你何时进食、运动和睡觉可能与你做什么一样重要。这项研究揭示了日常习惯的时间安排如何影响2型糖尿病的风险，为真正的个性化预防打开了大门。
最近发表在《npj数字医学》杂志上的一项研究调查了习惯性生活方式行为与代谢生理学之间的关联，研究对象是有2型糖尿病（T2D）风险的个体。
全球范围内2型糖尿病的发病率持续上升，目前已有5.89亿成年人受到影响，其中3800万在美国。此外，美国有8800万成年人患有糖尿病前期，预计其中70%将在四年内发展成2型糖尿病。因此，防止这种转变仍然是公共卫生的重要优先事项。研究表明，生活方式的改变是管理和预防2型糖尿病的有效手段。
饮食、体力活动和睡眠是核心的可调节生活方式行为，对代谢健康至关重要。越来越多的证据表明，昼夜节律系统与生活方式行为之间存在密切互动。睡眠不足会对血糖水平产生不利影响，而由于生活方式行为不当导致的昼夜节律失调可能会损害生理反应并增加2型糖尿病的风险。
研究和发现
本研究探讨了习惯性生活方式行为与有2型糖尿病风险人群的代谢生理学之间的关系。研究包括两个队列；主要队列中有36名健康成人，独立验证队列中有10名个体。在主要队列中，根据糖化血红蛋白（HbA1c）水平，将16人和20人分别归类为正常血糖组和糖尿病前期/T2D组。
通过实时数字健康技术收集习惯性生活方式数据。使用实时食物跟踪应用程序记录饮食摄入情况。使用Fitbit Ionic手环收集体力活动和睡眠数据，但由于研究期间产品召回，这些数据仅适用于36名参与者中的24名。使用Dexcom G4连续血糖监测设备进行连续血糖监测。还进行了口服葡萄糖耐量试验（OGTT）、等血糖静脉葡萄糖输注试验和胰岛素抑制试验。
这些测试确定了参与者的代谢亚型，如肠促胰岛素功能、胰岛素抵抗和β细胞功能障碍。糖尿病前期/T2D组的传感器-血糖（来自CGM）、传感器-血糖变异性和高血糖时间显著高于正常血糖组。
通过将食物和饮料摄入分为六个时间段来确定进餐时间模式，反映主要的进餐时段。参与者在进餐时间模式上表现出高度的个体间差异。基于进餐时间特征的主成分分析将队列按其HbA1c水平分为两组。
HbA1c水平较高的个体在14:00至17:00期间从餐食中摄取的能量较低，在17:00至21:00期间摄取的能量较高。此外，队列还按肠促胰岛素功能进行聚类，肠促胰岛素功能下降的个体在11:00-14:00和17:00-21:00期间能量摄入较高，在14:00-17:00和21:00-5:00期间能量摄入较低。
使用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）结合回归模型评估睡眠、体力活动、饮食特征与CGM和代谢结果之间的关联。14:00至17:00期间从餐食中摄取的能量与空腹血糖呈负相关。
17:00至21:00期间从餐食中摄取的能量较高与夜间高血糖时间较长、目标血糖范围时间较短以及次日平均血糖水平较高有关。值得注意的是，这些关联不是由于每日总热量摄入的差异，因为各组之间的总热量摄入相似，这表明进餐时间本身是一个关键因素。非淀粉蔬菜中碳水化合物的高摄入量与次日平均血糖降低有关，而淀粉蔬菜中的碳水化合物则与空腹血糖和HbA1c水平较高有关。
此外，睡眠效率的变化较大与夜间血糖水平较高、次日平均血糖水平较高以及夜间高血糖时间较长有关。入睡后醒来时间的变化较大与两小时OGTT血糖较高有关。早起与肠促胰岛素效应较低有关。白天久坐时间较长与高血糖时间较长有关。
最后一餐后的步数密度较高与夜间高血糖时间较短有关。8:00至11:00期间的步数与胰岛素抵抗组次日血糖水平较低有关。0:00至5:00期间的步数与胰岛素抵抗组和胰岛素敏感组未来48小时内的血糖水平较高呈正相关。14:00至17:00期间的步数与胰岛素敏感组未来48小时内的CGM值呈负相关。
接下来，研究团队对睡眠、体力活动和饮食特征进行了排列相关网络分析，所有生活方式因素都进行了时间匹配。该分析显示了生活方式因素之间的显著相关性。大米摄入量较高与入睡潜伏期较长和睡眠效率较低有关，而豆类摄入量较高与总睡眠时间较长和入睡潜伏期较短有关。
此外，水果、钾和纤维的高摄入量与较长的睡眠时间相关。较长的禁食窗口和8:00至11:00期间从餐食中摄取的能量较高与较长的睡眠时间相关。进一步地，研究团队建立了综合生活方式机器学习模型，以基于人口统计学和生活方式数据预测代谢亚型。
甜食和淀粉蔬菜中的碳水化合物摄入量较高，以及17:00至21:00期间的能量摄入量较高，与糖尿病前期和较高的HbA1c水平相关。相比之下，水果中的碳水化合物摄入量较高与正常血糖水平相关。年龄较大、面条和意大利面中的碳水化合物摄入量较高、蛋白质摄入量较高以及17:00至21:00期间的能量摄入量较高预示着肠促胰岛素功能障碍。较长的运动时间预示着正常的β细胞功能。
最后，研究团队使用独立验证队列评估了预测模型的可重复性，重点关注肠促胰岛素功能，因为其他代谢亚型高度偏斜。该队列也进行了连续的生活方式监测和代谢测试。将预测模型应用于该队列时，准确率为80%，错分类误差为0.2，表明跨队列的预测性能稳健且一致。
需要注意的是，研究作者承认一些局限性。这些局限性包括样本量较小和数据的观察性质，这意味着研究结果显示的是强相关性而非直接因果关系。研究还在单一地理区域进行，表明未来应研究更多样化的群体。
结论
总之，研究结果提供了对习惯性生活方式模式如何与2型糖尿病代谢易感性相关的独特描述。习惯性进餐时间与胰岛素抵抗、肠促胰岛素功能降低和高血糖有关。不规律的睡眠时间和睡眠效率与高血糖水平和胰岛素抵抗有关。重要的是，研究揭示了最佳体力活动时间可能取决于个人的代谢状况，早晨活动对胰岛素抵抗者更有益，而下午活动对胰岛素敏感者更有益。总体而言，研究结果突出了生活方式行为与代谢风险之间的新生理联系，为制定个性化的生活方式调整和精准预防策略以预防2型糖尿病提供了依据。
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