Забравете издадените от правителството хранителни пирамиди. Нека един алгоритъм ви каже как да се храните.

бяха анализирани

Кредит. Ерик Блад

Д-р Топол е кардиолог.

Преди няколко месеца участвах в двуседмичен експеримент, който включваше използване на приложение за смартфон, за да проследявам всяка хапка храна, която съм ял, всяка напитка, която съм изпил и всяко лекарство, което съм приемал, както и колко съм спал и спортувал. Носех сензор, който следеше нивата на глюкозата в кръвта ми, и изпратих проба от изпражненията си за оценка на чревния ми микробиом. Всички мои данни, натрупани с подобен вход от повече от хиляда други хора, бяха анализирани от изкуствен интелект, за да се създаде персонализиран диетичен алгоритъм. Въпросът беше да разбера каква храна трябва да ям, за да живея по-дълго и по-здравословно.

Резултатите? В категорията на сладките: чийзкейкът получи оценка А, но пълнозърнестите смокинови барове бяха C -. В плодовете: Ягодите бяха A + за мен, но грейпфрутът - C. В бобовите растения: Смесените ядки бяха A +, но вегетарианските бургери - C. Излишно е да казвам, че не съвпадаше с това, което мислех, че знам за здравословното хранене.

Оказва се, че въпреки десетилетия диетични прищявки и издадени от правителството хранителни пирамиди, ние знаем изненадващо малко за науката за храненето. Много е трудно да се направят висококачествени рандомизирани проучвания: Те изискват хората да се придържат към диета в продължение на години, преди да може да се направи оценка на значими здравни резултати. Най-голямата досега - която установи, че „средиземноморската диета“ намалява риска от инфаркти и инсулти - трябваше да бъде оттеглена и публикувана отново с омекотени заключения. Повечето изследвания са наблюдателни, разчитат на хранителни дневници или разклатените спомени на участниците. Има много такива проучвания, при които над сто хиляди души са оценени за консумация на въглехидрати или фибри, сол или изкуствени подсладители и най-доброто, което можем да кажем, е, че може да има връзка, а не каквато и да е причина и следствие. Може би не е изненадващо, че тези изследвания последователно си противоречат. Междувременно полето е подкопано от хранителната индустрия, която се опитва да окаже влияние върху изследванията, които финансира.

Сега централният недостатък в цялата предпоставка става ясен: идеята, че има една оптимална диета за всички хора.

Едва наскоро, с възможността да анализираме големи масиви от данни с помощта на изкуствен интелект, научихме колко опростено и наивно е предположението за универсална диета. И биологично, и физиологично е неправдоподобно: противоречи на забележителната хетерогенност на човешкия метаболизъм, микробиома и околната среда, за да назовем само няколко от измеренията, които правят всеки от нас уникален. Оказва се, че добрата диета трябва да бъде индивидуализирана.

Все още сме далеч от това да знаем какво означава това на практика. Редица компании пускат на пазара „нутригеномика“ или идеята, че ДНК тестът може да даде насоки за това какви храни трябва да ядете. Срещу заплащане те ще вземат проби от слюнката ви и ще осигурят елементарен панел от някои от буквите на генома ви, но нямат данни, за да подкрепят теорията си.

Измислянето на наистина персонализирана диета ще изисква смачкване на милиарди данни за всеки човек. В допълнение към анализа на 40 трилиона бактерии от около 1000 вида, които се намират в червата ни, както направи проектът, в който участвах, ще трябва да вземе предвид всички аспекти на здравето на този човек, включително начин на живот, фамилна анамнеза, медицински състояния, имунна система, анатомия, физиология, лекарства и околна среда. Това ще изисква разработване на изкуствен интелект, по-сложен от всичко, което все още е на пазара.

Първото голямо развитие в тази област се случи преди няколко години, когато Еран Сегал, Еран Елинав и техните колеги от Института за наука на Вайцман в Израел публикуваха в списание Cell забележителен документ, озаглавен „Персонализираното хранене чрез прогнозиране на гликемичните отговори“.

Смята се, че скоковете в нивата на глюкозата в кръвта в отговор на храненето са показател за риск от диабет, въпреки че все още не знаем дали избягването им променя този риск. Тези скокове са само един подпис за нашия индивидуализиран отговор на храната. Но те представляват първото обективно доказателство, че наистина реагираме съвсем различно на яденето на едни и същи храни в еднакви количества.

Проучването включва 800 души без диабет. Данните за всеки човек включват времето на всяко хранене, количество и съдържание на храна и напитки, физическа активност, височина, тегло и сън. На участниците се прави оценка на жителите на микробиома в кръвта и червата и се наблюдава кръвната им глюкоза в продължение на една седмица. Те изядоха повече от 5000 стандартизирани ястия, предоставени от изследователите, които съдържаха популярни продукти като шоколад и сладолед, както и близо 47 000 ястия, които се състоеха от обичайния им прием на храна. Общо са направени над 1,5 милиона измервания на глюкозата. Това е голям набор от данни.

