餐时胰岛素的使用不仅看碳水化合物,也要看蛋白质和脂肪

每餐都使用胰岛素的糖尿病患者已经充分意识到根据计算或估算碳水化合物摄入量来计算餐时胰岛素剂量的重要性。但有些人可能会惊讶地发现,蛋白质和脂肪也会对其血糖水平产生显著影响。

蛋白质会导致血糖升高延迟,其作用比碳水化合物更隐蔽。

脂肪不会直接导致血糖升高,但可以延迟并放大碳水化合物的作用。

通过了解这两种宏量营养素的影响,糖尿病患者可以把血糖管理提升到一个新高度。针对高脂肪和高蛋白食物的餐时胰岛素策略可能很复杂,但通过练习,患者可以学会如何对抗在吃了丰富、多肉的食物后数小时出现的血糖升高。


蛋白质如何引起血糖升高?

碳水化合物很容易理解,其进入体内后会被迅速分解为葡萄糖。即使是升糖指数较低的淀粉如全谷物,也可直接转化为糖。但蛋白质是复杂的,它不是由糖组成的,而是由氨基酸组成,而氨基酸不会升高血糖。但蛋白质摄入体内后,还会发生更多事情:

蛋白质分解成氨基酸后,会刺激胰高糖素释放[1],后者使肝脏储存的葡萄糖释放到血液中。

人体还可通过糖异生过程从蛋白质生成葡萄糖[2]。

蛋白质刺激的中间产物转化为葡萄糖需要数小时,因此其对血糖的影响可能较慢且强度较小。然而,这种增加相当可观,很容易使血糖超出正常范围。

2016年一项研究[3]单独测试了蛋白餐(不含脂肪或碳水化合物),发现只有较大量时(≥75 g,大约340 g去皮鸡胸肉的量)才会导致血糖升高。这种上升在餐后1~2小时缓慢开始,并在餐后3~5小时达峰值,其对血糖的总体影响与约20 g碳水化合物的影响相似。蛋白质会导致血糖升高,但这可能需要大量进食才能被注意到,也需数小时才能达到峰值。

脂肪如何引起血糖升高?

与蛋白质和碳水化合物不同,脂肪被认为对血糖几乎没有直接影响。如果只喝一杯橄榄油或吃一块黄油,血糖可能根本不会升高。但脂肪仍会对血糖产生不可忽视的影响,它会显著改变人体吸收碳水化合物的方式。许多糖尿病患者称之为“披萨效应”。含有大量碳水化合物和大量脂肪的食物如披萨,通常会导致非常令人沮丧和不可预测的延迟血糖升高。宾夕法尼亚州立大学研究者进行了一项试验,发现晚餐吃了2~3块芝士披萨的参与者在8小时后仍然需要使用餐时胰岛素[4]。

脂肪会减缓消化[5],这一事实已知道一个多世纪[6]。在一顿高脂肪餐后,肠道需要更长时间来分解碳水化合物,葡萄糖进入血液的时间也更长。一些研究发现,大量脂肪实际上可以在餐后几小时内降低血糖[7]。

但是,脂肪不仅会延迟碳水化合物产生的血糖峰值,还会增加患者所需的胰岛素剂量[7],这可能是因为脂肪食物也会暂时降低胰岛素敏感性[8]。2017年一项研究[9]表明,脂肪可能对糖尿病病程较长和HbA1c水平较高的患者产生更显著的影响。研究人员提出,这种差异可以用胰岛素抵抗来解释。

综上所述,很明显,大量膳食脂肪会使胰岛素的给药剂量变得更加复杂。当患者同时摄入含有大量脂肪和蛋白质的碳水化合物食物时,影响是叠加的[10],导致最大程度地延迟血糖升高[11]。

如何根据蛋白质和脂肪摄入,决定餐时胰岛素的使用?

许多糖尿病患者被告知,在决定使用多大剂量餐时胰岛素时,只考虑碳水化合物即可。但是,如果吃了高蛋白或高脂肪的食物后发现血糖升高,可能是时候在糖尿病管理中考虑这些宏量营养素了。

针对蛋白质和脂肪,使用餐时胰岛素的最好方法是什么?下面将重点介绍几种策略,但事实是患者需要进行一些尝试和错误才能弄清楚哪种适合自己。因为每个人都是不同的,不同食物对个体影响也不同。有时最好的选择就是吃东西,仔细记录血糖变化,然后改天再试。

在关于这一主题的众多研究中,2021年一篇系统综述[12]可能最令人信服,其结论是“关于何时应将膳食脂肪和/或蛋白质纳入计算范围,目前尚未达成共识,而且在这种情况下,胰岛素治疗也不存在统一算法”。换言之,没有一种完美方法适用于每种食物或每个人。

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改变给药时间

在一顿丰盛而复杂的大餐之后,糖尿病患者通常需要处理两个相关但截然不同的血糖峰值:

碳水化合物摄入导致的快速血糖升高;

碳水化合物与蛋白质和脂肪混合导致的延迟血糖升高。

理想的餐时胰岛素策略将抵消这两种血糖升高,使患者在整个时间内保持血糖稳定并处于目标范围。

胰岛素泵是解决这两个问题的绝佳工具。大多数研究推荐双重大剂量功能,即允许使用者在用餐开始时使用大剂量胰岛素,然后在数小时内缓慢输注剩余胰岛素。

宾夕法尼亚州立大学的披萨试验[4]发现,获胜方法是“在餐前立即给予一半剂量的胰岛素,另一半剂量在随后8小时内通过泵缓慢给药”。

2021年澳大利亚一项针对1型糖尿病青少年和年轻成人的研究[13]认为,若摄入高脂肪和高蛋白早餐,最好在餐前15分钟使用60%剂量的餐时胰岛素,剩下40%在接下来3小时内持续输注。

华沙方法[14]建议,对于碳水化合物饮食来说,首先根据胰岛素与碳水化合物比例,进行正常的餐时胰岛素注射。第2次大剂量胰岛素是在餐后分次使用,通过计算蛋白质和脂肪的总热量,然后除以10,并将常规的胰岛素与碳水化合物比例与该数字相乘来确定。含有100 cal脂肪和蛋白质的一餐相当于10 g碳水化合物,需要延迟3小时使用大剂量胰岛素;若含有≥300 cal,则相当于≥30 g碳水化合物,需要延迟8小时使用大剂量胰岛素。

其他研究也提供了多种不同策略。双重大剂量应该被视为一个灵活框架,其细节可根据患者的具体需求而量身定制。患者可能会发现,用餐前需要使用比总剂量多或少50%的剂量;可能还会发现第2次大剂量使用时间应短至3小时,长至8小时。

如果没有胰岛素泵,要达到同样效果就会有些困难,因为针对脂肪和蛋白质摄入的餐后大剂量胰岛素可能需要一次性注射,而无法在一段时间内逐渐注射。建议使用每日多次胰岛素注射(MDI)的患者在餐后1~2小时进行第2次注射,但时间可能有很大差异[14]。根据经验,有些人知道他们需要等待更长时间;另一些人则等到血糖仪或持续葡萄糖监测(CGM)显示血糖开始升高时才注射;还有人可能会选择多次小剂量注射,以使胰岛素作用的峰值变得平缓。

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改变胰岛素总量

脂肪和蛋白质也会增加所需的胰岛素总量。一些研究和指南认为,1 g蛋白质对血糖的影响相当于1 g碳水化合物的20%左右。也就是说,如果患者为10 g碳水化合物使用1单位胰岛素,则可以尝试为50 g蛋白质使用1单位胰岛素。对于低碳水化合物饮食者,针对摄入的蛋白质可能需要比这更多的胰岛素。

澳大利亚一项研究发现,吃高脂肪和高蛋白早餐的参与者总共需要140%的仅根据胰岛素与碳水化合物比例预测的胰岛素剂量[13]。另一项澳大利亚试验也发现,理想的高脂高蛋白餐需要130%的仅根据胰岛素与碳水化合物比例预测的胰岛素剂量[15]。

闭环系统

简单介绍一下闭环胰岛素泵系统。这些精良的设备结合了胰岛素泵和CGM,以及自动调整胰岛素输注速率的算法,可以减轻在胰岛素给药决策中涉及的大量数学运算和压力。闭环系统可以在完全不需要用户输入的情况下检测和抵消逐渐延迟的血糖峰值。一些系统在使用闭环软件时具有扩展大剂量选项,大多数系统在手动模式下具有扩展大剂量功能。请参考用户指南以及从糖尿病护理团队获得更多信息。

