期數:台中市糖尿病共同照護學會季刊 第74期
作者:台北醫學大學附設醫院 體重管理中心 李佩芬 營養師
出版日期:2025-05
摘要：
膳食升糖指數（Glycemic Index, GI）與升糖負荷（Glycemic Load, GL）長期被作為糖尿病與代謝照護的重要工具。然而，近年研究指出食物引發的胰島素反應不僅受碳水化合物所影響，蛋白質與脂肪亦可能造成顯著的胰島素分泌反應。胰島素指數（Insulin Index, II）與血脂異常、代謝症候群風險呈正相關，尤其在肥胖或胰島素阻抗族群中更明顯。由於目前尚無明確的II分類cut-off，建議臨床上應關注GI與II不一致之食物，並優先採用低II植物性蛋白與原型全穀作為替代，降低代謝負擔。II與IL可作為補充GI/GL的重要工具，提升飲食建議之準確性，建議未來納入糖尿病共同照護與代謝疾病營養評估中。
關鍵字：胰島素指數、胰島素負荷、升糖指數、代謝症候群、糖尿病
升糖指數（GI）與升糖負荷（GL）廣泛應用於評估飲食對血糖的影響，但其主要侷限在碳水化合物來源。相對地，胰島素指數（II）同時將蛋白質與脂肪對餐後胰島素濃度的影響納入評估，以1000 kJ等能量為基準，測量攝食後兩小時內胰島素反應曲線下面積（iAUC），更能反映蛋白質與脂肪誘發的胰島素反應1。II與IL的測量與資料庫建立仰賴標準化實驗，其中食物須與參考食品（通常為白麵包或葡萄糖）比較胰島素反應面積。2024年系統性文獻彙整了超過629種食物之II值，發現乳製品、部分水果與蛋白質食品即使GI偏低，仍可能引發顯著胰島素反應2，顯示GI與II間並非完全成正比關係。
文獻指出，除了碳水化合物外，蛋白質與脂肪對餐後血糖反應與胰島素需求亦有顯著影響。高蛋白飲食（>25 克）即使不含碳水，也可能引發延遲性的血糖上升，尤其在進食後 3–5 小時出現，這與胺基酸轉為葡萄糖（糖質新生）以及glucagon作用有關；若蛋白質與碳水共同攝取，甚至只需 12.5 克蛋白質即可能使血糖上升。另一方面，高脂飲食（>40 克）會延緩胃排空、減少胰島素敏感性，造成血糖上升時間延後但持續時間更長。當蛋白質與脂肪合併存在時，會產生疊加效應，造成更大血糖波動與延遲性高血糖，對使用胰島素的糖尿病個案可能需額外增加 30–70% 胰島素劑量以維持血糖穩定3。雖然碳水化合物仍被視為影響胰島素分泌的主要營養素，但研究顯示其對餐後胰島素反應的解釋力僅約 47%，顯示僅根據碳水含量難以準確預測胰島素反應強度，特別是在碳水含量較低的食物中，蛋白質成為最主要胰島素促進因子，例如牛奶、優格等富含蛋白質的乳製品，儘管其GI值偏低，卻具有明顯偏高的II值，顯示這類食物可能促使胰島素大量分泌，對代謝影響不可忽視4。另一篇文獻5亦發現飽和脂肪攝取較高的T1DM兒童與青少年，其血糖控制較差、心血管風險（如LDL膽固醇）較高，而乳製品II值相當高且飽和脂肪也高 (牛奶中飽和脂肪比例約佔總脂肪69%)6，應考量是否仍應納入每日建議攝取食物種類之一。
飲食中的 DII 與 DIL 雖與空腹 C-peptide 與 HbA1c 等血糖控制指標無顯著相關，但卻與部分血脂指標存在顯著相關性。研究顯示，隨著 DII 與 DIL 增加，受試者三酸甘油酯濃度顯著上升，尤其在肥胖族群中（BMI ≥ 30 kg/m²）；高密度脂蛋白膽固醇（HDL）濃度亦隨 DII 增加而下降7。另一篇針對T2DM個案的研究顯示高DIL與高DII飲食顯著增加代謝症候群風險高達2.16及1.69倍8。是故DII 與 DIL 也應考量納入代謝疾病風險評估與飲食規劃考量中，特別是在肥胖與胰島素阻抗族群之糖尿病與心血管疾病預防策略上具潛在價值。
根據現有文獻資料，II及IL尚未有GI那樣明確的cut-off 數值來定義低、中、高，單就現有資料分成低、中、高三組來分析，需特別留意的是低GI值但II偏高的食物，包括：乳製品如牛奶、優格、乳清蛋白粉、全麥麵包等。臨床衛教上建議可以鼓勵個案以無糖豆漿、豆腐、毛豆等植物性蛋白食物替代乳製品，以更為原型的全穀根莖類如：五穀飯、地瓜等取代麵包，除了降低飲食誘發之胰島素刺激，植物性食物蛋白質富含纖維及植化素，可降低發炎、改善代謝，且植物性蛋白質相較動物性蛋白質尤其是乳製品BCAA9比例較低，可以達到更理想的血糖及代謝負荷管理。
II及IL是補足升糖概念的重要工具，特別在代謝疾病風險預測與個別化飲食設計上具高度價值。建議未來糖尿病共同照護與營養評估中，將II與IL納入指導，提升飲食建議的精準度與臨床效益。
參考文獻：
1.Susanne HA Holt, Janette C Brand Miller, and Peter Petocz. An insulin index of foods: the insulin demand generated by 1000-kJ portions of common foods. The American Journal of Clinical Nutrition,1997. 66(5), 1264–1276.
2.Hendricks SA, Paul MJ, Subramaniam Y, Vijayam B. A collectanea of food insulinaemic index: 2023. Clin Nutr ESPEN. 2024. Oct;63:92-104
3.Evert, A. B. Factors beyond carbohydrate to consider when determining mealtime insulin doses: Protein, fat, timing, and technology. Diabetes Spectrum, 2020. 33(2), 149–155.
4.Bell, K. J., Petocz, P., Colagiuri, S., & Brand-Miller, J. C. Algorithms to Improve the Prediction of Postprandial Insulinaemia in Response to Common Foods. Nutrients, 2016. 8(4), 210.
台中市糖尿病共同照護學會 