Nový model ukladania údajov presne predpovedá individuálne glykemické reakcie

Nový model ukladania údajov presne predpovedá individuálne glykemické reakcie

Keď zjete desiatu – povedzme mäsovú guľku alebo marshmallow – ako to ovplyvní vašu hladinu cukru v krvi? Je to prekvapivo zložitá otázka: Glykemická odpoveď tela na rôzne potraviny sa líši v závislosti od individuálnej genetiky, mikrobiómov, hormonálnych výkyvov a ďalších. Z tohto dôvodu si poskytovanie personalizovaného výživového poradenstva, ktoré dokáže okrem iného zvládnuť cukrovku, obezitu a kardiovaskulárne ochorenia, vyžaduje nákladné a rušivé testovanie, čo sťažuje poskytovanie účinnej starostlivosti vo veľkom rozsahu.

V novinách vJournal of Diabetes Science and TechnologyVýskumníci zo Stevens Institute of Technology ponúkajú nový prístup: model úsporného modelu, ktorý dokáže presne predpovedať jednotlivé glykemické reakcie bez potreby odberov krvi, vzoriek stolice či iných nepríjemných testov. Kľúč k ich prístupu? Sledujte, čo ľudia skutočne jedia.

Môže to znieť ako samozrejmosť, ale doteraz sa väčšina výskumov zamerala na makroživiny, ako sú gramy sacharidov namiesto konkrétnych potravín, ktoré ľudia jedia. Ukázali sme, že analýzou typov potravín je možné robiť veľmi presné predpovede s oveľa menším množstvom údajov. “

Dr. Samantha Kleinberg, profesorka informatiky na katedre farieb

Tím Dr. Kleinberga skúmal dva súbory údajov, ktoré obsahovali podrobné denníky potravín a údaje z nepretržitého monitorovania glukózy pre takmer 500 ľudí s cukrovkou (v USA aj v Číne). Pomocou existujúcich databáz potravín a Chatgpt klasifikovali každé jedlo podľa obsahu makroživín a použili aj štruktúru potravín (napríklad mäso je viac podobné syrom), aby mohli rozlíšiť medzi nutrične ekvivalentnými potravinami.

Trénovaním algoritmu s použitím údajov o strave a charakteristík potravín, ako aj niektorých demografických podrobností, bol tím schopný predpovedať glykemickú odpoveď každého človeka na každú potravinu s prakticky rovnakou úrovňou presnosti v predchádzajúcich štúdiách, ktoré zahŕňali podrobné údaje o mikrobiómoch a ďalšie vypočítané informácie.

"Ešte stále neviemePrečo?"Zahrnutie vlastností potravín je veľký rozdiel," hovorí Dr. Kleinberg. Je možné, že informácie o potravinách sú zástupcom mikroživín, ktoré riadia glykemické reakcie, alebo že fyzikálne vlastnosti určitých potravín spôsobujú, že ich ľudia jedia inak alebo trávia inak.

Tým, že sa zameral na typy potravín, bol tím schopný preskúmať aj individuálne variácie glykemických reakcií. „Pretože ľudia jedia rovnaké jedlá znova a znova, údaje nám poskytujú prehľad o tom, ako sa individuálne reakcie na určité potraviny časom menia,“ vysvetľuje Dr. Kleinberg. Tím zistil, že zahrnutie údajov o menštruačných cykloch do ich modelu predstavovalo veľkú časť vnútrosubjektových variácií, čo naznačuje, že posun hladín hormónov môže hrať dôležitú úlohu pri sprostredkovaní individuálnych glykemických reakcií.

Model tímu tiež presne predpovedá glykemickú odozvu pre americkú aj čínsku populáciu – dôležité zistenie, pretože modely založené na mikrobiómoch sa často snažili dosiahnuť presné výsledky v rôznych kultúrnych kontextoch. „Na predpovede nepotrebujeme údaje o konkrétnej regionálnej populácii,“ vysvetľuje Dr. Kleinberg.

Nový model je tiež dostatočne výkonný na to, aby predpovedal glykemické reakcie osoby na základe demografických údajov bez potreby prispôsobeného školenia o potravinových denníkoch alebo iných personalizovaných údajoch. V dôsledku toho by lekári mohli potenciálne vyživovať model, aby poskytli nutričné ​​poradenstvo počas úvodného stretnutia s pacientom bez potreby prácnych protokolov o potravinách alebo rušivého testovania. „Ak máme viac údajov, môžeme poskytnúť lepšie odporúčania, ale bez osobných informácií môžeme dosiahnuť veľmi dobré výsledky,“ vysvetľuje Dr. Kleinberg. "To znamená, že môžeme pacientom okamžite poskytnúť užitočné rady - a dúfame, že ich to bude motivovať, aby pokračovali."

Ďalej tím plánuje vylepšiť svoj model pomocou väčších súborov údajov a preskúmať, či pridanie údajov o mikrobiómoch zvyšuje presnosť ich modelu. "To je veľká otázka, pretože ak nám samotné informácie o potravinách poskytnú všetko, čo potrebujeme, možno nebude potrebné zbierať vzorky stolice alebo robiť iné testy," hovorí Dr. Kleinberg. "To by mohlo urobiť personalizovanú výživu dostupnejšou a dostupnejšou pre každého."

Zdroje: