En el pódcast Huberman Lab, el genetista Michael Snyder y Andrew Huberman señalaron que la salud metabólica y la longevidad requieren personalización, porque la respuesta a alimentos, fármacos y cambios de comportamiento varía mucho entre individuos.
Puntos clave
- Existe gran variabilidad individual en respuestas a alimentos, medicamentos y conductas.
- Los monitores continuos de glucosa (CGM) permiten clasificar “glucotipos” y detectar picos en tiempo real.
- Se identifican subtipos metabólicos (resistencia muscular, defectos en células beta, alteraciones en incretinas) que afectan la eficacia del tratamiento.
- microbiota, genética y ambiente explican la mayor parte de la variación; tecnologías y IA pueden integrar esos datos para intervenciones precisas.
Monitores continuos de glucosa (CGM) y clasificación por glucotipos
Los panelistas explicaron que los CGM muestran respuestas glucémicas en tiempo real y han motivado el concepto de “glucotipos”, tendencias individuales a picos leves, moderados o severos. Esa información revela que muchas personas sin diagnóstico presentan reacciones semejantes a las de diabéticos, lo que podría aumentar riesgos cardiovasculares.
La evidencia citada destaca que la variabilidad entre individuos impide aplicar recomendaciones universales sobre alimentos o suplementos. Detectar las respuestas específicas permite ajustar dietas y horarios de actividad para reducir picos glucémicos.
“potato spikers” y “grape spikers”
—Michael Snyder, pódcast Huberman Lab
subtipos metabólicos y el ejemplo clínico de Michael Snyder
En la conversación se detalló que existen subtipos metabólicos más allá de la clasificación tradicional, como resistencia a la insulina en músculo, defectos en células beta y alteraciones en secreción de incretinas. Estos subgrupos condicionan la respuesta a dietas, fármacos y cambios de estilo de vida.
Como caso ilustrativo, Snyder informó que tiene un defecto en células beta; en su caso los agonistas de GLP‑1 redujeron su HbA1c y peso, mientras que la metformina no le resultó eficaz. El ejemplo subraya la necesidad de conocer el perfil metabólico antes de elegir tratamientos.
Implicaciones clínicas
Conocer el subtipo puede guiar la selección de fármacos y estrategias de manejo, evitando tratamientos ineficaces. Profesionales y pacientes ganan precisión al integrar datos genéticos y de función pancreática.
Microbiota, genética, ambiente y tecnologías para personalizar intervenciones
Según lo comentado, la microbiota explica aproximadamente 20–30% de la variabilidad glucémica, la genética alrededor de 20% y el resto corresponde a factores ambientales y de estilo de vida. Por eso la respuesta a fibras y suplementos es muy variable entre individuos.
Los conferencistas mencionaron además factores que influyen en el control glucémico: momento del día del ejercicio, sueño, estrés y calidad del aire. Para integrar estos elementos recomendaron usar tecnologías y análisis que permitan intervenciones precisas y personalizadas.
- Sensores portátiles y CGM para monitoreo continuo.
- Microsampling y análisis domiciliario de microbiota y biomarcadores.
- Plataformas de inteligencia artificial que integren genética, microbianos y comportamiento.
