Персонализираното хранене, управлявано от AI, е обещаващо за подобряване на здравето на червата

Персонализираното хранене, управлявано от AI, е обещаващо за подобряване на здравето на червата

Шестседмично пилотно проучване показва, че адаптираните диети, задвижвани от изкуствен интелект, могат да подобрят разнообразието на чревната микробиома и да намалят рисковете за здравето, свързани с диетата, въпреки че са необходими повече изследвания.

Персонализираните хранителни програми, базирани на изкуствен интелект (AI), имат потенциала да повлияят положително на чревния микробиом при хората. Необходими са обаче допълнителни изследвания, за да се определи използването на чревни тактики с форма на микробиом за персонализирано хранене.

Актуаленхранителни веществаПроучване изследва ефектите от базирани на AI персонализирани хранителни програми върху чревния микробиом на здрави индивиди.

Ползите за здравето от персонализираното хранене

Здравословната диета и начин на живот са от решаващо значение за намаляване на риска от незаразни заболявания като диабет, рак, затлъстяване и сърдечно-съдови заболявания. Въпреки тези насоки, нивата на заболявания, свързани с диетата, продължават да нарастват, отразявайки значителната променливост в реакцията на всеки човек към храната. Следователно остава спешна необходимост от нови персонализирани стратегии като алтернатива на неефективния подход „една диета за всички“.

През последните години изследователите все повече се интересуват от потенциала на персонализираните хранителни планове за облекчаване на здравословни състояния като кардиометаболични заболявания и насърчаване на остаряването в добро здраве.

AI технология в храненето

Учените по храните и експертите по хранене наскоро внедриха AI технологии за насърчаване на устойчиви, екологични и персонализирани диети. Например, управлявани от изкуствен интелект чатботове са разработени за създаване на оптимални диетични планове за отслабване и управление на диабета, докато базиран на доказателства AI Virtual Dietsian наскоро беше създаден, за да отговори на въпроси, свързани с диетата, за пациенти с рак.

За персонализирано хранене стабилните модели за машинно обучение могат да поддържат цифрови здравни системи, носими сензори и мобилни приложения, които сега се наблюдават, за да се оцени ефективността на генерираните хранителни препоръки, персонализирани за нуждите и характеристиките на индивида.

Съвременните персонализирани хранителни програми обаче изглежда подценяват значението на биологичните фактори, които влияят върху променливостта на реакциите на индивида към храната във връзка с тяхното здраве.

Относно изследването

Изследователите в настоящото проучване оцениха ефектите от шестседмична интервенция на персонализирана програма за хранене, базирана на AI, върху състава на чревната микробиота на здрави индивиди. Бяха оценени също промените в нивата на макронутриенти, антропометрични и биохимични черти и други микробни модификации на червата.

Беше проведено пилотно проучване с двадесет и девет здрави участници, наети от Центъра за изследвания и технологии (CERTH) в Гърция. Проектът Protein инструктира избраните кандидати да използват цифрово здравно приложение за смартфон, което предоставя насоки за поддържане на здравословен, здравословен и активен начин на живот.

Мобилното приложение Protein предоставя препоръки за ежедневни и седмични хранения въз основа на нов диетолог, персонализиран с AI. Това базирано на изкуствен интелект приложение взема предвид диетичните предпочитания на потребителя, здравословното състояние и физическите характеристики, за да предложи персонализирани подходящи диетични планове.

На изходно ниво (преди протеин), храненето и участниците в проучването си поставят цели за хранене и физическа активност (PA), които могат да бъдат постигнати чрез активен начин на живот и придържане към средиземноморска диета, предназначена да отговори на специфичните нужди на индивида. Персонализирани планове за хранене и PA бяха автоматично генерирани от AI съветника и доставени на участниците чрез приложението Protein на смартфони.

След този период (след протеин), диетологът оцени напредъка на участниците при последващото посещение.

Резултати от изследването

Средната възраст на кохортата на проучването е 35 години, всички от които са живели над прага на бедността. Повечето участници в проучването са женени и непушачи. От 29 души 20 са превишили препоръчителния дневен енергиен прием.

Геномно секвениране на V3-V4 области на 16S рибозомна рибонуклеинова киселина (rRNA) беше извършено върху 58 проби, събрани от 29 индивида. Идентифицирани са общо три типа, 19 класа, 44 разреда, 82 семейства и 231 рода.

ТвърдоИБактероидотабяха доминиращи чревни микробиоми, идентифицирани в началото и шестседмичното последващо посещение. И в двата момента във времето,Prevotella, BacteroidesИFaCalibacteriumчесто са идентифицирани. Въпреки това, по-голямо разнообразие и изобилие на чревната микробиота са наблюдавани в следпротеиновата времева точка в сравнение с изходните нива преди протеините.

Rhodospirillalesбяха най-регулираните варианти на последователност на ампликони (ASVs), класирани по значимост, следвани отГрупа Eubacterium CoprostanoligenesИRuminococcusРодове. Функционалният потенциал на наблюдаваните таксономични промени беше оценен чрез метагеномни анализи, които идентифицираха 12 пътя с номинално значение, повечето от които бяха свързани с микробни метаболитни процеси и разграждане на пурин.

Времевата точка след протеина е свързана със значително намаляване на приема на въглехидрати, протеини и общия енергиен прием. Средните намаления от 39%, 33% и 14% при приема на алкохол/напитки, сладкиши и бързо хранене също са наблюдавани в края на интервенцията. Трябва да се отбележи, че придържането към средиземноморската диета не се е променило между времевите точки.

Не са наблюдавани значителни промени в антропометричните измервания, с изключение на малко, но значително намаляване на средната обиколка на талията. Нивата на PA са постоянно променливи както преди, така и след протеин в кохортата на изследването.

Промените в приема на сладко корелират положително с телесното тегло, мазнините, обиколката на талията и измерванията на хемоглобина. Силна положителна връзка между приема на мазнини и пълнотатаOscillospiraceaeбеше наблюдавано.

Силна положителна връзка между урея иLachnospiraceae бешенаблюдаваникато има предвид, чеотрицателна корелация между нивата на холестерола иOscillibacterбеше докладвано.

Изводи

Подпомаганите от AI персонализирани хранителни интервенции имат потенциала да насърчават цялостното здраве чрез улесняване на здравословното разпространение на чревния микробиом. В настоящото проучване тези промени в чревната микробна екосистема доведоха до намален запек, подуване на корема и симптоми на възпалителния синдром на червата, като същевременно поддържат имунната функция.

За потвърждаване на тези резултати и предоставяне на холистична оценка на въздействието на персонализираните хранителни подходи върху хранителните вещества, базирани на ИИ, са необходими бъдещи проучвания с по-дълги периоди на проследяване и по-големи размери на пробите.

източници: