Персонализированное питание на основе непрерывного мониторинга глюкозы: доказательная база, ограничения интерпретации и исследовательская перспектива (критический нарративный обзор)

Введение. Непрерывный мониторинг глюкозы (НМГ) всё активнее используется без диагностированного сахарного диабета как средство наблюдения за реакциями на питание, сон и физическую активность. Технологическая доступность НМГ опередила формирование строгих правил интерпретации получаемых графиков, поэтому в потребительском и профессиональном дискурсе нередко смешиваются описательная ценность высокочастотных измерений, диагностические возможности и ожидаемый профилактический эффект.

Цель. Критическая оценка того, в какой мере данные непрерывного мониторинга глюкозы могут служить научно обоснованным компонентом персонализированного питания у взрослых без диагностированного сахарного диабета.

Материалы и методы. Выполнен критический нарративный обзор литературы о применении непрерывного мониторинга глюкозы в персонализированном питании у взрослых без диагностированного сахарного диабета. В базах PubMed/MEDLINE, Scopus и Web of Science Core Collection отбирали рецензируемые исследования индивидуальных постпрандиальных реакций, аналитической точности и воспроизводимости НМГ, а также рандомизированные и нерандомизированные исследования персонализированных пищевых вмешательств. Дополнительно анализировали систематические обзоры, метаанализы и действующие документы профессиональных и регуляторных организаций. Данные синтезировали по последовательной доказательной модели: валидность сенсорного сигнала, воспроизводимость индивидуальной реакции, её добавочная прогностическая ценность и эффективность рекомендаций по клинически значимым исходам.

Результаты. Накопленные данные убедительно показывают межиндивидуальную вариабельность постпрандиальной гликемии и позволяют использовать НМГ для описания повторяющихся поведенческих паттернов. Вместе с тем прибор измеряет глюкозу интерстициальной жидкости, а не лабораторную концентрацию глюкозы плазмы; результаты зависят от устройства, условий измерения и внутрииндивидуальной вариабельности. Поэтому единичный пик, снижение после еды или ночное сенсорное значение не являются самостоятельным основанием для оценки качества продукта, диагностики преддиабета, реактивной гипогликемии, стрессовой гипергликемии или так называемой метаболической гибкости. Рандомизированные исследования показывают, что программы персонализированного питания могут улучшать отдельные промежуточные показатели, однако эффект нельзя приписать НМГ как изолированному инструменту, а для здоровых нормогликемических взрослых пока не доказана устойчивая клиническая польза.

Заключение. Центральный тезис статьи состоит в том, что НМГ у лиц без диабета следует понимать прежде всего как средство высокочастотного фенотипирования и формирования проверяемых гипотез, а не как автономный диагностический или терапевтический инструмент. Следующий этап развития области должен быть связан с воспроизводимыми вмешательствами, прозрачными алгоритмами и клинически значимыми конечными точками.

1. American Diabetes Association Professional Practice Committee. (2026). Diagnosis and classification of diabetes: Standards of Care in Diabetes - 2026. Diabetes Care, 49(Supplement_1), S27–S49. https://doi.org/10.2337/dc26-S002

2. Baethge, C., Goldbeck-Wood, S., & Mertens, S. (2019). SANRA, a scale for the quality assessment of narrative review articles. Research Integrity and Peer Review, 4, Article 5. https://doi.org/10.1186/s41073-019-0064-8.

3. Ben-Yacov, O., Godneva, A., Rein, M., Shilo, S., Kolobkov, D., Koren, N., Cohen-Dolev, N., Zmora, N., Zeevi, D., Altman, T., et al. (2021). Personalized postprandial glucose response-targeting diet versus Mediterranean diet for glycemic control in prediabetes. Diabetes Care, 44(9), 1980–1991. https://doi.org/10.2337/dc21-0162

4. Bermingham, K. M., Linenberg, I., Polidori, L., Asnicar, F., Arrè, A., Wolf, J., Badri, F., Bernard, H., Capdevila, J., Bulsiewicz, W. J., Gardner, C. D., Ordovas, J. M., Davies, R., Hadjigeorgiou, G., Hall, W. L., Delahanty, L. M., Valdes, A. M., Segata, N., Spector, T. D., & Berry, S. E. (2024). Effects of a personalized nutrition program on cardiometabolic health: A randomized controlled trial. Nature Medicine, 30(7), 1888–1897. https://doi.org/10.1038/s41591-024-02951-6

5. Berry, S. E., Valdes, A. M., Drew, D. A., Asnicar, F., Mazidi, M., Wolf, J., Capdevila, J., Hadjigeorgiou, G., Davies, R., Al Khatib, H., Bonnett, C., Ganesh, S., Bakker, E., Hart, D., Mangino, M., Merino, J., Linenberg, I., Wyatt, P., Ordovas, J. M., … Spector, T. D. (2020). Human postprandial responses to food and potential for precision nutrition. Nature Medicine, 26(6), 964–973. https://doi.org/10.1038/s41591-020-0934-0

6. Green, B. N., Johnson, C. D., & Adams, A. (2006). Writing narrative literature reviews for peer-reviewed journals: Secrets of the trade. Journal of Chiropractic Medicine, 5(3), 101–117. https://doi.org/10.1016/S0899-3467(07)60142-6

7. Hengist, A., Ong, J. A., McNeel, K., Guo, J., & Hall, K. D. (2025). Imprecision nutrition? Intraindividual variability of glucose responses to duplicate presented meals in adults without diabetes. The American Journal of Clinical Nutrition, 121(1), 74–82. https://doi.org/10.1016/j.ajcnut.2024.10.007

8. Hjort, A., Iggman, D., & Rosqvist, F. (2024). Glycemic variability assessed using continuous glucose monitoring in individuals without diabetes and associations with cardiometabolic risk markers: A systematic review and meta-analysis. Clinical Nutrition, 43(4), 915–925. https://doi.org/10.1016/j.clnu.2024.02.014

9. Howard, R., Guo, J., & Hall, K. D. (2020). Imprecision nutrition? Different simultaneous continuous glucose monitors provide discordant meal rankings for incremental postprandial glucose in subjects without diabetes. The American Journal of Clinical Nutrition, 112(4), 1114–1119. https://doi.org/10.1093/ajcn/nqaa198

10. Hutchins, K. M., Betts, J. A., Thompson, D., Hengist, A., & Gonzalez, J. T. (2025). Continuous glucose monitor overestimates glycemia, with the magnitude of bias varying by postprandial test and individual: A randomized crossover trial. The American Journal of Clinical Nutrition, 121(5), 1025–1034. https://doi.org/10.1016/j.ajcnut.2025.02.024

11. Jinnette, R., Narita, A., Manning, B., McNaughton, S. A., Mathers, J. C., & Livingstone, K. M. (2021). Does personalized nutrition advice improve dietary intake in healthy adults? A systematic review of randomized controlled trials. Advances in Nutrition, 12(3), 657–669. https://doi.org/10.1093/advances/nmaa144

12. Liao, X., Li, Y., Tang, S., Xiao, Y., Yu, X., Huang, R., & Zhong, T. (2026). Continuous glucose monitoring in non-diabetic populations: A systematic review of observational and interventional studies with meta-analysis. European Journal of Medical Research. Advance online publication. https://doi.org/10.1186/s40001-026-03920-0

13. Mendes-Soares, H., Raveh-Sadka, T., Azulay, S., Edens, K., Ben-Shlomo, Y., Cohen, Y., Ofek, T., Bachrach, D., Stevens, J., Colibaseanu, D., Segal, L., Kashyap, P., & Nelson, H. (2019). Assessment of a personalized approach to predicting postprandial glycemic responses to food among individuals without diabetes. JAMA Network Open, 2(2), e188102. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2018.8102

