Ny datalagringsmodell forutsier nøyaktig individuelle glykemiske responser

Ny datalagringsmodell forutsier nøyaktig individuelle glykemiske responser

Når du spiser en matbit - en kjøttbolle, for eksempel, eller en marshmallow - hvordan påvirker det blodsukkeret ditt? Det er et overraskende vanskelig spørsmål: Kroppens glykemiske respons på ulike matvarer varierer avhengig av individuell genetikk, mikrobiomer, hormonelle svingninger og mer. Av denne grunn krever det kostbare og påtrengende tester å gi personlig tilpasset ernæringsråd som kan håndtere blant annet diabetes, fedme og hjerte- og karsykdommer, noe som gjør det vanskelig å levere effektiv omsorg i stor skala.

I et papir iJournal of Diabetes Science and TechnologyForskere ved Stevens Institute of Technology tilbyr en ny tilnærming: en modellsparemodell som nøyaktig kan forutsi individuelle glykemiske responser uten behov for blodprøver, avføringsprøver eller andre ubehagelige tester. Nøkkelen til deres tilnærming? Spor hva folk faktisk spiser.

Det høres kanskje innlysende ut, men så langt har mest forskning fokusert på makronæringsstoffer som gram karbohydrater i stedet for den spesifikke maten folk spiser. Vi har vist at ved å analysere mattyper er det mulig å lage svært nøyaktige spådommer med langt mindre data. "

Dr. Samantha Kleinberg, fargeleder professor i informatikk

Teamet til Dr. Kleinberg undersøkte to datasett som inkluderte både detaljerte matdagbøker og kontinuerlige glukosemonitordata for nesten 500 personer med diabetes (både i USA og Kina). Ved å bruke eksisterende matdatabaser og Chatgpt klassifiserte de hvert måltid etter makronæringsinnhold og brukte også strukturen til matvarer (for eksempel ligner kjøtt mer på oster) slik at de kan skille mellom ernæringsmessig ekvivalente matvarer.

Ved å trene en algoritme ved å bruke kostholdsdata og matkarakteristikker, samt noen demografiske detaljer, var teamet i stand til å forutsi hver persons glykemiske respons på hver matvare med praktisk talt samme nivåer av nøyaktighet i tidligere studier som inkluderte detaljerte mikrobiomdata og annen beregnet informasjon.

"Vi vet fortsatt ikkeHvorfor"Inkludering av mategenskaper gjør en stor forskjell," sier Dr. Kleinberg. Det er mulig at matinformasjon er en proxy for mikronæringsstoffer som driver glykemisk respons, eller at de fysiske egenskapene til visse matvarer får folk til å spise dem annerledes eller fordøye dem annerledes.

Ved å fokusere på mattyper, var teamet også i stand til å undersøke individuelle variasjoner i glykemisk respons. "Fordi folk spiser de samme måltidene om og om igjen, gir dataene oss innsyn i hvordan individuelle svar på visse matvarer endres over tid," forklarer Dr. Kleinberg. Teamet fant at det å inkludere data om menstruasjonssykluser i modellen sto for mye av variasjonen mellom individene, noe som tyder på at skiftende hormonnivåer kan spille en viktig rolle i å formidle individuelle glykemiske responser.

Teamets modell forutsier også nøyaktig glykemisk respons for både den amerikanske og kinesiske befolkningen - et viktig funn fordi mikrobiombaserte modeller ofte har slitt med å produsere nøyaktige resultater i forskjellige kulturelle kontekster. "Vi trenger ikke data om en spesifikk regional befolkning for å komme med spådommer," forklarer Dr. Kleinberg.

Den nye modellen er også kraftig nok til å forutsi en persons glykemiske respons basert på demografiske data uten behov for skreddersydd opplæring på matlogger eller andre personlige data. Som et resultat kan klinikere potensielt gi næring til modellen for å gi ernæringsråd under et første møte med en pasient, uten behov for arbeidskrevende matprotokoller eller påtrengende testing. "Vi kan gi bedre anbefalinger hvis vi har mer data, men vi kan få veldig gode resultater uten personlig informasjon," forklarer Dr. Kleinberg. "Dette betyr at vi kan gi pasienter nyttige råd umiddelbart - og forhåpentligvis vil det motivere dem til å fortsette."

Deretter planlegger teamet å avgrense modellen sin med større datasett og undersøke om å legge til mikrobiomdata øker nøyaktigheten til modellen deres. "Det er det store spørsmålet, for hvis matinformasjon alene gir oss alt vi trenger, er det kanskje ikke nødvendig å samle inn avføringsprøver eller gjøre andre tester," sier Dr. Kleinberg. "Dette kan gjøre personlig tilpasset ernæring rimeligere og tilgjengelig for alle."

Kilder: