Nutrição personalizada baseada em IA mostra-se promissora na melhoria da saúde intestinal

Nutrição personalizada baseada em IA mostra-se promissora na melhoria da saúde intestinal

Um estudo piloto de seis semanas mostra que dietas personalizadas alimentadas por inteligência artificial podem melhorar a diversidade do microbioma intestinal e reduzir os riscos para a saúde relacionados com a dieta, embora seja necessária mais investigação.

Programas de nutrição personalizados baseados em inteligência artificial (IA) têm o potencial de impactar positivamente o microbioma intestinal em humanos. No entanto, são necessárias pesquisas adicionais para determinar o uso de táticas intestinais em forma de microbioma para uma nutrição personalizada.

Um atualNutrientesEstudo examina os efeitos de programas de nutrição personalizados baseados em IA no microbioma intestinal de indivíduos saudáveis.

Os benefícios para a saúde da nutrição personalizada

Uma dieta e um estilo de vida saudáveis ​​são cruciais para reduzir o risco de doenças não transmissíveis, como diabetes, cancro, obesidade e doenças cardiovasculares. Apesar destas orientações, as taxas de doenças relacionadas com a alimentação continuam a aumentar, reflectindo uma variabilidade significativa na resposta de cada pessoa aos alimentos. Portanto, continua a existir uma necessidade urgente de novas estratégias personalizadas como alternativa à abordagem ineficaz de “dieta única para todos”.

Nos últimos anos, os investigadores têm-se interessado cada vez mais pelo potencial dos planos nutricionais personalizados para aliviar problemas de saúde, como doenças cardiometabólicas, e promover um envelhecimento saudável.

Tecnologia de IA em nutrição

Cientistas alimentares e especialistas em nutrição implementaram recentemente tecnologias de IA para promover dietas sustentáveis, ecológicas e personalizadas. Por exemplo, chatbots baseados em IA foram desenvolvidos para criar planos de dieta ideais para perda de peso e controle de diabetes, enquanto um Dietsian Virtual de IA baseado em evidências foi recentemente criado para responder perguntas relacionadas à dieta para pacientes com câncer.

Para uma nutrição personalizada, modelos robustos de aprendizagem automática podem apoiar sistemas de saúde digitais, sensores vestíveis e aplicações móveis, que agora são monitorizados para avaliar a eficácia das recomendações nutricionais geradas, personalizadas para as necessidades e características de um indivíduo.

No entanto, os programas modernos de nutrição personalizada parecem subestimar a importância dos factores biológicos que influenciam a variabilidade das respostas de um indivíduo aos alimentos em relação à sua saúde.

Sobre o estudo

Os pesquisadores do presente estudo avaliaram os efeitos de uma intervenção de programa de nutrição personalizada baseada em IA de seis semanas na composição da microbiota intestinal de indivíduos saudáveis. Mudanças nos níveis de macronutrientes, características antropométricas e bioquímicas induzidas pela dieta e outras modificações microbianas intestinais também foram avaliadas.

Um estudo piloto foi realizado com vinte e nove participantes saudáveis ​​recrutados no Centro de Pesquisa e Tecnologia (CERTH) na Grécia. O Projeto Proteína instruiu os candidatos selecionados a usar um aplicativo digital de saúde para smartphone que fornece diretrizes para manter um estilo de vida saudável, nutricionalmente saudável e ativo.

O Protein Mobile App forneceu recomendações de refeições diárias e semanais com base em um novo nutricionista personalizado por IA. Este aplicativo baseado em IA leva em consideração as preferências alimentares, condições de saúde e características físicas do usuário para sugerir planos de dieta personalizados e adequados.

No início do estudo (pré-proteína), a nutrição e os participantes do estudo estabeleceram metas de nutrição e atividade física (AF) que poderiam ser alcançadas através de um estilo de vida ativo e adesão a uma dieta mediterrânea projetada para atender às necessidades específicas do indivíduo. Planos personalizados de nutrição e AF foram gerados automaticamente pelo consultor de IA e entregues aos participantes por meio do aplicativo Protein em smartphones.

Após esse período (pós-proteína), o nutricionista avaliou o progresso dos participantes na consulta de acompanhamento.

Resultados do estudo

A idade média da coorte do estudo era de 35 anos, todos viviam acima da linha da pobreza. A maioria dos participantes do estudo eram casados ​​e não fumantes. De 29 pessoas, 20 excederam a ingestão diária recomendada de energia.

O sequenciamento genômico das regiões V3-V4 do ácido ribonucleico ribossômico 16S (rRNA) foi realizado em 58 amostras coletadas de 29 indivíduos. No total foram identificados três filos, 19 classes, 44 ordens, 82 famílias e 231 gêneros.

FirmementeEBacteroidotaforam microbiomas intestinais dominantes identificados no início do estudo e na visita de acompanhamento de seis semanas. Em ambos os momentos,Prevotella, BacteroidesEFaCalibacteriumeram frequentemente identificados. No entanto, maior diversidade e abundância da microbiota intestinal foram observadas no TimePoint pós-proteína em comparação com os níveis basais pré-proteína.

Rodospirilalesforam as variantes de sequência de amplicon (ASVs) mais reguladas, classificadas por significância, seguidas porGrupo Eubacterium CoprostanoligenesERuminococoGéneros. O potencial funcional das alterações taxonômicas observadas foi avaliado através de análises metagenômicas, que identificaram 12 vias de significância nominal, a maioria das quais associadas a processos metabólicos microbianos e à degradação de purinas.

O momento pós-proteína foi associado a reduções significativas na ingestão de carboidratos, proteínas e energia total. As reduções médias de 39%, 33% e 14% no consumo de álcool/bebidas, doces e fast food também foram observadas ao final da intervenção. Notavelmente, a adesão à dieta mediterrânica não mudou entre os momentos.

Não foram observadas alterações significativas nas medidas antropométricas, exceto uma pequena, mas significativa redução na média da circunferência da cintura. Os níveis de PA foram consistentemente variáveis ​​antes e depois da proteína na coorte do estudo.

Mudanças na ingestão de doces foram positivamente correlacionadas com peso corporal, gordura, circunferência da cintura e medidas de hemoglobina. Uma associação positiva robusta entre ingestão de gordura e saciedadeOscillospiráceasfoi observado.

Uma forte associação positiva entre uréia eLachnospiraceae foiobservadoenquantouma correlação negativa entre os níveis de colesterol eOscilibacterfoi relatado.

Conclusões

As intervenções nutricionais personalizadas assistidas por IA têm o potencial de promover a saúde geral, facilitando a proliferação saudável do microbioma intestinal. No presente estudo, essas mudanças no ecossistema microbiano intestinal resultaram na redução dos sintomas de constipação, distensão abdominal e síndrome inflamatória intestinal, ao mesmo tempo que apoiam a função imunológica.

Para validar estes resultados e fornecer uma avaliação holística do impacto das abordagens nutricionais personalizadas nos nutrientes baseados em IA, são necessários estudos futuros com períodos de acompanhamento mais longos e amostras maiores.

Fontes: