Nový model ukládání dat přesně předpovídá individuální glykemické odezvy

Nový model ukládání dat přesně předpovídá individuální glykemické odezvy

Když jíte svačinu – řekněme karbanátek nebo marshmallow – jak to ovlivní vaši hladinu cukru v krvi? Je to překvapivě těžká otázka: Glykemická reakce těla na různé potraviny se liší v závislosti na individuální genetice, mikrobiomech, hormonálních výkyvech a dalších. Z tohoto důvodu vyžaduje poskytování personalizovaného výživového poradenství, které může mimo jiné zvládat diabetes, obezitu a kardiovaskulární onemocnění, nákladné a rušivé testování, což ztěžuje poskytování účinné péče ve velkém měřítku.

V novinách vJournal of Diabetes Science and TechnologyVědci ze Stevensova technologického institutu nabízejí nový přístup: model úsporného modelu, který dokáže přesně předpovídat jednotlivé glykemické reakce bez nutnosti odběrů krve, stolice nebo jiných nepříjemných testů. Klíč k jejich přístupu? Sledujte, co lidé skutečně jedí.

Může to znít jako samozřejmost, ale zatím se většina výzkumů soustředila na makroživiny, jako jsou gramy sacharidů, místo na konkrétní potraviny, které lidé jedí. Ukázali jsme, že analýzou typů potravin je možné provádět vysoce přesné předpovědi s mnohem menším množstvím dat. “

Dr. Samantha Kleinberg, profesorka barevné katedry informatiky

Tým Dr. Kleinberga zkoumal dva soubory dat, které zahrnovaly jak podrobné deníky o jídle, tak údaje o nepřetržitém monitorování glukózy pro téměř 500 lidí s diabetem (v USA i v Číně). Pomocí existujících databází potravin a Chatgpt klasifikovali každé jídlo podle obsahu makroživin a také použili strukturu potravin (například maso je více podobné sýrům), aby mohli rozlišovat mezi nutričně ekvivalentními potravinami.

Natrénováním algoritmu využívajícího dietní údaje a charakteristiky potravin, stejně jako některé demografické detaily, byl tým schopen předpovědět glykemickou odezvu každého člověka na každé jídlo s prakticky stejnou úrovní přesnosti v předchozích studiích, které zahrnovaly podrobné údaje o mikrobiomu a další vypočítané informace.

"Pořád nevímeProč"Zahrnutí vlastností potravin je velký rozdíl," říká Dr. Kleinberg. Je možné, že informace o potravinách jsou zástupným znakem mikroživin, které řídí glykemické reakce, nebo že fyzikální vlastnosti určitých potravin způsobují, že je lidé jedí jinak nebo je jinak tráví.

Zaměřením se na typy potravin byl tým také schopen prozkoumat individuální variace v glykemických odpovědích. „Protože lidé jedí stále stejná jídla, data nám poskytují přehled o tom, jak se individuální reakce na určité potraviny v průběhu času mění,“ vysvětluje Dr. Kleinberg. Tým zjistil, že zahrnutí údajů o menstruačních cyklech do jejich modelu představovalo velkou část variací uvnitř subjektu, což naznačuje, že posun hladin hormonů by mohl hrát důležitou roli při zprostředkování individuálních glykemických odpovědí.

Model týmu také přesně předpovídá glykemickou odezvu pro americkou i čínskou populaci – důležité zjištění, protože modely založené na mikrobiomu se často potýkaly s produkcí přesných výsledků v různých kulturních kontextech. „K předpovědi nepotřebujeme údaje o konkrétní regionální populaci,“ vysvětluje Dr. Kleinberg.

Nový model je také dostatečně výkonný na to, aby předpovídal glykemické reakce člověka na základě demografických údajů, aniž by bylo potřeba trénovat na míru o potravinových záznamech nebo jiných personalizovaných datech. V důsledku toho by lékaři mohli model potenciálně vyživovat, aby poskytovali nutriční rady během úvodního setkání s pacientem, aniž by potřebovali pracné protokoly o jídle nebo rušivé testování. „Pokud máme více dat, můžeme poskytovat lepší doporučení, ale můžeme dosáhnout velmi dobrých výsledků bez osobních informací,“ vysvětluje Dr. Kleinberg. "To znamená, že můžeme pacientům okamžitě poskytnout užitečné rady - a doufejme, že je to bude motivovat, aby pokračovali."

Dále tým plánuje vylepšit svůj model pomocí větších souborů dat a prozkoumat, zda přidání mikrobiomových dat zvyšuje přesnost jejich modelu. "To je velká otázka, protože pokud nám samotné informace o potravinách poskytnou vše, co potřebujeme, možná nebude potřeba sbírat vzorky stolice nebo dělat jiné testy," říká Dr. Kleinberg. "To by mohlo učinit personalizovanou výživu dostupnější a dostupnější pro každého."

Zdroje: