
es un tema científico;

0:01:01.360,0:01:04.731
no debería ser cuestión[br]de opinión o de creencias.

0:01:05.010,0:01:07.992
Si la Dieta A es realmente[br]mejor que la Dieta B,

0:01:07.992,0:01:10.642
debería quedar fehacientemente[br]demostrado en un estudio

0:01:10.642,0:01:13.588
que las compare en base a una cantidad[br]suficiente de personas.

0:01:13.588,0:01:16.937
Es decir, nada de opiniones ni creencias,[br]sólo datos puros y duros.

0:01:18.289,0:01:21.990
Lo cierto es que si realmente[br]existiera la mejor dieta,

0:01:21.990,0:01:23.832
aún no la hemos encontrado

0:01:23.832,0:01:27.189
porque la incidencia de enfermedades[br]relacionadas con la alimentación

0:01:27.189,0:01:30.019
ha aumentado notablemente[br]en las últimas décadas.

0:01:30.478,0:01:32.301
Bien podría pensarse que esto ocurre

0:01:32.301,0:01:34.991
porque la gente no toma[br]en cuenta lo que se les aconseja.

0:01:35.161,0:01:36.222
Pero no es verdad.

0:01:36.222,0:01:39.612
En general, las personas realmente[br]siguen las pautas alimentarias.

0:01:39.612,0:01:42.531
Sin embargo, según el Centro[br]para el Control de Enfermedades,

0:01:42.531,0:01:44.741
quienes viven en EE. UU.,

0:01:44.741,0:01:49.856
tienen más del 70 % de posibilidades[br]de tener sobrepeso, ser diabético

0:01:49.856,0:01:52.631
o padecer de hígado graso no alcohólico.

0:01:53.140,0:01:56.950
Y hay sobrada evidencia[br]de que la alimentación y el estilo de vida

0:01:56.950,0:01:59.679
son las principales causas[br]de estas enfermedades.

0:02:01.260,0:02:04.481
Nos preguntamos entonces por qué,[br]después de tantas investigaciones,[br]

0:02:04.481,0:02:08.271
aún no hemos encontrado la respuesta[br]a la aparentemente simple pregunta

0:02:08.271,0:02:10.650
de cuál es la mejor dieta[br]para los humanos.

0:02:11.601,0:02:16.402
Lo que quiero decir es que el motivo[br]de no tener una respuesta

0:02:16.402,0:02:19.832
es por hacernos la pregunta equivocada.

0:02:20.176,0:02:23.273
Y esta pregunta es equivocada[br]porque presupone

0:02:23.273,0:02:26.114
que la mejor dieta depende[br]exclusivamente de la comida

0:02:26.114,0:02:28.163
y no de la persona que la ingiere.

0:02:29.043,0:02:31.764
Pero ¿y si las diferencias[br]en nuestra genética,

0:02:31.764,0:02:34.404
nuestro estilo de vida o[br]nuestras bacterias intestinales

0:02:34.404,0:02:37.283
nos hicieran responder a la comida[br]de distintas maneras?

0:02:37.913,0:02:41.215
¿Qué sucedería si estas diferencias[br]explicaran por qué algunas dietas

0:02:41.265,0:02:43.853
funcionan para algunas personas[br]y no para otras?

0:02:44.843,0:02:48.184
¿Qué ocurriría si la alimentación [br]debiera adaptarse específicamente

0:02:48.184,0:02:50.204
a nuestras características particulares?

0:02:51.054,0:02:55.304
Esta es precisamente la pregunta[br]que nos hicimos en la investigación

0:02:55.304,0:02:57.293
que realizamos con mi colega Eran Elinav

0:02:57.293,0:03:00.732
y alumnos graduados[br]del Instituto de Ciencias Weizmann.

0:03:01.634,0:03:03.524
Para darle un enfoque científico,

0:03:03.524,0:03:07.324
primero buscamos un parámetro[br]de alimentación saludable para estudiar.

0:03:07.745,0:03:10.624
La mayoría de las investigaciones[br]estudian la pérdida de peso

0:03:10.624,0:03:13.174
o el riesgo de enfermedad cardíaca[br]tras una dieta.

0:03:13.174,0:03:15.936
Pero el problema es que [br]estas enfermedades están influidas

0:03:15.936,0:03:18.826
por una serie de factores[br]independientes de la alimentación,

0:03:18.826,0:03:20.330
que tardan semanas en cambiar,

0:03:20.330,0:03:22.712
y finalmente brindan[br]una medida única de éxito.

0:03:22.712,0:03:26.413
Y si no funcionó, es muy difícil[br]saber por qué.

0:03:27.124,0:03:30.344
De manera que en lugar de eso,[br]buscamos un parámetro

0:03:30.344,0:03:32.692
que aplicar para controlar el peso

0:03:32.692,0:03:34.855
y las enfermedades relacionadas[br]con la alimentación,

0:03:34.855,0:03:37.625
pero que pudiera también medir[br]fácilmente y con precisión

0:03:37.625,0:03:39.475
una gran cantidad de gente.

0:03:40.305,0:03:43.494
Fue así que pusimos la atención[br]en los niveles de glucosa en sangre,

0:03:44.174,0:03:47.246
y más precisamente, en los cambios[br]producidos en esos niveles

0:03:47.246,0:03:48.816
después de las comidas.

0:03:49.446,0:03:52.366
A esto se le llama "respuesta [br]glucémica a las comidas"

0:03:53.246,0:03:54.566
¿Por qué es importante?

0:03:55.065,0:03:58.703
Porque niveles elevados[br]de glucosa después de las comidas

0:03:58.703,0:04:01.355
estimulan el apetito y[br]favorecen el aumento de peso.

0:04:01.914,0:04:03.177
Después de comer,

0:04:03.177,0:04:06.187
nuestro organismo digiere los hidratos[br]de carbono de la comida,

0:04:06.187,0:04:07.836
los transforma en azúcares simples

0:04:07.836,0:04:10.236
y los libera, ingresando así[br]al torrente sanguíneo.

0:04:10.236,0:04:12.395
Desde allí, con la ayuda de la insulina,

0:04:12.395,0:04:15.368
las células de todo el cuerpo[br]extraen la glucosa de la sangre

0:04:15.368,0:04:18.196
para poder usarla como fuente de energía.

0:04:18.486,0:04:21.276
Pero la insulina también le indica[br]a nuestro organismo

0:04:21.276,0:04:24.335
que convierta el exceso de azúcar[br]en grasa y la almacene,

0:04:24.335,0:04:27.197
y esa es la forma principal[br]en que ganamos peso.

0:04:27.935,0:04:31.506
Por otro lado, el rápido ingreso[br]de glucosa en la sangre

0:04:31.506,0:04:34.716
suele obligar a nuestro cuerpo[br]a liberar demasiada insulina,

0:04:34.716,0:04:38.205
que puede bajar el nivel de glucosa[br]por debajo de los valores normales,

0:04:38.205,0:04:41.726
provocando sensación de hambre[br]y estimulando el deseo de comer más.

0:04:43.326,0:04:45.486
La respuesta glucémica[br]después de la comida[br]

0:04:45.486,0:04:47.287
es también fundamental en la salud,

0:04:47.287,0:04:51.224
pues ha demostrado ser un factor[br]de riesgo para la obesidad,

0:04:51.224,0:04:56.186
la diabetes, la enfermedad cardiovascular[br]y otros trastornos metabólicos.

0:04:57.016,0:05:01.065
Un estudio reciente que siguió[br]a 2000 personas durante 30 años

0:05:01.065,0:05:04.705
descubrió que un aumento en el nivel[br]glucémico después de las comidas

0:05:04.705,0:05:07.285
predice una mayor mortalidad.

0:05:08.985,0:05:13.836
Finalmente, pero no menos importante,[br]los últimos avances tecnológicos

0:05:13.836,0:05:17.614
permiten seguir los niveles glucémicos[br]de una persona de manera continua

0:05:17.614,0:05:19.116
durante una semana.

0:05:19.497,0:05:23.675
Y considerando que la persona media[br]come unas 50 comidas por semana,

0:05:23.675,0:05:27.373
nos permite medir las respuestas[br]glucémicas en más de 50 comidas

0:05:27.373,0:05:28.963
en tan sólo una semana.

0:05:30.283,0:05:33.226
La respuesta glucémica a las comidas[br]también nos permite medir

0:05:33.226,0:05:36.945
el efecto de cada comida [br]de manera directa,

0:05:36.945,0:05:38.796
a diferencia de los estudios comunes

0:05:38.796,0:05:42.278
que sólo evalúan el efecto[br]de una dieta en general.

0:05:44.075,0:05:47.536
Ahora bien, además de los niveles[br]de glucosa, hay muchos factores

0:05:47.536,0:05:49.955
que influyen en una dieta saludable.

0:05:49.955,0:05:52.186
Pero éste es fundamental,

0:05:52.186,0:05:55.281
y resolverlo puede llegar a ser[br]un gran avance.

0:05:56.124,0:05:57.575
Afortunadamente para nosotros,

0:05:57.575,0:06:00.725
logramos convencer[br]a 1000 personas sanas con esta idea,

0:06:01.375,0:06:06.016
y las conectamos a uno de estos[br]pequeños sensores de glucosa

0:06:06.016,0:06:10.125
y monitoreamos sus niveles de glucosa[br]durante una semana de manera continua.

0:06:10.747,0:06:15.195
En esa semana los participantes[br]registraron todo lo que comían

0:06:15.195,0:06:17.554
en una aplicación móvil[br]desarrollada por nosotros.

0:06:18.074,0:06:21.035
Esto nos permitió medir[br]las respuestas glucémicas

0:06:21.035,0:06:24.112
a 50 comidas distintas para cada persona

0:06:24.112,0:06:29.835
y cerca de 50 000 comidas distintas[br]en los 1000 participantes,

0:06:29.835,0:06:32.056
transformando este estudio[br]en el más grande

0:06:32.056,0:06:35.066
que se haya realizado en este tema[br]hasta el día de hoy.

0:06:36.806,0:06:38.496
¿Cuáles fueron nuestros hallazgos?

0:06:38.638,0:06:43.077
Al observar los promedios,[br]vimos tendencias.

0:06:43.077,0:06:46.357
Por ejemplo, la presencia de más[br]hidratos de carbono en las comidas

0:06:46.357,0:06:47.946
en general aumentaron la respuesta,

0:06:47.946,0:06:49.737
lo cual no sorprende especialmente.

0:06:49.897,0:06:52.647
Quizá la tendencia más sorprendente[br]

0:06:52.647,0:06:56.467
sea que una mayor presencia de grasas[br]en la comida disminuyó la respuesta.

0:06:57.967,0:07:02.087
Pero el descubrimiento clave del estudio

0:07:02.507,0:07:04.628
fue que para cada tendencia

0:07:04.628,0:07:07.850
las personas respondieron[br]de forma muy distinta.

0:07:08.136,0:07:12.237
En definitiva, cuando la misma persona[br]comía la misma comida en días distintos,

0:07:12.237,0:07:14.466
la respuesta era muy parecida.

0:07:14.679,0:07:17.267
Pero cuando personas distintas[br]comían la misma comida,

0:07:17.267,0:07:19.168
la respuesta era muy diferente.

0:07:19.738,0:07:23.628
Por ejemplo, el pan blanco[br]no produjo casi ningún efecto

0:07:23.628,0:07:26.250
en el nivel de azúcar de algunas personas,

0:07:26.250,0:07:29.180
mientras que en otras,[br]indujo altísimos picos.

0:07:29.470,0:07:32.770
Lo mismo ocurrió con cada una[br]de las comidas estudiadas,

0:07:32.770,0:07:36.679
como arroz, pizza,[br]sushi e incluso chocolate.

0:07:37.109,0:07:41.719
Según la comida, algunas personas[br]tenían una respuesta baja,

0:07:41.719,0:07:43.738
otros una respuesta media,

0:07:43.738,0:07:46.378
y otros respuestas muy altas.

0:07:47.290,0:07:50.381
No era cuestión de comidas solamente,

0:07:50.381,0:07:53.528
sino de la persona que las comía.

0:07:54.759,0:07:58.770
De manera que, si bien los promedios[br]y las tendencias proporcionan información

0:07:58.770,0:08:02.418
sobre un individuo dado,[br]pueden no significar mucho.

0:08:04.699,0:08:07.840
Pues bien, no se trataba sólo de ver[br]la habilidad del cuerpo

0:08:07.840,0:08:09.210
para manejar el azúcar.

0:08:09.860,0:08:13.085
Los niveles de cada persona[br]aumentaban según lo que comía.

0:08:13.745,0:08:16.941
Algunas mostraban incluso[br]respuestas opuestas.

0:08:17.291,0:08:20.273
Por ejemplo, los niveles[br]de algunas personas hicieron pico

0:08:20.273,0:08:22.323
con el helado pero no con el arroz.

0:08:22.323,0:08:24.752
Y por el contrario, otros [br]alcanzaron esos picos

0:08:24.752,0:08:26.532
con el arroz y no con el helado.

0:08:26.532,0:08:30.202
De hecho, fueron más quienes hicieron pico[br]con el arroz que con el helado.

0:08:31.033,0:08:34.282
Mi esposa es nutricionista clínica,

0:08:34.282,0:08:37.614
y cuando le mostré estos datos,[br]quedó impresionada,

0:08:37.954,0:08:42.454
porque, como médica, se basa[br]obviamente en pautas dietarias generales

0:08:42.454,0:08:44.252
y, por eso, una de las primeras cosas

0:08:44.252,0:08:47.542
que aconseja a sus pacientes[br]con diagnóstico reciente de prediabetes,

0:08:47.542,0:08:50.123
es que dejen de comer ciertas comidas,[br]como helados,

0:08:50.123,0:08:53.690
y que en cambio coman carbohidratos[br]más complejos, como arroz integral.

0:08:54.151,0:08:57.252
De manera que cuando vio nuestros datos,

0:08:57.252,0:09:01.142
se dio cuenta de que[br]para la mayoría de sus pacientes[br]

0:09:01.142,0:09:03.842
ese consejo alimentario[br]no sólo era de poca ayuda,

0:09:04.522,0:09:08.613
sino que los llevaba más rápido[br]a desarrollar la misma enfermedad

0:09:08.613,0:09:11.002
que ella trataba de prevenir[br]con ese consejo.

0:09:13.875,0:09:17.503
Estos resultados obtenidos[br]a partir de un enorme conjunto de datos

0:09:17.503,0:09:21.323
nos convencieron de que las respuestas[br]a las comidas son una cuestión personal,

0:09:21.323,0:09:24.788
y que las dietas que mantienen[br]la glucosa en niveles normales

0:09:24.788,0:09:28.523
deben estar personalmente[br]diseñadas para cada individuo.

0:09:29.283,0:09:31.973
Los resultados muestran también,[br]a nuestro criterio,

0:09:31.973,0:09:33.893
por qué el actual paradigma alimentario

0:09:33.893,0:09:38.262
que busca esa dieta óptima[br]es inherentemente errónea.

0:09:38.583,0:09:41.763
La mejor dieta para los humanos no existe.

0:09:42.292,0:09:45.174
Nuestra respuesta a las comidas[br]es personal;

0:09:45.174,0:09:48.850
es por eso que nuestro consejo alimentario[br]también debe ser personal.

0:09:50.152,0:09:54.053
Y el consejo alimentario personalizado[br]fue nuestro siguiente desafío.

0:09:54.993,0:09:59.084
Para abordarlo, medimos[br]varios parámetros entre los participantes

0:09:59.084,0:10:01.774
que a nuestro criterio[br]podían explicar la variabilidad

0:10:01.774,0:10:04.168
en las respuestas de la glucosa[br]a las comidas.

0:10:04.168,0:10:06.424
Estos parámetros incluyeron [br]indicadores básicos

0:10:06.424,0:10:08.594
y factores que influyen[br]en el estilo de vida,

0:10:08.594,0:10:11.282
como la edad, el peso, la altura[br]y la actividad física,

0:10:11.532,0:10:14.701
así como análisis de sangre, [br]antecedentes médicos

0:10:14.701,0:10:17.281
y cuestionarios de frecuencia de consumo,

0:10:17.281,0:10:20.653
y también la secuenciación del ADN[br]tanto del genoma humano

0:10:20.653,0:10:23.543
como de la composición[br]de las bacterias intestinales

0:10:23.543,0:10:24.503
de cada persona.

0:10:25.433,0:10:27.952
De estos indicadores,[br]las bacterias intestinales

0:10:27.952,0:10:31.783
fueron quizá el componente[br]más novedoso que estudiamos.

0:10:32.227,0:10:33.864
Desde hace cientos de años,

0:10:33.864,0:10:36.864
sabemos que las bacterias[br]viven dentro de nuestro cuerpo.

0:10:36.864,0:10:40.199
Pero fue recién con los últimos avances [br]en la secuenciación del ADN

0:10:40.199,0:10:43.103
que pudimos empezar a estudiarlas[br]en profundidad.

0:10:43.764,0:10:47.274
Y fue entonces que descubrimos[br]que esta vasta colección

0:10:47.274,0:10:50.375
de cientos de distintas especies[br]que cada persona posee

0:10:50.375,0:10:53.205
‒ conjuntamente denominadas[br]"nuestro microbioma" ‒,

0:10:53.845,0:10:57.352
tienen un gran impacto[br]en la salud y las enfermedades.

0:10:57.856,0:11:00.596
Y lo que hace que este microbioma[br]sea aun más interesante

0:11:00.596,0:11:03.846
es que, a diferencia de nuestra genética,[br]podemos cambiarlo

0:11:03.846,0:11:07.697
de la manera más sencilla, [br]por ejemplo modificando lo que comemos.

0:11:08.497,0:11:12.037
Nuestras bacterias nos ayudan a digerir[br]parte de lo que comemos

0:11:12.037,0:11:15.108
y, a su vez, producen moléculas[br]que son tomadas

0:11:15.108,0:11:17.966
por nuestras propias células[br]y afectan nuestra fisiología.

0:11:18.148,0:11:23.300
Por ejemplo, en nuestra investigación,[br]estudiamos los edulcorantes artificiales,

0:11:23.300,0:11:26.549
que una gran mayoría consumimos a diario

0:11:26.549,0:11:29.758
en forma de bebidas dietéticas[br]y otros productos.

0:11:30.510,0:11:34.957
Descubrimos que el consumo[br]de edulcorantes artificiales

0:11:35.357,0:11:38.710
altera la composición[br]de las bacterias intestinales

0:11:38.710,0:11:41.710
de tal modo que[br]cuando se las transfiere a ratones,

0:11:41.710,0:11:45.330
[br]éstos desarrollan síntomas de diabetes.

0:11:48.483,0:11:51.427
Por ello, este estudio y otros más

0:11:51.427,0:11:54.618
nos llevaron a investigar [br]si el microbioma podría explicar

0:11:54.618,0:11:59.049
la variabilidad glucémica en las personas[br]como respuesta a las comidas.

0:11:59.308,0:12:04.029
Tomamos entonces este microbioma[br]y otros datos clínicos recolectados,

0:12:04.029,0:12:06.939
y usamos un sofisticado algoritmo[br]de aprendizaje automático

0:12:06.939,0:12:09.908
para buscar las reglas que puedan predecir[br]de manera automática

0:12:09.908,0:12:12.979
la respuesta de la glucosa a las comidas[br]en forma personalizada.

0:12:13.039,0:12:14.999
Por ejemplo, una de esas reglas podía ser

0:12:14.999,0:12:18.559
que si una persona es mayor de 50 años,[br]y tiene cierta especie de bacteria,

0:12:18.559,0:12:21.177
tendrá una alta respuesta a la banana.

0:12:21.508,0:12:25.565
El algoritmo general combinó[br]decenas de miles de esas reglas

0:12:25.565,0:12:28.351
que dedujo automáticamente[br]a partir de esos datos.

0:12:28.610,0:12:31.760
Este enfoque es muy parecido[br]al de sitios web como Amazon

0:12:32.190,0:12:34.040
para hacer recomendaciones de libros,

0:12:34.060,0:12:38.030
excepto que nosotros lo aplicamos al modo[br]como las personas responden a las comidas.

0:12:38.111,0:12:43.089
Y demostramos que este algoritmo[br]podía tomar a cualquier persona,

0:12:43.089,0:12:46.511
incluso a quienes que no eran parte[br]de nuestro estudio original,

0:12:46.511,0:12:51.830
y podía predecir la respuesta[br]a comidas arbitrarias con gran precisión.

0:12:53.880,0:12:59.082
En la etapa final, nos preguntamos[br]si también podíamos usar este algoritmo

0:12:59.082,0:13:01.288
para diseñar dietas personalizadas[br]

0:13:01.288,0:13:03.948
que normalicen los niveles[br]de glucosa en sangre.

0:13:04.958,0:13:08.274
Para eso, reclutamos nuevos participantes,[br]les hicimos un perfil

0:13:08.274,0:13:12.272
e indicamos al algoritmo que predijera [br]dos dietas para cada persona.

0:13:12.579,0:13:15.450
En una de las dietas, que llamamos[br]"la dieta mala",

0:13:15.450,0:13:17.752
indicamos al algoritmo[br]que predijera las comidas

0:13:17.752,0:13:20.155
que inducirían una alta respuesta[br]en esa persona.

0:13:20.292,0:13:21.921
Y en la otra ‒ la "dieta buena" ‒

0:13:21.921,0:13:24.056
indicamos al algoritmo[br]que predijera comidas

0:13:24.056,0:13:26.466
que inducirían una baja respuesta[br]en esa persona.

0:13:26.466,0:13:29.402
Luego, cada persona siguió[br]cada dieta durante una semana.

0:13:29.852,0:13:34.026
Deliberadamente, las dietas[br]debían ser idénticas en calorías.

0:13:34.026,0:13:36.722
De hecho, todos los desayunos,[br]los almuerzos y las cenas

0:13:36.722,0:13:39.494
contenían la misma cantidad de calorías[br]en distintos días.

0:13:39.904,0:13:41.954
Es importante destacar también

0:13:42.384,0:13:47.412
que cada persona recibió[br]una dieta personalizada diferente,

0:13:47.412,0:13:49.183
e incluso se les dio ciertas comidas

0:13:49.183,0:13:51.193
a quienes seguían la dieta buena,

0:13:51.193,0:13:53.423
y otras a quienes seguían[br]la dieta mala.

0:13:54.394,0:13:56.233
Para mostrarles que estas dietas

0:13:56.233,0:13:58.603
no son las obvias que uno imaginaría,

0:13:59.003,0:14:02.484
vemos aquí las de un participante.

0:14:03.221,0:14:08.644
Ahora, tómense un momento para adivinar[br]

0:14:09.134,0:14:12.493
cuál es la dieta buena[br]según la predicción del algoritmo

0:14:12.493,0:14:16.011
y cuál es la dieta mala[br]para este participante en particular.

0:14:18.183,0:14:21.885
Y al ver estas dietas, notamos[br]que cada una contiene alimentos

0:14:21.885,0:14:24.764
que no suelen aparecer[br]en las dietas típicas.

0:14:25.664,0:14:30.165
Y ahora, por diversión, hagamos[br]un juego rápido de adivinanzas,

0:14:30.364,0:14:32.179
en el que todos deben participar.

0:14:32.602,0:14:37.219
Levanten la mano si consideran[br]que la dieta de la derecha es la buena.

0:14:39.046,0:14:41.894
Muy bien. Ahora levanten la mano

0:14:41.894,0:14:44.444
quienes piensan que [br]la de la izquierda es la buena.

0:14:44.894,0:14:48.846
Claramente la votación[br]es bastante pareja,

0:14:48.846,0:14:52.146
lo cual demuestra[br]que adivinar no es nada fácil.

0:14:52.505,0:14:55.414
Les cuento que para este participante,

0:14:55.414,0:14:57.735
el algoritmo predijo[br]que la dieta de la derecha,

0:14:57.735,0:15:00.459
la que incluye el helado,[br]es la buena.

0:15:02.605,0:15:06.765
La duda ahora es cuán efectivas[br]fueron estas dietas.

0:15:07.994,0:15:11.167
Les mostraré ahora[br]lo que a nuestro criterio

0:15:11.167,0:15:15.117
sea quizá el resultado[br]más sorprendente de este estudio.

0:15:15.887,0:15:19.087
Vemos aquí los niveles continuos[br]de glucosa

0:15:19.087,0:15:22.226
correspondientes a este participante[br]cuando hizo la dieta mala.

0:15:22.226,0:15:25.456
Y claramente se observan niveles[br]glucémicos anormalmente elevados

0:15:25.456,0:15:26.936
después de las comidas,

0:15:26.936,0:15:30.597
lo cual indica que esta persona tiene[br]una tolerancia deficiente a la glucosa

0:15:30.597,0:15:32.788
y posiblemente sea prediabética.

0:15:34.012,0:15:37.086
Pero cuando siguió la dieta buena,[br]la del helado,

0:15:37.086,0:15:40.127
a base de igual cantidad de calorías[br]que la dieta mala,

0:15:40.127,0:15:43.087
este mismo participante prediabético

0:15:43.087,0:15:46.087
logró niveles totalmente normales[br]de glucosa en sangre,

0:15:46.087,0:15:50.065
sin hacer ni un solo pico[br]durante toda la semana.

0:15:52.067,0:15:55.967
Obviamente, estábamos felices[br]con los resultados hallados,

0:15:55.967,0:15:58.447
y lo cierto es que encontramos[br]resultados similares

0:15:58.447,0:16:00.297
en la mayoría de los participantes

0:16:00.297,0:16:03.854
que siguieron las dietas[br]personalizadas con nuestro algoritmo.

0:16:06.397,0:16:11.858
La dieta buena, además, indujo[br]varios cambios constantes

0:16:11.858,0:16:15.008
en las bacterias intestinales[br]de la mayoría de los participantes.

0:16:15.355,0:16:18.649
Y, aparentemente, esos cambios[br]fueron beneficiosos,

0:16:18.649,0:16:23.388
porque las bacterias que en otros estudios[br]eran asociadas con resultados positivos

0:16:23.388,0:16:26.006
tendieron a aumentar con la dieta buena,

0:16:26.006,0:16:29.536
y las bacterias asociadas[br]con enfermedades tendieron a disminuir.

0:16:30.157,0:16:33.047
Este resultado es sin duda[br]sumamente interesante

0:16:33.047,0:16:37.355
porque sugiere que las dietas buenas,[br]además de normalizar

0:16:37.355,0:16:40.545
los niveles de glucosa en sangre[br]durante la semana de intervención,

0:16:40.545,0:16:42.433
también inducen efectos positivos

0:16:42.433,0:16:45.807
que pueden persistir[br]aun después de esa semana.

0:16:48.397,0:16:51.845
En definitiva, ¿cuál es el mensaje final?

0:16:52.887,0:16:58.408
En base a la variabilidad en la respuesta[br]de la glucosa

0:16:58.408,0:17:01.027
observada en 1000 personas,

0:17:01.367,0:17:05.957
nuestra conclusión es que no hay[br]una única dieta óptima para los humanos

0:17:06.277,0:17:08.416
porque somos todos muy distintos.

0:17:09.037,0:17:12.595
Esto significa también que si una dieta[br]no ha funcionado para una persona,

0:17:12.595,0:17:14.988
fue quizá porque era[br]la equivocada para ella.

0:17:15.497,0:17:18.678
Los fracasos en las dietas[br]pueden no ser culpa nuestra.

0:17:18.939,0:17:20.758
Es la dieta la que pudo[br]haber fracasado

0:17:20.758,0:17:26.099
simplemente porque no tuvo en cuenta[br]nuestra información como individuos.

0:17:28.077,0:17:31.058
¿Qué hacer con esta información, entonces?

0:17:31.460,0:17:34.230
Pues bien; ahora se puede medir

0:17:34.230,0:17:37.498
nuestra respuesta personal de glucosa[br]a nuestras comidas favoritas

0:17:37.498,0:17:39.798
usando simples dispositivos[br]que miden la glucosa,

0:17:39.798,0:17:42.278
y que se pueden comprar en farmacias.

0:17:42.278,0:17:46.711
Les aseguro que se sorprenderán al ver[br]qué comidas aumentan el nivel de glucosa

0:17:46.711,0:17:49.142
en una persona en particular,[br]y qué comidas no.

0:17:50.549,0:17:52.440
Para brindar una solución más completa,

0:17:52.440,0:17:56.119
estamos trabajando intensamente para que[br]todos accedan a nuestros algoritmos

0:17:56.119,0:17:58.381
y puedan, desde su casa,

0:17:58.381,0:18:01.711
dar información clínica básica[br]sobre cada uno,

0:18:01.711,0:18:04.130
enviar una muestra de su microbioma,

0:18:04.130,0:18:07.900
y recibir consejo alimentario[br]personalizado.

0:18:09.240,0:18:12.200
También estamos haciendo[br]estudios alimentarios de intervención,

0:18:12.200,0:18:13.370
de más largo plazo,

0:18:13.370,0:18:18.131
en prediabéticos y diabéticos[br]que durará un año entero.

0:18:18.532,0:18:22.987
Creemos que si el efecto de normalizar[br]los niveles de glucosa en sangre,

0:18:22.987,0:18:28.174
que logramos en una semana, [br]pudiera persistir por más tiempo,

0:18:28.174,0:18:32.342
quizá podamos revertir[br]‒ e incluso curar ‒ estas enfermedades

0:18:32.342,0:18:36.132
que constituyen una de las peores[br]epidemias de nuestro tiempo.[br]

0:18:38.093,0:18:39.662
En términos más amplios,

0:18:39.662,0:18:42.103
creo que estamos comenzando[br]una nueva era[br]

0:18:42.103,0:18:43.943
en el estudio de la alimentación,

0:18:44.683,0:18:50.132
en que en lugar de preguntarnos[br]cuál es la mejor dieta para los humanos,

0:18:50.132,0:18:53.973
nos concentremos en la pregunta adecuada

0:18:55.243,0:18:57.513
sobre cuál es la mejor dieta[br]para cada uno.

0:18:58.313,0:18:59.804
Muchas gracias.

0:18:59.804,0:19:01.102
(Aplausos)