Az A.I. Diéta

Felejtsd el a kormány által kiadott élelmiszer-piramisokat. Engedje meg, hogy egy algoritmus megmondja, hogyan kell enni.

vélemény

Hitel. Erik Blad

Dr. Topol kardiológus.

Néhány hónappal ezelőtt részt vettem egy kéthetes kísérletben, amelynek során egy okostelefonos alkalmazással követtem nyomon az elfogyasztott ételek minden falatát, minden italt és minden bevett gyógyszert, valamint azt, hogy mennyit aludtam és tornáztam. Olyan érzékelőt viseltem, amely figyelte a vércukorszintemet, és elküldtem egy mintát a székletemből a bélmikrobiom értékelésére. A több mint ezer ember hasonló adataiból összegyűjtött összes adataimat a mesterséges intelligencia elemezte, hogy személyre szabott étrend-algoritmust hozzon létre. A lényeg az volt, hogy kiderüljön, milyen ételt kell ennem, hogy hosszabb és egészségesebb életet éljek.

Az eredmények? Édesség kategóriában: A sajttorta A osztályt kapott, a teljes kiőrlésű füge rudak azonban C - kategóriát. Gyümölcsökben: A szamóca A + volt számomra, de a grapefruit C. A hüvelyesek: A vegyes dió A + volt, a zöldséges hamburgerek azonban C. Felesleges mondanom, hogy nem egyezett azzal, amit gondoltam az egészséges táplálkozásról.

Kiderült, hogy az évtizedes diétás divatok és a kormány által kiadott étkezési piramisok ellenére meglepően keveset tudunk a táplálkozás tudományáról. Nagyon nehéz kiváló minőségű randomizált vizsgálatokat elvégezni: éveken át megkövetelik az emberektől, hogy tartsák be a diétát, mielőtt bármilyen jelentős egészségügyi értékelést meg lehetne ítélni. A valaha volt legnagyobbat - amely megállapította, hogy a „mediterrán étrend” csökkenti a szívroham és agyvérzés kockázatát - visszahúzni és puha következtetésekkel újra közzé kell tenni. A legtöbb tanulmány megfigyelő jellegű, étkezési naplókra vagy a résztvevők remegő emlékeire támaszkodik. Számos ilyen tanulmány létezik, több mint százezer embernél értékelték a szénhidrátfogyasztást, a rostot, a sót vagy a mesterséges édesítőszereket, és a legjobb, amit elmondhatunk, hogy összefüggés állhat fenn, az ok és okozat kapcsán semmit nem. Talán nem meglepő, hogy ezek a tanulmányok egymásnak ellentmondanak. Eközben a területet aláássa az élelmiszeripar, amely megpróbálja befolyásolni az általa finanszírozott kutatásokat.

Most egyértelművé válik az egész előfeltétel központi hibája: az az elképzelés, hogy minden ember számára egy optimális étrend létezik.

Csak a közelmúltban, a mesterséges intelligencia felhasználásával végzett nagy adathalmazok elemzésének képességével megtanultuk, hogy mennyire egyszerű és naiv az egyetemes étrend feltételezése. Biológiailag és fiziológiailag egyaránt hihetetlen: Ellentmond az emberi anyagcsere, a mikrobiom és a környezet figyelemre méltó heterogenitásának, hogy csak néhányat említsünk azok közül, amelyek mindannyiunkat egyedivé tesznek. Kiderült, hogy a jó étrendet egyedivé kell tenni.

Még mindig messze vagyunk attól, hogy tudjuk, mit jelent ez a gyakorlatban. Számos vállalat forgalmazta a „nutrigenomikát”, vagy azt az elképzelést, hogy a DNS-teszt útmutatást adhat arról, hogy milyen ételeket érdemes fogyasztania. Fizetés ellenében megvizsgálják a nyáladat, és kezdetleges panelt adnak a genom néhány betűjéről, de nincsenek adatok az elméletük alátámasztására.

Egy valóban személyre szabott étrend elkészítéséhez több milliárd adat összegyűjtése lenne szükséges az egyes személyekről. A bélünkben élő mintegy 1000 faj 40 trillió baktériumának elemzésén túl - amint a projektben részt vettem - figyelembe kell venni az adott személy egészségi állapotának minden szempontját, beleértve az életmódot, a családtörténetet, az egészségi állapotot., immunrendszer, anatómia, fiziológia, gyógyszerek és környezet. Ehhez a piacon még mindennél kifinomultabb mesterséges intelligencia fejlesztésére lenne szükség.

Az első nagyobb fejlemény ezen a területen néhány évvel ezelőtt következett be, amikor Eran Segal, Eran Elinav és kollégáik az izraeli Weizmann Tudományos Intézetből a Cell című folyóiratban jelentőségű cikket publikáltak „Személyre szabott táplálkozás a glikémiás válaszok előrejelzésével” címmel.

Úgy gondolják, hogy a vércukorszint emelkedése az étkezés hatására a cukorbetegség kockázatának mutatója, bár egyelőre nem tudjuk, hogy ezek elkerülése megváltoztatja-e ezt a kockázatot. Ezek a tüskék csak egy aláírást jelentenek az ételekre adott egyedi reakciónkban. De ezek jelentik az első objektív bizonyítékot arra, hogy valóban meglehetősen eltérően reagálunk arra, hogy ugyanazokat az ételeket egyforma mennyiségben fogyasztjuk.

A vizsgálatban 800, cukorbetegség nélküli ember vett részt. Az egyes személyekre vonatkozó adatok magukban foglalták az egyes étkezések idejét, az ételek és italok mennyiségét és tartalmát, a fizikai aktivitást, a testmagasságot, a súlyt és az alvást. A résztvevők egy héten át megvizsgálták vérük és bélmikrobiomjuk lakóit, és monitorozták vércukorszintjüket. Több mint 5000, a kutatók által biztosított szabványos ételt ettek, amelyek olyan népszerű tárgyakat tartalmaztak, mint a csokoládé és a fagylalt, valamint csaknem 47 000 ételt, amelyek a szokásos táplálékfelvételükből álltak. Összesen több mint 1,5 millió glükózmérést végeztek. Ez egy nagy adatkészlet.

A gépi tanulás, a mesterséges intelligencia egyik altípusának felhasználásával több milliárd adatpontot elemeztek, hogy lássák, mi vezérelte a glükóz reakciót az egyes élelmiszerekre minden egyes ember számára. Ily módon algoritmust építettek a tudósok elfogultsága nélkül.

Több mint száz tényezőt találtak a glikémiás reakcióban, de elsősorban az élelmiszer nem volt a fő meghatározó tényező. Ehelyett a bélbaktériumok voltak. Itt két egyidejű első volt a táplálkozástudományban: az egyik az a felfedezés, hogy a bélmikrobiomunk olyan nagy szerepet játszik az étel bevitelére adott egyedi válaszunkban, a másik pedig, hogy ezt a felfedezést A.I. A folyóirat kísérő szerkesztőséget vezetett „Siri, mit ennék?” Címmel.

Ezeknek és más kutatóknak számos további tanulmánya nemcsak a mikrobiom fontosságát erősítette meg, hanem azt is, hogy az egészséges emberek jelentős részének evés után magas a glükózszintje. Az iránti kíváncsiságom arra késztetett, hogy felkeressem Dr. Segal-t és Dr. Elinav-t, hogy megkérdezzem, tesztelnek-e engem.

Néhány héttel később az adataimat bevették a gépi tanulási algoritmusuk. Kiderült, hogy a bélmikrobiomomban sűrűn lakott egy bizonyos poloska - a Bacteroides stercoris, amely a lakótársak 27 százalékát teszi ki (szemben az általános populáció 2 százalék alatti átlagával). Számos olyan glükóz-csúcsom volt, ami 160 milligramm/deciliter vér volt (a normál éhomi glükózszint kevesebb, mint 100, de még nem tudjuk, hogy evés után milyen szint normális).

Ezután kaptam egy sor speciális élelmiszer-ajánlást a glükóz-tüskék elkerülése érdekében, ideértve a sajttortára és a vegyes diófélékre vonatkozó információkat, valamint egy kereshető adatbázist a 100 000 étel és ital glükóz-előrejelzéséhez.

Ez nagyon jól hangzik, de rájöttem, hogy nagy problémám van. Többnyire a nagyon ajánlott ételek, mint például a sajt-danishok, nagyon nem tetszettek, míg a C- besorolásúak, például a zabpehely, a dinnye és a sült tök jellemzően a kedvenceim közé tartoztak. Bratwurst (felfogásom szerint a legrosszabb és potenciálisan leghalálosabb étel) A + -ot kapott! Ha el akarnám kerülni a glükóz-csúcsokat, elég nagy áldozatokat kellene hoznom az étrendemben.

Ennek ellenére érdekes első lépés volt a személyre szabott étrend felé vezető úton. Ennek a tesztnek van egy kereskedelmi verziója, amely Dr. Segal és Dr. Elinav kutatásain alapul, bár sokkal korlátozottabb: csak egy bél mikrobiómamintát elemez, anélkül, hogy ellenőrizné a glükózt vagy azt, amit eszel.

A téren is vannak más erőfeszítések. Néhány folyamatos táplálkozási tanulmányban a résztvevők ételtálcáinak okostelefonos fényképeit mély tanulás útján dolgozzák fel, az A.I. másik altípusát, hogy pontosan meghatározzák, mit esznek. Ezzel elkerülhető az adatok kézi bejelentkezésének problémája és a megbízhatatlan étkezési naplók használata (mindaddig, amíg a résztvevők emlékeznek a kép elkészítésére).

De ez egyetlen típusú adat. Amit valóban meg kell tennünk, az az, hogy többféle adatot - aktivitást, alvást, stresszszintet, gyógyszereket, genomot, mikrobiomot és glükózt - gyűjtsünk be több eszközből, például bőrfoltokból és okosórákból. Fejlett algoritmusokkal ez kiválóan kivitelezhető. Az elkövetkező években rendelkezhet virtuális egészségügyi edzővel, aki alaposan megismeri a vonatkozó egészségügyi mutatókat, és személyre szabott étrendi ajánlásokat nyújt Önnek.

Az ilyen edző előnyeit természetesen randomizált vizsgálatokkal kell igazolni, ellentétben azzal a számtalan diétával, amelyeket mindenféle bizonyíték nélkül hajtanak végre, annak bizonyítéka nélkül, hogy hatékonyak vagy akár biztonságosak is.

Nem gondoljuk gyakran, hogy az étrend nem biztonságos, de a nem megfelelő ételek veszélyesek lehetnek bizonyos kockázatokkal vagy feltételekkel rendelkező emberek számára. Két vesekő-rohamom volt. A harmadik elkerülése érdekében távol kell állnom a magas oxaláttartalmú ételektől, a növényekben bővelkedő, természetben előforduló molekulától. De ha megnézzük a személyre szabott étrendem ajánlásait, sokakban - például a dióban és az eperben - magas az oxaláttartalom. Ez nagy hibás helyzet, mert a már meglévő egészségügyi állapotaim nem tartoztak a teszt eredményei közé. És mivel életünk során jelentős változásokon megy keresztül, például a terhesség vagy az öregedés miatt, újra kell értékelnünk az optimális étrendünket.

Egyelőre szembetűnő, hogy nagy adatokra és A.I. hogy újraindítsuk észlelésünket oly alapvető dolgokról, mint amit eszünk. Még mindig távol vagyunk a „You Paleo, me Keto” -tól, de legalább végre haladunk, megtanulva, hogy nincs olyan, hogy egyetemes étrend.

Eric Topol (@EricTopol), kardiológus, a molekuláris orvoslás professzora, a Scripps Research ügyvezető alelnöke. Ő a készülő „Mélygyógyászat” szerzője, amelyből ezt az esszét adaptálták.