Чи може алгоритм надати вам індивідуальний раціон, щоб утримати вас?
Чи може алгоритм надати вам індивідуальний раціон для збереження здоров’я ?
З найкращими побажаннями та щасливим Новим 2016 роком
Це надзвичайно довга стаття, яку я вам пропоную, але вона стосується вашої дієти і, отже, вашого здоров'я, судіть натомість ...
"Чи може алгоритм надати вам індивідуальний раціон для збереження здоров’я?" Ось ексклюзивне інтерв'ю для кишкової мікробіоти для здоров'я (GMFH) Ерана Елінава з Ізраїлю, в якому описується, як він та його колеги використовували вимірювання мікробіоти кишечника для створення персоналізованих дієт, які успішно знижували рівень глюкози в крові. "
Еран Елінав та Еран Сегал з Інституту наук Вейцмана в Реховоті, Ізраїль, провели недавнє дослідження, яке оскаржило деякі давні припущення щодо реакції на рівень цукру в крові. У когорті з 800 людей дослідники спостерігали високо персоналізовані реакції на рівень цукру в крові, при цьому люди дуже по-різному реагували на однакові продукти. Поєднуючи вимірювання мікробіоти кишечника з іншими особистими даними, дослідники розробили алгоритм машинного навчання, який точно передбачає персоналізовану глікемічну реакцію (PPGR) (PPGR) після їжі. Дослідники використовували алгоритм для створення персоналізованих дієтичних втручань, спрямованих на контроль PPGR. Ці дієти, створені за допомогою алгоритму, успішно знизили PPGR, що може мати корисні метаболічні наслідки. (Дивіться відео-зведення цього дослідження.)
Еран Елінав з Інституту науки Вейцмана (Ізраїль)
GMFH взяв інтерв'ю у Ерана Елінава, щоб дізнатись більше про це дослідження.
Як виник цей дослідницький проект ?
Моя лабораторія та лабораторія Ерана Сегала [дуже] різні. Я походжу з медичного та [імунологічного] рівня. Еран - математик. Ми [вже] кілька років співпрацюємо стратегічно, і основні запитання, які ми задаємо, стосуються того, як управляється мікробіомом кишечника, і як мікробіом, у свою чергу, регулює різні аспекти нашого здоров’я. Основними сферами, на яких ми зосереджуємось, є ожиріння, діабет 2 типу та їх ускладнення.
У наших попередніх дослідженнях ми виявили, що харчування є, мабуть, найбільшим фактором, що визначає склад і функцію мікробіома, і більшість ефектів на ожиріння зумовлюється харчуванням [яке втручається] через вплив на ожиріння.
Це змусило нас переглянути всю літературу, яка є основою всього, чого ми дотримуємось у харчуванні.
Читаючи цю стару літературу [ми], майже все, що ми робимо в харчуванні, базується на бальних системах, які в основному базуються на різних компонентах їжі, яку ми їмо. Це можуть бути калорії, це може бути глікемічний індекс, але всі ці системи покликані давати цифри різним компонентам їжі.
Ми зосередились на глікемічному індексі, оскільки на сьогоднішній день найбільш широко застосовувана система підрахунку балів для харчових компонентів є основою багатьох дієт, і, подивившись стару літературу, ми зрозуміли, що все побудовано на дуже малих випробуваннях на людях, в яких десяти-двадцяти людям давали однакову їжу, а рівень цукру в крові вимірювали через дві години після вживання цих однакових продуктів. Отже, якщо, наприклад, ви хочете взяти десять людей і дати їм однаковий шматок селери ... [невелике збільшення включатиме глікемічний індекс селери.
Проблема полягає в тому, що коли ми намагаємось розглянути індивідуальну реакцію, а не лише середнє значення цієї невеликої групи людей, ми навряд чи змогли знайти якісь дані. І в двох дослідженнях [де] ми знайшли індивідуальні дані, мінливість цих десяти чи двадцяти людей була настільки високою, що середнє значення насправді мало особливого сенсу. У деяких людей високий глікемічний індекс з одними і тими ж продуктами, а хтось взагалі не реагує; все ж ми використовуємо середнє значення для побудови власного раціону.
Як ви взялися за розслідування цієї проблеми? ?
Початковою точкою для цього дослідження було те, що ми [вимірювали рівень цукру в крові], але не десять чи двадцять людей, а майже тисячу людей. Ми не тільки вимірювали рівень цукру в крові один або два рази, але ми використовували безперервний монітор глюкози з усіма цими учасниками, який вимірює рівень цукру в крові кожні п’ять хвилин протягом цілого тижня [і] дає нам більше 2000 вимірювань на людину на тиждень.
Протягом [тижня] ми зібрали, я думаю, безпрецедентну кількість персоніфікованих даних від кожної людини. Кожна особа заповнила ряд анкет, що стосуються минулої історії хвороби, сімейної історії, ліків тощо ... дуже детальний опитувальник з питань харчування, який висвітлював, що люди їдять, що вони віддають перевагу, що не їдять. Люди дали нам ... ряд планових аналізів крові. Люди дали нам свій мікробіом кишечника.
Для цього дослідження ми розробили додаток для смартфонів, який люди заповнювали протягом тижня. Вони розповіли нам, що вони їли, скільки вони їли з усього, свою активність, коли прокинулись і коли лягли спати.
Ми використовували дуже вдосконалений ланцюг обробки (або конвеєр) обчислень для послідовності та аналізу ... на багатьох різних рівнях, дуже всеосяжних, отримуючи дані як про склад, так і про функції кишкових мікробів кожної людини.
Ви були здивовані результатами ?
Ми були дуже здивовані, побачивши, що незалежно від того, на яку їжу ми дивились, включаючи тестову їжу (яка була стандартизованою їжею, яку ми давали всім учасникам), мінливість була неймовірною.
Усі тисячі людей, на яких ми розглядали, дали нам дивовижний набір результатів, адже майже у кожної людини ми можемо знайти страви, які могли б зробити несподіване. [Це] говорить нам, наскільки ці відповіді протилежні інтуїції, і як ми сліпі, не вимірюючи їх.
Я можу навести вам кілька прикладів, але насправді є тисячі різних прикладів. Ми виявили людей, у яких, наприклад, спостерігається стрибок рівня цукру в крові після їжі, в якій овочами, що були основним компонентом, були помідори.
Ми бачили людей, які не мають стрибка рівня цукру в крові, коли вони їдять морозиво, тоді як вони мають стрибок, коли вони їли рис.
Деякі люди ... їли піцу, і рівень цукру в крові майже не змінювався. Деякі люди не мають піку, коли вони випили скромну кількість алкоголю.
Як ви використовували ці дані для розробки методу прогнозування ?
Наприкінці тижня ми мали величезну кількість власних даних, які обчислювальна група в нашій лабораторії вклала у дуже складний алгоритм навчання. [Вони] взяли всі дані та розробили [алгоритм], який після тривалого і нудного процесу міг особисто передбачити реакцію кожної людини на різні типи їжі з точки зору реакції цукру в крові. Тут важливо те, що передбаченням було не лише [для] їжі, яку з’їли протягом тижня, але [для] всієї їжі, навіть їжі, якої ми ніколи не бачили, щоб людина їла протягом тижня. Точність цієї системи прогнозування була значно вищою, ніж те, що ви отримали б, якщо б звернулися до кабінету дієтолога.
В останній частині нашої статті ми описуємо ще один аспект перевірки, в який ми втручаємось, даючи групі людей, які страждають від діабету, набір індивідуальних "хороших" чи "поганих" дієт, які були побудовані для кожного. Деякі учасники.
[Кожна людина мала] тиждень “хорошої” дієти та тиждень “поганої” дієти, тоді як ми довго стежили за кожним учасником. Ми змогли показати, що ці ['хороші'] короткострокові персоналізовані дієти змогли покращити реакції на рівень цукру в крові, незважаючи на те, що кожна людина мала свою окрему дієту, і незважаючи на те, що всі вони починали з одного. Різного мікробіому.