普通(R)胰岛素和蛋白质

如果患者没有胰岛素泵,但正在努力寻找治疗蛋白质导致的延迟血糖升高的好方法,有个不同寻常的想法或可一试。许多低碳水化合物和生酮饮食者遵循Richard Bernstein博士的建议,在高蛋白膳食时,在餐时胰岛素基础上加用普通(R)胰岛素。

普通(R)胰岛素是上世纪90年代基本失势的老一代速效胰岛素产品。与新型胰岛素相比,它的作用要更慢、更渐进,使其在抵消碳水化合物引起的显著血糖峰值方面要差得多,但它在应对脂肪和蛋白质引起的更渐进、延迟的血糖效应方面要更好。

一些遵循低碳水化合物饮食的糖尿病患者喜欢使用大剂量普通(R)胰岛素来覆盖蛋白质摄入。另一些人可能发现,只有在高蛋白饮食时才需要它。还有一些人可能会将新型速效胰岛素(覆盖餐中的碳水化合物)与普通(R)胰岛素(覆盖蛋白质)相结合。普通(R)胰岛素可以在餐前大剂量、进餐开始时或餐后使用,具体取决于预期血糖水平;最好的时机因人而异,也可能因餐而异。

与这个话题的所有其他内容一样,找到适合自己的策略需要反复试验,理想情况下,还需要医学专业人士或糖尿病教育者的建议。在与医生讨论之前,不要自行启用一种新的胰岛素制剂。

蛋白质对低碳水化合物饮食者的影响不同

许多低碳水化合物饮食者似乎注意到蛋白质会使血糖急剧上升,从而导致高蛋白食物对胰岛素的需求增加。这是有科学解释的。实际上,摄入较少碳水化合物的人,其体内糖异生速率会增加,这意味着他们的身体会从摄入的蛋白质中产生更多的葡萄糖[16]。当人们第一次转向低碳水化合物饮食,发现牛排对血糖的影响与以前不同时,这种变化可能会特别明显。

结语

尽管每例接受胰岛素治疗的糖尿病患者都被教导如何根据碳水化合物摄入来使用餐时胰岛素,但脂肪和蛋白质对血糖的影响却鲜为人知。实际上,含有大量脂肪和/或蛋白质的食物会造成血糖峰值延迟,通常也需要额外的胰岛素。

在高脂肪和高蛋白饮食中挣扎的患者建议使用两次餐时胰岛素,以抵消碳水化合物引起的早期血糖升高,以及蛋白质、脂肪和碳水化合物复杂混合作用引起的延迟血糖升高。然而,要获得正确的餐时胰岛素使用时间和剂量的细节,肯定需要进行一些尝试摸索,并从错误中总结经验。

参考文献

1.https://my.clevelandclinic.org/health/articles/22283-glucagon

2.https://chem.libretexts.org/Bookshelves/Biological_Chemistry/Supplemental_Modules_(Biological_Chemistry)/Metabolism/Anabolism/Gluconeogenesis

3. Paterson MA, et al. Diabet Med. 2016; 33(5): 592-598.

4. Jones SM, et al. Diabetes Technol Ther. 2005; 7(2): 233-240.

5. Gentilcore D, et al. J Clin Endocrinol Metab. 2006; 91(6): 2062-2067.

6. McSwiney BA, Spurrell WR. J Physiol. 1935; 84(1): 41-49.

7. Bell KJ, et al. Diabetes Care. 2015; 38(6): 1008-1015.

8. Laxminarayan S, et al. Diabetes Technol Ther. 2015; 17(12): 860-866.

9. van der Hoogt M, et al. J Clin Transl Endocrinol. 2017; 10: 15-21.

10. Paterson M, et al. Curr Diab Rep. 2015; 15(9): 61.

11. Smart CE, et al. Diabetes Care. 2013; 36(12): 3897-3902.

12. Furthner D, et al. Nutrients. 2021; 13(10): 3558.

13. Smith TA, et al. Diabet Med. 2021; 38(7): e14511.

14.https://www.diabeteseducatorscalgary.ca/medications/insulin/insulin-for-protein-and-fat

15. Lopez PE, et al. Diabet Med. 2017; 34(10): 1380-1384.

16. Bisschop PH, et al. J Clin Endocrinol Metab. 2000; 85(5): 1963-1967.

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