#нутригеномика #ИИ #диета #правильноепитание #ЗОЖ
Оливье или шуба? Утка или индейка? Чай или кофе? Может ли наука о питании ответить однозначно на поставленные вопросы? Или «правильный» выбор блюд — это всего лишь «качели», которые раскачиваются промышленными гигантами мира без учёта реальных потребностей личности? Диетология оказалась скомпроментирована как наука: специалист по питанию Нью-Йорского университета Марион Нестле на примере 200 исследований показала, что соотношение между исследованиями, оплаченными компаниями пищевой промышленности, и независимыми исследованиями составляет 13 к 1.
После продолжительных торжеств хочется найти новую диету или поменять, наконец, пищевые привычки на полезные. Проблема выбора осложняется тем, что разные источники часто дают противоположные советы.
Резюме книги «Персонализированная диета» Эрана Сегаля и Эрана Элинава звучит довольно грустно: «Массив данных, с которым мы работали, огромен, и мы полностью их проанализировали, поэтому наши результаты имеют огромное значение — они более убедительно, чем прежние исследования, показывают, что общего, универсального подхода к питанию просто не существует». Единственной диеты, которой следует придерживаться, нет. Напротив, рекомендации по питанию зависят от множества факторов — от места проживания и пищевого поведения предков до нашего метаболизма и микробиома (определяющий фактор и надёжный предиктор гликемического ответа организма!).
Уже существуют приложения — «виртуальные диетологи» Suggestic или Lifesum, — которые дают персональные рекомендации по питанию, но непонятно, на каких основаниях они это делают. Исследователи израильского института им. Вейцмана показали, что разные люди по-разному реагирует на одинаковую пищу. Впервые понять проблему удалось с помощью машинного обучения: нейросети на основе анализа больших массивов данных смогли предсказать гликемический ответ каждого испытуемого на конкретную пищевую нагрузку.
Сегодня компании DayTwo и Viome предлагают анализ микробиома для составления персональных диетических рекомендаций. Это только начальный этап в использовании искусственного интеллекта в вопросах питания. По результатам обследования микробиома, пищевых привычек и уровня глюкозы алгоритм составляет список продуктов, которые не вызовут высоких гликемических пиков именно у вас. Учёным необходимо ещё провести рандомизированные клинические исследования с контрольной группой, а затем на протяжение многих лет наблюдать за обеими группами.
Чтобы составить действительно персонализированную диету, необходимо собрать все возможные данные о пациенте, а также усовершенствовать методы исследования кишечного микробиома (вроде глотания электронных капсул). Научно обоснованные персональные диетические рекомендаций непременно дадут лучшие результаты, чем следование общим диетическим правилам.
Оливье или шуба? Утка или индейка? Чай или кофе? Может ли наука о питании ответить однозначно на поставленные вопросы? Или «правильный» выбор блюд — это всего лишь «качели», которые раскачиваются промышленными гигантами мира без учёта реальных потребностей личности? Диетология оказалась скомпроментирована как наука: специалист по питанию Нью-Йорского университета Марион Нестле на примере 200 исследований показала, что соотношение между исследованиями, оплаченными компаниями пищевой промышленности, и независимыми исследованиями составляет 13 к 1.
После продолжительных торжеств хочется найти новую диету или поменять, наконец, пищевые привычки на полезные. Проблема выбора осложняется тем, что разные источники часто дают противоположные советы.
Резюме книги «Персонализированная диета» Эрана Сегаля и Эрана Элинава звучит довольно грустно: «Массив данных, с которым мы работали, огромен, и мы полностью их проанализировали, поэтому наши результаты имеют огромное значение — они более убедительно, чем прежние исследования, показывают, что общего, универсального подхода к питанию просто не существует». Единственной диеты, которой следует придерживаться, нет. Напротив, рекомендации по питанию зависят от множества факторов — от места проживания и пищевого поведения предков до нашего метаболизма и микробиома (определяющий фактор и надёжный предиктор гликемического ответа организма!).
Уже существуют приложения — «виртуальные диетологи» Suggestic или Lifesum, — которые дают персональные рекомендации по питанию, но непонятно, на каких основаниях они это делают. Исследователи израильского института им. Вейцмана показали, что разные люди по-разному реагирует на одинаковую пищу. Впервые понять проблему удалось с помощью машинного обучения: нейросети на основе анализа больших массивов данных смогли предсказать гликемический ответ каждого испытуемого на конкретную пищевую нагрузку.
Сегодня компании DayTwo и Viome предлагают анализ микробиома для составления персональных диетических рекомендаций. Это только начальный этап в использовании искусственного интеллекта в вопросах питания. По результатам обследования микробиома, пищевых привычек и уровня глюкозы алгоритм составляет список продуктов, которые не вызовут высоких гликемических пиков именно у вас. Учёным необходимо ещё провести рандомизированные клинические исследования с контрольной группой, а затем на протяжение многих лет наблюдать за обеими группами.
Чтобы составить действительно персонализированную диету, необходимо собрать все возможные данные о пациенте, а также усовершенствовать методы исследования кишечного микробиома (вроде глотания электронных капсул). Научно обоснованные персональные диетические рекомендаций непременно дадут лучшие результаты, чем следование общим диетическим правилам.