Як мікробіота кишечника могла вплинути на реакцію глюкози ?
У цьому відношенні запропоновано ряд різних механізмів, які можуть впливати на господаря. У цьому конкретному проекті ми зробили щось зовсім інше, ніж те, що ми звикли робити - ми не вивчали механізм того, що відбувається, але зібрали дані та проаналізували їх '' - складний спосіб передбачити відповідь хоста, з тисячами різних характеристик, навіть незважаючи на те, що ми не розуміємо кожну з цих характеристик або як це впливає на цю передбачуваність чи як впливає на господаря.
[Як приклад механізму], за допомогою якого мікробіом може впливати на метаболічний гомеостаз ... у мікробіома можуть бути відмінності у збиранні енергії, тобто кількості енергії, яку потрібно витягти з різних продуктів харчування. Ми можемо мати дві конфігурації мікробіома, які можуть витягувати різну кількість енергії з однієї і тієї ж їжі та доставляти її господареві. Це могло б пояснити індивідуальну мінливість, що спостерігається після споживання подібних продуктів.
Є й інші ефекти, які мікробіом надає, які мають відношення до того, як ми реагуємо на їжу, наприклад, вплив мікробіому на імунну функцію. Існує багато різних досліджень ... він показує мікробіом як центральний двигун багатьох різних функцій імунної системи, а імунну систему - як дуже важливий компонент нашого метаболічного гомеостазу.
Які межі цієї роботи?
Одне обмеження нашої роботи на даний момент полягає в тому, що [поки що ми змогли показати] короткострокові результати.
Ми досліджуємо [сьогодні], що буде відбуватися протягом більш тривалого періоду.
На даний момент ми проводимо більш тривале подвійне сліпе дослідження, в якому ми порівнюємо індивідуальний підхід (наш підхід) із еталонним показником на місцях і, стежачи за особами протягом тривалого періоду часу, до року. Там ми хотіли б побачити, чи впливає наш підхід на довгострокові клінічні результати, такі як перехід від діабету до діабету, рівень жиру в печінці, ожиріння тощо.
Іншим обмеженням нашого дослідження є те, що, оскільки ми вчені і робили це з наукової цікавості, ми не знали, яка подія буде важливішою у цьому прогнозі. Ми виміряли все на кожній людині. Тож це був дуже дорогий і дуже складний процес.
На даний момент ми аналізуємо велику кількість зібраних нами даних і зводимо до мінімуму необхідність бачити всі події ... для того, щоб мати змогу знаходити з хорошою передбачуваністю, використовуючи мінімальний набір параметрів. [Це] уникне необхідності підключати монітор глюкози і робити всі ті численні тести [які ми робили] протягом цього тижня дослідження. Це може бути поточним потенційним обмеженням, яке ми намагаємось подолати, розглядаючи різні комбінації характеристик і бачачи, який мінімум необхідний.
Яке головне повідомлення Ви хочете, щоб пацієнти та медичні працівники відняли від цього дослідження? ?
Зараз я виступаю як лікар: ми повинні бути дуже обережними, тому що, на мою думку, ми зробили тут кілька відкриттів, що мають велике потенційне значення, але я не хотів би йти на надмірну інтерпретацію даних, щоб широко змінити рекомендації та рекомендації. від цього.
NB: Це інтерв’ю відредаговано для ясності.
Стаття опублікована в суботу, 26 грудня 2015 року, о 13 год 28 хв. Ця стаття класифікується як Допитливість, Навколишнє середовище, Харчування, Здоров’я. Ви можете стежити за коментарями, отриманими цією статтею, через стрічку. Ви можете залишити коментар або зробити трекбек зі свого сайту.
1 коментар до “Чи може алгоритм надати вам індивідуальний раціон для збереження здоров’я?”
Я зосередився у своїй роботі на персоналізованому харчуванні та прогностичній медицині,
Я шукаю підтверджену підтримку для роботи над та розробки практичної моделі та проведення епідеміологічних досліджень,
ця стаття повністю йде в цьому напрямку, дякую