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10. Betfred

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La credo única de la nutrición personalizada: "Tu cuerpo es único, así como la comida que necesitas"

La nutrición personalizada (PN) 🌜 es un enfoque cada vez más popular que promete ofrecer recomendaciones dietéticas específicas para cada individuo, en base a su 🌜 composición genética, estilo de vida y otros factores. Una de las empresas líderes en este campo es Zoe, una compañía 🌜 de ciencias de la salud con sede en el Reino Unido que ha suscrito a más de 130.000 personas desde 🌜 su lanzamiento en abril de 2024.

Zoe utiliza una pequeña muestra de sangre, una muestra de heces y un monitor continuo 🌜 de glucosa en la sangre (CGM) para analizar la respuesta individual a diferentes alimentos y ofrecer recomendaciones personalizadas. Sin embargo, 🌜 este enfoque también ha generado críticas y controversias, ya que la evidencia científica aún no es concluyente sobre su eficacia 🌜 y seguridad a largo plazo.

La ciencia detrás de la nutrición personalizada

Zoe y otras empresas de PN afirman tener un sólido 🌜 respaldo científico, con asesores y colaboradores de renombre en el campo de la nutrición y la salud. Por ejemplo, Zoe 🌜 cuenta con el apoyo del científico Tim Spector, de la Universidad King's College de Londres, y de Robert Lustig, un 🌜 destacado investigador en el campo de los efectos nocivos de los carbohidratos refinados.

Sin embargo, la evidencia científica sobre la eficacia 🌜 y seguridad de la PN a largo plazo sigue siendo limitada y controvertida. Un informe de la Agencia de Normas 🌜 Alimentarias del Reino Unido publicado en 2024 concluyó que "la monitorización de glucosa y el análisis del microbioma intestinal pueden 🌜 resultar más robustos y accionables en el futuro", pero agregó que "los beneficios de la PN parecen marginales en comparación 🌜 con lo que ya se sabe sobre una dieta saludable".

Críticas y controversias en torno a la nutrición personalizada

Una de las 🌜 críticas más comunes a la PN es que la personalización solo va hasta cierto punto, y se basa en unos 🌜 pocos biomarcadores clave. Por ejemplo, el uso de monitores continuos de glucosa en la sangre (CGM) permite a los usuarios 🌜 ver sus fluctuaciones de glucosa en tiempo casi real y especialmente sus picos posprandiales. Sin embargo, muchos científicos siguen siendo 🌜 escépticos sobre si los usuarios no diabéticos pueden obtener información útil sobre su salud a partir de estos datos.

Otra crítica 🌜 es que la investigación en nutrición personalizada se basa en gran medida en el análisis de grandes cantidades de datos 🌜 recopilados por los usuarios. Estos estudios pueden encontrar asociaciones entre la dieta, los niveles de glucosa en sangre, el peso 🌜 y otros factores, pero no pueden demostrar causalidad. Por lo tanto, la existencia de una asociación entre mayores picos y 🌜 niveles de glucosa en sangre promedio, incluso en personas sanas, no nos dice nada sobre la causalidad.

Además, en conjuntos de 🌜 datos muy grandes, los estudios transversales siempre generarán falsos positivos: asociaciones estadísticamente significativas pero en efecto aleatorias, como "comprar un 🌜 iPhone un martes está asociado con el riesgo de enfermedad de Crohn".