800명의 건강한 성인을 대상으로 대규모 프로젝트를 진행했다.

• 7일간 혈당 분석: 연속 혈당 측정기(CGM)를 부착해 매 5분마다 혈당 변화를 체크했다.

• 빅데이터 수집: 식단, 신체 치수, 혈액 검사, 그리고 장내 미생물(마이크로바이옴) 구성을 분석했다.

• 알고리즘 개발: 수집된 데이터를 바탕으로, 어떤 사람이 어떤 음식을 먹었을 때 혈당이 얼마나 오를지 예측하는 AI 알고리즘을 만들었다.

음식에 대한 혈당 반응은 사람마다 천차만별!

• 바나나 vs 쿠키: 어떤 참가자는 바나나를 먹었을 때 혈당이 폭발적으로 올랐지만, 쿠키를 먹었을 때는 오히려 안정적이었다. 

• 범인은 장내 미생물: 혈당 반응을 결정짓는 핵심 변수는 나이도, 체지방률도 아닌 장내 미생물 환경이었다. 뱃속에 사는 세균의 종류에 따라 혈당 반응에 차이가 있었다. 

• 식단 커스텀: 연구팀이 알고리즘을 통해 개인별 맞춤형 식단을 처방했을 때, 참가자들의 혈당 수치가 현저히 안정되었고 장내 미생물 환경도 긍정적으로 변했다.