Personalizirana prehrana vođena umjetnom inteligencijom obećava u poboljšanju zdravlja crijeva

Personalizirana prehrana vođena umjetnom inteligencijom obećava u poboljšanju zdravlja crijeva

Šestotjedna pilot studija pokazuje da prilagođene dijete koje pokreće umjetna inteligencija mogu poboljšati raznolikost crijevnih mikrobioma i smanjiti zdravstvene rizike povezane s prehranom, iako su potrebna dodatna istraživanja.

Personalizirani programi prehrane temeljeni na umjetnoj inteligenciji (AI) imaju potencijal pozitivnog utjecaja na crijevni mikrobiom kod ljudi. Međutim, potrebna su dodatna istraživanja kako bi se odredila upotreba taktike crijeva u obliku mikrobioma za personaliziranu prehranu.

AktualniHranjive tvariStudija ispituje učinke personaliziranih programa prehrane pokretanih umjetnom inteligencijom na crijevni mikrobiom zdravih pojedinaca.

Zdravstvene prednosti personalizirane prehrane

Zdrava prehrana i način života ključni su za smanjenje rizika od nezaraznih bolesti kao što su dijabetes, rak, pretilost i kardiovaskularne bolesti. Unatoč ovim smjernicama, stope bolesti povezanih s prehranom nastavljaju rasti, odražavajući značajnu varijabilnost u odgovoru svake osobe na hranu. Stoga i dalje postoji hitna potreba za novim personaliziranim strategijama kao alternativom neučinkovitom pristupu "jedna dijeta za sve".

Posljednjih godina istraživači su postali sve više zainteresirani za potencijal personaliziranih planova prehrane za ublažavanje zdravstvenih stanja kao što su kardiometaboličke bolesti i promicanje zdravog starenja.

AI tehnologija u prehrani

Znanstvenici za hranu i stručnjaci za prehranu nedavno su implementirali AI tehnologije za promicanje održive, ekološki prihvatljive i personalizirane prehrane. Na primjer, chatbotovi vođeni umjetnom inteligencijom razvijeni su za izradu optimalnih planova prehrane za mršavljenje i upravljanje dijabetesom, dok je AI Virtual Dietsian temeljen na dokazima nedavno stvoren kako bi odgovorio na pitanja vezana uz prehranu za oboljele od raka.

Za personaliziranu prehranu, robusni modeli strojnog učenja mogu podržati digitalne zdravstvene sustave, nosive senzore i mobilne aplikacije, koje se sada prate kako bi se procijenila učinkovitost generiranih prehrambenih preporuka prilagođenih potrebama i karakteristikama pojedinca.

Međutim, čini se da moderni personalizirani programi prehrane podcjenjuju važnost bioloških čimbenika koji utječu na varijabilnost odgovora pojedinca na hranu u odnosu na njegovo zdravlje.

O studiju

Istraživači u trenutnoj studiji procijenili su učinke intervencije šestotjednog programa personalizirane prehrane temeljene na umjetnoj inteligenciji na sastav crijevne mikrobiote zdravih pojedinaca. Također su procijenjene promjene uzrokovane prehranom u razinama makronutrijenata, antropometrijskim i biokemijskim svojstvima te drugim mikrobnim promjenama crijeva.

Provedeno je pilot istraživanje s dvadeset i devet zdravih sudionika regrutiranih iz Centra za istraživanje i tehnologiju (CERTH) u Grčkoj. Projekt Protein uputio je odabrane kandidate da koriste digitalnu zdravstvenu aplikaciju za pametne telefone koja daje smjernice za održavanje zdravog, nutritivno ispravnog i aktivnog načina života.

Mobilna aplikacija Protein isporučila je preporuke za dnevne i tjedne obroke na temelju novog nutricionista prilagođenog AI-ju. Ova aplikacija koja se temelji na umjetnoj inteligenciji uzima u obzir prehrambene preferencije korisnika, zdravstveno stanje i fizičke karakteristike kako bi predložila prilagođene odgovarajuće planove prehrane.