Използвайки машинно обучение, подтип на изкуствения интелект, милиардите точки от данни бяха анализирани, за да се види какво стимулира глюкозния отговор към определени храни за всеки индивид. По този начин е изграден алгоритъм без пристрастията на учените.

Установено е, че повече от сто фактора участват в гликемичния отговор, но особено храната не е ключов фактор, определящ фактора. Вместо това бяха чревните бактерии. Тук бяха две едновременни първи в хранителната наука: едното, откритието, че нашият чревен микробиом играе толкова голяма роля в нашия уникален отговор на приема на храна, а другото, че това откритие стана възможно от А.И. Списанието публикува придружаваща редакция, озаглавена „Siri, какво да ям?“

Няколко последващи проучвания на тези изследователи и други потвърдиха не само значението на нашия микробиом, но също така, че значителна част от здравите хора имат високи нива на глюкоза след хранене. Любопитството ми към това ме накара да се обърна към д-р Сегал и д-р Елинав, за да попитам дали ще ме тестват.

Няколко седмици по-късно данните ми бяха погълнати от техния алгоритъм за машинно обучение. Оказа се, че чревният ми микробиом е гъсто населен от един конкретен бъг - Bacteroides stercoris, представляващ 27 процента от съжителите ми (в сравнение със средното ниво от по-малко от 2 процента в общата популация). Имах няколко скока на глюкоза до 160 милиграма на децилитър кръв (нормалните нива на глюкоза на гладно са по-малко от 100, но все още не знаем кое ниво е нормално след хранене).

След това бях снабден с набор от конкретни препоръки за храна, за да избегна скокове на глюкоза, включително тази информация за чийзкейка и смесените ядки, както и база данни за прогнози за глюкоза за 100 000 храни и напитки.

Това звучи чудесно, но разбрах, че имам голям проблем. В по-голямата си част силно препоръчваните храни, като сирене, бяха тези, които наистина не харесвах, докато тези с рейтинг C-, като овесена каша, пъпеш и тиквичка, обикновено бяха сред любимите ми. Bratwurst (най-лошият и потенциално най-смъртоносен вид храна според мен) беше оценен с A +! Ако исках да избегна скокове на глюкоза, ще трябва да направя някои доста големи жертви в диетата си.

Въпреки това беше интересна първа стъпка по пътя към персонализирана диета. Сега има търговска версия на този тест, основана на изследванията на д-р Сегал и д-р Елинав, въпреки че е много по-ограничен: Той анализира само проба от микробиом в червата, без да следи глюкозата или какво ядете.

В тази област се полагат и други усилия. В някои продължаващи проучвания за храненето, снимки на смартфони на чиниите с храна на участниците се обработват чрез дълбоко обучение, друг подтип на AI, за да се определи точно какво ядат. Това избягва караницата с ръчно регистриране на данните и използването на ненадеждни хранителни дневници (стига участниците да не забравят да направят снимката).

Но това е един вид данни. Това, което наистина трябва да направим, е да съберем множество видове данни - активност, сън, ниво на стрес, лекарства, геном, микробиом и глюкоза - от множество устройства, като кожни пластири и интелигентни часовници. С усъвършенстваните алгоритми това е изключително възможно. През следващите няколко години бихте могли да имате виртуален здравен треньор, който задълбочено да научи за вашите съответни здравни показатели и да ви предостави персонализирани диетични препоръки.

Ползите от такъв треньор, разбира се, ще трябва да бъдат валидирани чрез рандомизирани проучвания, за разлика от безбройните диети, които се подлагат на ястреб, без никакво доказателство, че са ефективни или дори безопасни.

Не често смятаме диетата за опасна, но грешните храни могат да бъдат опасни за хора с определени рискове или състояния. Имах два пристъпа на камъни в бъбреците. За да избегна една трета, трябва да стоя далеч от храни с високо съдържание на оксалат, естествена молекула, богата на растения. Но ако погледнете препоръките за моята персонализирана диета, много - като ядки и ягоди - са с високо съдържание на оксалат. Това е голяма грешка, защото съществуващите ми медицински състояния не бяха един от входовете на теста. И тъй като ние претърпяваме значителни промени през живота си, като бременност или стареене, ще се нуждаем от преоценки на това каква трябва да бъде нашата оптимална диета.

Засега е поразително, че са били необходими големи данни и A.I. да рестартираме възприятията си за нещо толкова фундаментално като това, което ядем. Все още сме далеч от „Ти Палео, аз Кето“, но най-накрая постигаме напредък, научавайки, че няма такова нещо като универсална диета.

Ерик Топол (@EricTopol), кардиолог и професор по молекулярна медицина, е изпълнителен вицепрезидент на Scripps Research. Той е автор на предстоящата „Дълбока медицина“, от която е адаптирано това есе.