作者：米雪，中国注册营养师； 迈克，重返人生网联合创始人。 如需转载请注明出处和提供本文链接（重返人生网）。
碳水化合物耐受度是什么？
碳水化合物耐受度（Carbohydrate Tolerance），是指个体对摄入碳水化合物后血糖水平和整体代谢反应的能力。还有一种看法是：当摄入的碳水含量不超过一个特定的范围时，人体的代谢依然能处于一个平衡的状态，或者说健康的状态。碳水化合物耐受度这一概念不仅涵盖了生理层面的机制，还延伸到遗传、饮食习惯、生活方式等多方面的影响。
1. 生理学层面
从生理学角度来看，碳水化合物耐受度与胰岛素的分泌和敏感性密切相关。胰岛素是调节血糖水平的关键激素。个体对碳水化合物的耐受度高，通常意味着其胰岛素反应高效且稳定，能够有效地将血糖维持在正常范围内。研究显示，胰岛素敏感性是评估碳水化合物耐受度的重要指标（1）。
2. 遗传学层面
遗传因素在碳水化合物耐受度中扮演重要角色。不同基因型的人群对碳水化合物的代谢能力存在显著差异。某些基因可能导致个体对碳水化合物耐受度较低，容易导致血糖波动和脂肪堆积（2）。
3. 饮食习惯
长期的饮食习惯对碳水化合物耐受度有深远影响。高糖、高精制碳水化合物饮食会降低胰岛素敏感性，增加胰岛素抵抗的风险。而富含纤维、脂肪和低升糖指数食物的饮食有助于维持血糖稳定，提升碳水化合物耐受度（3）。
4. 生活方式
生活方式，包括运动、睡眠和压力管理，也对碳水化合物耐受度有重要影响。规律的运动能够提高肌肉对胰岛素的敏感性，促进葡萄糖的有效利用。研究表明，充足的睡眠和低压力水平有助于维持良好的代谢状态，增强碳水化合物耐受度（4）。
5. 个性化健康管理
随着精准医学的发展，个体化的碳水化合物耐受度评估变得越来越重要。利用基因检测、代谢监测（如24小时动态血糖仪）等技术，可以为个体制定个性化的饮食和生活方式建议，提高健康管理的效率和效果（5）。
简单的说，碳水化合物耐受度是一个复杂而多维的概念，涵盖了生理、遗传、饮食和生活方式等多个方面。通过综合考虑这些因素，我们可以更全面地理解和管理个人健康，从而优化饮食和生活方式，提升整体健康水平。
如何检测自己的碳水耐受度？
胰岛素钳夹技术
胰岛素钳夹技术（Hyperinsulinemic-Euglycemic Clamp）被认为是测量胰岛素敏感性的金标准。该方法通过静脉注射胰岛素，同时调节葡萄糖输入，保持血糖恒定，进而测量机体对胰岛素的反应（1）。但很显然，鉴于复杂程度和成本这种方法无法全面推广，所以这种方式只用于实验室研究。
口服葡萄糖耐量测试（OGTT）
这就是通常人们所说的糖耐量测试，是评估胰岛素敏感性和碳水耐受度最经典方法。受试者空腹后饮用标准剂量的葡萄糖溶液，然后在特定时间点测量血糖水平。OGTT广泛用于诊断糖尿病和胰岛素抵抗（6）。
不过值得注意的是，OGTT糖耐量测试的意义近年来受到一定的质疑，因为人们发现这个试验可能无法准确的反映受试者的代谢状态。在一些情况下，如果受试者在测试前采取低碳水、甚至中等碳水饮食生活，那么OGTT的测试结果可能会夸大其胰岛素抵抗的程度。同时这种短时间内口服大量纯葡萄糖对身体造成的冲击，对胰岛素缺乏、严重的胰岛素抵抗、长期低碳水饮食人群以及代谢方式不以碳水为主的人群可能会带来一定的损伤（7）。如对这个话题感兴趣可阅读《长期低碳水饮食后导致“胰岛素抵抗”，低碳水饮食真的坑害了你的健康吗？》。
非标准化测试
还有一些测试可以判断出人体对碳水化合物的处理能力。例如确定身体在尿液变成含糖之前可以耐受的碳水化合物的数值；亦或者通过动态血糖仪在经过反复测试后确定当摄入的碳水超过一个范围后餐后血糖开始失去控制等等。
重返人生的碳水耐受度测试
根据团队成员的经验，重返人生健康数据中心运用多因数据分析法，针对餐前、餐后不同时段的血糖数据和摄入的各种宏观营养素，开发了一套全新的碳水耐受度测试、分析方案。这种多因素分析相对于只观测碳水化合物更接近真实生活场景，可以更加深刻的反映出以碳水化合物为主的各种宏观营养素对餐后血糖的影响度以及相互的关系。数据分析中运用到专业的数据分析软件RStudio、Tableau等。
重返人生碳水耐受度的使用说明：
单纯碳水耐受度分析
（1）餐后血糖峰值、1小时、2小时血糖绝对值和相对增加值与摄入的净碳水之间的关系。找出血糖绝对值和增加值对应的净碳水摄入区间，必要时配合概率分布。
（2）餐后2小时血糖值是否回到餐前基线的概率与摄入的净碳水之间的关系。
多因素碳水耐受度分析
（1）餐后2小时血糖值是否回到餐前基线的概率与摄入的各类宏观营养素之间的关系，明确各类宏观营养素的贡献系数和可信度。
需要指出的的是：这种多因素分析反应了所收集数据中相关变量之间的相关关系，其准确性和有效性取决于收集数据的质量、数量以及其他因素，分析模式本身并不能判断相关变量之间的因果关系，其结论仅供参考。如需了解更多详情请联系 gowiselife@126.com 或添加微信：Gowiselife01。
参考文献
- DeFronzo, R. A., Tobin, J. D., & Andres, R. (1979). Glucose clamp technique: a method for quantifying insulin secretion and resistance. American Journal of Physiology-Endocrinology and Metabolism, 237(3), E214-E223.
- Frayling, T. M., Timpson, N. J., Weedon, M. N., Zeggini, E., Freathy, R. M., Lindgren, C. M., … & McCarthy, M. I. (2007). A common variant in the FTO gene is associated with body mass index and predisposes to childhood and adult obesity. Science, 316(5826), 889-894.
- Jenkins, D. J., Kendall, C. W., Augustin, L. S., Franceschi, S., Hamidi, M., Marchie, A., … & Axelsen, M. (2002). Glycemic index: overview of implications in health and disease. The American Journal of Clinical Nutrition, 76(1), 266S-273S.
- Knutson, K. L., Spiegel, K., Penev, P., & Van Cauter, E. (2007). The metabolic consequences of sleep deprivation. Sleep Medicine Reviews, 11(3), 163-178.
- Collins, F. S., & Varmus, H. (2015). A new initiative on precision medicine. New England Journal of Medicine, 372(9), 793-795.
- World Health Organization. (2006). Definition and diagnosis of diabetes mellitus and intermediate hyperglycemia: report of a WHO/IDF consultation.
- Klein, K. R., Walker, C. P., McFerren, A. L., Huffman, H., Frohlich, F., & Buse, J. B. (2021). Carbohydrate Intake Prior to Oral Glucose Tolerance Testing. Journal of the Endocrine Society, 5(5), bvab049–bvab049. https://doi.org/10.1210/jendso/bvab049