Na početku (prije proteina), prehrana i sudionici studije postavili su ciljeve prehrane i tjelesne aktivnosti (PA) koji se mogu postići aktivnim životnim stilom i pridržavanjem mediteranske prehrane osmišljene kako bi zadovoljile specifične potrebe pojedinca. Personalizirane planove prehrane i PA automatski je generirao AI savjetnik i isporučio ih sudionicima putem aplikacije Protein na pametnim telefonima.

Nakon tog razdoblja (post-proteina), dijetetičar je procijenio napredak sudionika na kontrolnom pregledu.

Rezultati studije

Prosječna dob ispitivane skupine bila je 35 godina, a svi su živjeli iznad granice siromaštva. Većina sudionika istraživanja bili su oženjeni i nepušači. Od 29 osoba, njih 20 je premašilo preporučeni dnevni energetski unos.

Genomsko sekvenciranje V3-V4 regija 16S ribosomske ribonukleinske kiseline (rRNA) provedeno je na 58 uzoraka prikupljenih od 29 osoba. Ukupno su identificirana tri tipa, 19 razreda, 44 reda, 82 porodice i 231 rod.

ČvrstoIBakteroidotabili su dominantni crijevni mikrobiomi identificirani na početku i šestotjednom kontrolnom pregledu. U obje vremenske točke,Prevotella, BacteroidesIFaCalibacteriumčesto su identificirani. Međutim, veća raznolikost i obilje crijevne mikrobiote primijećeni su u vremenskoj točki nakon proteina u usporedbi s osnovnim razinama prije proteina.

Rhodospirillalesbile su najviše regulirane varijante sekvence amplikona (ASV) poredane po značaju, a zatimSkupina Eubacterium CoprostanoligenesIRuminococcusRodovi. Funkcionalni potencijal opaženih taksonomskih promjena procijenjen je metagenomskim analizama, koje su identificirale 12 putova nominalnog značaja, od kojih je većina bila povezana s mikrobnim metaboličkim procesima i razgradnjom purina.

Vremenska točka nakon unosa proteina bila je povezana sa značajnim smanjenjem unosa ugljikohidrata, proteina i ukupnog energetskog unosa. Prosječna smanjenja od 39%, 33% i 14% u unosu alkohola/pića, slatkiša i brze hrane također su primijećena na kraju intervencije. Značajno je da se pridržavanje mediteranske prehrane nije promijenilo između vremenskih točaka.

Nisu primijećene značajne promjene u antropometrijskim mjerenjima, osim malog, ali značajnog smanjenja srednjeg opsega struka. Razine PA bile su dosljedno varijabilne i prije i poslije proteina u kohorti studije.

Promjene u unosu slatkog bile su u pozitivnoj korelaciji s tjelesnom težinom, masnoćom, opsegom struka i mjerenjima hemoglobina. Čvrsta pozitivna povezanost između unosa masti i sitostiOscillospiraceaeje promatrana.

Jaka pozitivna povezanost između ureje iLachnospiraceae bila jepromatranadoknegativna korelacija između razine kolesterola iOscillibacterje prijavljen.

Zaključci

Personalizirane prehrambene intervencije potpomognute umjetnom inteligencijom imaju potencijal za promicanje cjelokupnog zdravlja olakšavanjem zdrave proliferacije crijevnog mikrobioma. U trenutnoj studiji, ove promjene u mikrobnom ekosustavu crijeva dovele su do smanjenog zatvora, nadutosti i simptoma upalnog sindroma crijeva, dok su podržavale imunološku funkciju.

Kako bi se potvrdili ovi rezultati i pružila holistička procjena utjecaja personaliziranih pristupa prehrani na hranjive tvari temeljene na umjetnoj inteligenciji, potrebne su buduće studije s duljim razdobljima praćenja i većim veličinama uzoraka.

Izvori: