Personalizirana prehrana, ki jo poganja umetna inteligenca, obeta izboljšanje zdravja črevesja

Personalizirana prehrana, ki jo poganja umetna inteligenca, obeta izboljšanje zdravja črevesja

Šesttedenska pilotna študija kaže, da lahko prilagojene diete, ki jih poganja umetna inteligenca, izboljšajo raznolikost črevesnih mikrobiomov in zmanjšajo s prehrano povezana zdravstvena tveganja, čeprav je potrebnih več raziskav.

Personalizirani prehranski programi, ki temeljijo na umetni inteligenci (AI), lahko pozitivno vplivajo na črevesni mikrobiom pri ljudeh. Vendar pa so potrebne dodatne raziskave za določitev uporabe črevesne taktike v obliki mikrobioma za prilagojeno prehrano.

AktualnaHranilaŠtudija preučuje učinke prilagojenih prehranskih programov, ki jih poganja AI, na črevesni mikrobiom zdravih posameznikov.

Zdravstvene prednosti prilagojene prehrane

Zdrava prehrana in življenjski slog sta ključnega pomena za zmanjšanje tveganja za nenalezljive bolezni, kot so sladkorna bolezen, rak, debelost in bolezni srca in ožilja. Kljub tem smernicam stopnje bolezni, povezanih s prehrano, še naprej naraščajo, kar odraža veliko variabilnost v odzivu posameznika na hrano. Zato ostaja nujna potreba po novih personaliziranih strategijah kot alternativi neučinkovitemu pristopu »ena dieta za vse«.

V zadnjih letih se raziskovalci vedno bolj zanimajo za potencial prilagojenih prehranskih načrtov za lajšanje zdravstvenih stanj, kot so kardiometabolične bolezni, in spodbujanje zdravega staranja.

AI tehnologija v prehrani

Prehranski znanstveniki in strokovnjaki za prehrano so nedavno uvedli tehnologije umetne inteligence za spodbujanje trajnostne, okolju prijazne in prilagojene prehrane. Klepetalni roboti, ki jih poganja umetna inteligenca, so bili na primer razviti za ustvarjanje optimalnih prehranjevalnih načrtov za hujšanje in obvladovanje sladkorne bolezni, medtem ko je bil pred kratkim ustvarjen na dokazih temelječ virtualni dietetik, ki odgovarja na vprašanja v zvezi s prehrano za bolnike z rakom.

Za prilagojeno prehrano lahko robustni modeli strojnega učenja podpirajo digitalne zdravstvene sisteme, nosljive senzorje in mobilne aplikacije, ki se zdaj spremljajo za oceno učinkovitosti ustvarjenih prehranskih priporočil, prilagojenih potrebam in značilnostim posameznika.

Vendar pa se zdi, da sodobni personalizirani prehranski programi podcenjujejo pomen bioloških dejavnikov, ki vplivajo na variabilnost posameznikovih odzivov na hrano v povezavi z njihovim zdravjem.

O študiju

Raziskovalci v trenutni študiji so ocenili učinke šesttedenske intervencije personaliziranega prehranskega programa, ki temelji na umetni inteligenci, na sestavo črevesne mikrobiote zdravih posameznikov. Ocenjene so bile tudi spremembe ravni makrohranil, antropometričnih in biokemičnih lastnosti ter druge črevesne mikrobne spremembe, ki jih povzroča prehrana.

Pilotna študija je bila izvedena z devetindvajsetimi zdravimi udeleženci, izbranimi iz Centra za raziskave in tehnologijo (CERTH) v Grčiji. Projekt Protein je izbranim kandidatom naročil uporabo digitalne zdravstvene aplikacije za pametni telefon, ki ponuja smernice za ohranjanje zdravega, prehransko neoporečnega in aktivnega življenjskega sloga.

Mobilna aplikacija Protein je ponudila dnevna in tedenska priporočila za obroke na podlagi novega nutricionista, prilagojenega AI. Ta aplikacija, ki temelji na umetni inteligenci, upošteva uporabnikove prehranske nastavitve, zdravstveno stanje in fizične lastnosti, da predlaga prilagojene ustrezne prehranske načrte.

Na začetku (pred beljakovinami) so si udeleženci v prehrani in študiji postavili cilje glede prehrane in telesne dejavnosti (PA), ki jih je mogoče doseči z aktivnim življenjskim slogom in spoštovanjem sredozemske prehrane, oblikovane tako, da ustreza posameznikovim posebnim potrebam. Svetovalec za umetno inteligenco je samodejno ustvaril prilagojene prehranske načrte in načrte PA ter jih posredoval udeležencem prek aplikacije Protein na pametnih telefonih.

Po tem obdobju (po beljakovinah) je dietetik na nadaljnjem obisku ocenil napredek udeležencev.

Rezultati študije

Povprečna starost študijske kohorte je bila 35 let, vsi pa so živeli nad pragom revščine. Večina udeležencev študije je bila poročenih in nekadilcev. Od 29 oseb jih je 20 preseglo priporočeni dnevni energijski vnos.

Genomsko sekvenciranje regij V3-V4 16S ribosomske ribonukleinske kisline (rRNA) je bilo izvedeno na 58 vzorcih, zbranih pri 29 posameznikih. Skupno so identificirali tri vrste, 19 razredov, 44 redov, 82 družin in 231 rodov.

TrdnoinBakteroidotaso bili prevladujoči črevesni mikrobiomi ugotovljeni na začetku in šesttedenskem kontrolnem obisku. V obeh časovnih točkah,Prevotella, BacteroidesinFaCalibacteriumso bili pogosto identificirani. Vendar so opazili večjo raznolikost in številčnost črevesne mikrobiote na časovni točki po beljakovinah v primerjavi z izhodiščnimi ravnmi pred beljakovinami.

Rhodospirillalesso bile najbolj regulirane različice zaporedja amplikonov (ASV), razvrščene po pomembnosti, sledile soSkupina Eubacterium CoprostanoligenesinRuminokokGenera. Funkcionalni potencial opazovanih taksonomskih sprememb je bil ocenjen z metagenomskimi analizami, ki so identificirale 12 poti nominalnega pomena, od katerih je bila večina povezana z mikrobnimi presnovnimi procesi in razgradnjo purina.

Časovna točka po beljakovinah je bila povezana s pomembnim zmanjšanjem vnosa ogljikovih hidratov, beljakovin in skupnega energijskega vnosa. Ob koncu intervencije so opazili tudi povprečno zmanjšanje za 39 %, 33 % in 14 % pri vnosu alkohola/pijače, sladkarij in hitre hrane. Predvsem se spoštovanje sredozemske prehrane med časovnimi točkami ni spremenilo.

Pri antropometričnih meritvah niso opazili nobenih pomembnih sprememb, razen majhnega, a pomembnega zmanjšanja povprečnega obsega pasu. Ravni PA so bile dosledno spremenljive pred in po beljakovinah v študijski kohorti.

Spremembe v vnosu sladkega so bile pozitivno povezane s telesno težo, maščobo, obsegom pasu in meritvami hemoglobina. Trdna pozitivna povezava med vnosom maščobe in polnostjoOscillospiraceaeje bilo opaženo.

Močna pozitivna povezava med sečnino inLachnospiraceae je bilopazilikernegativna korelacija med ravnjo holesterola inOscillibacterje bilo prijavljeno.

Sklepi

Personalizirane prehranske intervencije s pomočjo umetne inteligence lahko spodbujajo splošno zdravje s spodbujanjem zdrave proliferacije črevesnega mikrobioma. V trenutni študiji so te spremembe v mikrobnem ekosistemu črevesja povzročile zmanjšano zaprtje, napihnjenost in simptome sindroma vnetnega črevesja, hkrati pa podpirajo imunsko funkcijo.

Za potrditev teh rezultatov in zagotavljanje celostne ocene vpliva prilagojenih prehranskih pristopov na hranila, ki temeljijo na umetni inteligenci, so potrebne prihodnje študije z daljšimi obdobji spremljanja in večjimi velikostmi vzorcev.

Viri: