研究發現DNA變異會影響血糖水平，並識別了與葡萄糖調節相關的基因座。結果顯示胃腸組織在調控血糖中扮演重要角色，建議個人化2型糖尿病治療。同時發現血糖水平與肺功能有關，暗示肺功能問題可能是糖尿病併發症之一。這些發現對葡萄糖調節、糖尿病併發症和治療策略有重要啟示。 PubMed DOI

管理第1型糖尿病患者的餐後血糖水平是挑戰。調整治療、關注餐食營養、處理身體活動是重要策略。個性化建議不足，控制效果有限。建議提供個人化餐食、活動建議、行為指導，以及考慮替代療法。未來或許可採用深度學習和基礎模型，提供更精確的建議。 PubMed DOI

晚睡的人容易胖，飲食習慣也會改變。研究發現，晚睡的人比較容易胖，而且他們對食物的反應和腸道激素水平也不同。早睡的人在測試時感覺更飽足，對食物的渴望也較低。他們的腸道激素水平也比晚睡的人高。早睡的人午餐吃較少碳水化合物和較多蛋白質，下午點心攝取的熱量、蛋白質和脂肪也較少。總的來說，早睡的人在控制食慾和晚間攝取熱量方面表現較好。 PubMed DOI

CGM有助於控制糖尿病，提供血糖控制見解。研究使用GPT-4分析1型糖尿病患者CGM數據，結果顯示GPT-4能正確安全地總結數據。然而，有些限制需注意，如可能將低血糖和高血糖事件給予過高優先級。總結，LLMs在糖尿病護理和醫學數據分析有潛力。 PubMed DOI

研究探討GLP-1在T2D和肥胖中的作用，發現空腹GLP-1與胰島素抵抗、男性、肥胖、肝脂肪有關。在預糖尿病中，GLP-1隨血糖惡化、肥胖、肝脂肪增加、男性、胰島素敏感性降低而減少。高GLP-1與特定飲食模式相關，對GLP-1、代謝特徵、糖尿病、肥胖和飲食關係提供新見解。 PubMed DOI

根據2021年國際糖尿病聯盟的報告，全球有5.37億人罹患糖尿病。雖然GLP-1激動劑對糖尿病治療有效，但約40%的患者反應不佳。本研究利用機器學習預測患者對GLP-1療法的反應，分析了2型糖尿病患者的數據，並找出5個基因變異和45個蛋白質標記，成功達到95%的預測準確率。這顯示機器學習在個人化治療中的潛力，但仍需在更大規模的研究中驗證結果。 PubMed DOI

這項研究探討2型糖尿病（T2D）和前期糖尿病的代謝異質性，超越傳統的空腹血糖或HbA1c分類。研究人員識別出四種代謝亞表型，分別是肌肉胰島素抗性、β細胞功能障礙、腸促胰島素作用受損及肝臟胰島素抗性，並發現個體之間存在顯著變異。透過口服葡萄糖耐受測試（OGTT）和機器學習，研究團隊成功預測這些亞表型，並提供有效的風險分層及針對性治療策略，以預防T2D，挑戰傳統的血糖水平分類方法。 PubMed DOI

這項為期三年的研究評估了持續血糖監測（CGM）對51名透過每日多次胰島素注射管理的1型及2型糖尿病患者的影響。結果顯示，HbA1c從9.9%降至7.6%，平均血糖從242 mg/dL降至169 mg/dL，輕度低血糖事件也顯著減少。患者在目標血糖範圍內的時間從33%提升至67%。此外，9.5%的參與者能改用口服藥物或每週GLP-1受體激動劑，顯示CGM技術在糖尿病管理中的潛力，建議納入常規護理。 PubMed DOI

肥胖是一種複雜的慢性病，對第二型糖尿病和心血管健康影響深遠。地中海飲食對於管理肥胖和糖尿病非常重要，甚至在不減重的情況下也能降低心血管疾病風險。減輕至少5%的體重有助於改善健康，但維持減重卻很困難。最近，胰高血糖素樣肽-1受體激動劑（GLP-1RAs）顯示出減重潛力，但反應因人而異，且副作用可能導致患者中止治療。研究者正在尋找能增強這些藥物效果的生活方式干預。 PubMed DOI

這項研究探討了時間限制飲食（TRE）、低碳水化合物飲食（LCD）及其組合對代謝症候群患者的心理社會健康和飽足感的影響。研究為期三個月，納入162名參與者，結果顯示TRE組在多方面有顯著改善，包括GLP-1水平下降、PP水平上升，以及生活品質和睡眠效率的提升。與LCD相比，TRE在健康增長上更顯著，特別是在情緒功能方面。總結來說，TRE對MetS患者的生活品質改善最為明顯，建議作為提升其整體福祉的有效策略。 PubMed DOI