14. Merino, J., Linenberg, I., Bermingham, K. M., Ganesh, S., Bakker, E., Delahanty, L. M., Chan, A. T., Capdevila Pujol, J., Wolf, J., Al Khatib, H., Franks, P. W., Spector, T. D., Ordovas, J. M., Berry, S. E., & Valdes, A. M. (2022). Validity of continuous glucose monitoring for categorizing glycemic responses to diet: Implications for use in personalized nutrition. The American Journal of Clinical Nutrition, 115(6), 1569–1576. https://doi.org/10.1093/ajcn/nqac026

15. Oganesova, Z., Pemberton, J., & Brown, A. (2024). Innovative solution or cause for concern? The use of continuous glucose monitors in people not living with diabetes: A narrative review. Diabetic Medicine, 41(9), e15369. https://doi.org/10.1111/dme.15369

16. Ordovas, J. M., Ferguson, L. R., Tai, E. S., & Mathers, J. C. (2018). Personalised nutrition and health. BMJ, 361, k2173. https://doi.org/10.1136/bmj.k2173

17. Popp, C. J., Hu, L., Kharmats, A. Y., Curran, M., Berube, L., Wang, C., Pompeii, M. L., Illiano, P., St-Jules, D. E., Mottern, M., Li, H., Williams, N., Schoenthaler, A., Segal, E., Godneva, A., Thomas, D., Bergman, M., Schmidt, A. M., & Sevick, M. A. (2022). Effect of a personalized diet to reduce postprandial glycemic response vs a low-fat diet on weight loss in adults with abnormal glucose metabolism and obesity: A randomized clinical trial. JAMA Network Open, 5(9), e2233760. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2022.33760

18. Richardson, K. M., Jospe, M. R., Bohlen, L. C., Crawshaw, J., Saleh, A. A., & Schembre, S. M. (2024). The efficacy of using continuous glucose monitoring as a behaviour change tool in populations with and without diabetes: A systematic review and meta-analysis. International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity, 21, Article 145. https://doi.org/10.1186/s12966-024-01692-6

19. Shah, V. N., DuBose, S. N., Li, Z., Beck, R. W., Peters, A. L., Weinstock, R. S., Kruger, D., Tansey, M., Sparling, D., Woerner, S. E., Vendrame, F., Bergenstal, R., Tamborlane, W. V., Watson, S. E., & Sherr, J. L. (2019). Continuous glucose monitoring profiles in healthy nondiabetic participants: A multicenter prospective study. The Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism, 104(10), 4356–4364. https://doi.org/10.1210/jc.2018-02763

20. Wang, XW., Hu, Y., Menichetti, G. et al. Nutritional redundancy in the human diet and its application in phenotype association studies. Nat Commun 14, 4316 (2023). https://doi.org/10.1038/s41467-023-39836-0

21. Wyatt, P., Berry, S. E., Finlayson, G., O’Driscoll, R., Hadjigeorgiou, G., Drew, D. A., Al Khatib, H., Nguyen, L. H., Linenberg, I., Chan, A. T., Spector, T. D., Franks, P. W., Wolf, J., Blundell, J., & Valdes, A. M. (2021). Postprandial glycaemic dips predict appetite and energy intake in healthy individuals. Nature Metabolism, 3(4), 523–529. https://doi.org/10.1038/s42255-021-00383-x

22. Yao, J., Brugger, V. K., Edney, S. M., Tai, E.-S., Sim, X., Müller-Riemenschneider, F., & van Dam, R. M. (2024). Diet, physical activity, and sleep in relation to postprandial glucose responses under free-living conditions: An intensive longitudinal observational study. International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity, 21, Article 142. https://doi.org/10.1186/s12966-024-01693-5

23. Zeevi, D., Korem, T., Zmora, N., Israeli, D., Rothschild, D., Weinberger, A., Ben-Yacov, O., Lador, D., Avnit-Sagi, T., Lotan-Pompan, M., Suez, J., Mahdi, J. A., Matot, E., Malka, G., Kosower, N., Rein, M., Zilberman-Schapira, G., Dohnalová, L., Pevsner-Fischer, M., … Segal, E. (2015). Personalized nutrition by prediction of glycemic responses. Cell, 163(5), 1079–1094. https://doi.org/10.1016/j.cell.2015.11.001