Хронические болезни, связанные с образом жизни, такие как сердечно-сосудистые заболевания, рак, ожирение и диабет, ежегодно уносят около 74% смертей по всему миру. Эти состояния возникают в результате сложного взаимодействия экологических факторов, таких как питание и образ жизни, и индивидуальных многоклеточных профилей, охватывающих геном, эпигеном, микробиом, протеом и метаболом. Многообразный характер этих заболеваний усложняет их исследование, профилактику, управление и лечение.
Роль прецизионного питания
Уникальные многоклеточные профили людей значительно влияют на их реакцию на диетические выборы, что вызывает растущий интерес к «прецизионному питанию». Этот инновационный подход сочетает диетические рекомендации с индивидуальными биологическими данными, предоставляя персонализированные советы по питанию.
Методы анализа данных
Традиционные статистические методики могут анализировать отдельные биомаркеры, но слабеют при изучении взаимодействия между рационом и многоклеточными данными. Поэтому существует явная необходимость в алгоритмах машинного обучения, которые хорошо справляются с анализом данных, кластеризацией образцов, распознаванием паттернов и классификацией многоклеточных данных в контексте диетической оценки.
Супервизированные методы машинного обучения, такие как ортогональная проекция на скрытые структуры (OPLS-DA) и частичный метод главных квадратов (PLS-DA), являются предпочтительными для исследований в области многоклеточной биологии, позволяя точно предсказать, как люди реагируют на конкретные диеты. Эти алгоритмы оценивают различные факторы для создания комплексной модели предсказания.
В отличие от них, несупервизированные алгоритмы, такие как анализ главных координат (PCoA) и анализ главных компонентов (PCA), служат исследовательским целям, выявляя паттерны в данных и помогая стратифицировать популяции на подгруппы. Полусупервизированные методы могут улучшить эти классификации даже при наличии частично размеченных данных. Способность машинного обучения анализировать сложные взаимодействия между диетическими привычками и многоклеточными профилями делает его необходимым для развития прецизионного питания.
Преодоление проблем оценки рациона
Точные данные о потреблении пищи крайне важны, но традиционно сложно их получить из-за зависимости от самозаявленных данных, что часто приводит к недооценке или переоценке. Технология распознавания изображений с использованием ИИ может кардинально изменить подход к оценке питания. Приложения для смартфонов могут распознавать продукты, использовать базы данных о продуктах и даже сканировать штрих-коды для подсчета пищевой ценности.
Модели глубинного обучения могут распознавать различия в изображениях еды, сегментируя разные продукты, анализируя данные пикселей. Однако точность идентификации продуктов может снижаться из-за разнообразий в их внешнем виде, смеси нескольких продуктов и сходств между разными продуктами. Кроме того, приготовление пищи изменяет пищевую ценность, что требует обновленных баз данных, отражающих эти изменения.
Для повышения точности будущие модели глубинного обучения должны обучаться на реальных изображениях пищи из разнообразных глобальных кухонь, а не на ограниченных или искусственных изображениях.
Влияние носимых технологий
Носимые устройства, от умных часов до биометрических сенсоров, обеспечивают отслеживание потребления пищи в реальном времени наряду с мониторингом состава тела, физической активности, артериального давления и уровня глюкозы в крови. Точность измерений может варьироваться в зависимости от устройства и измеряемого показателя. Например, подсчет шагов весьма точен с использованием Fitbit Charge, в то время как точность сердечного ритма достигает пика с Apple Watch.
С помощью ИИ эти носимые устройства могут неинвазивно отслеживать уровень глюкозы в крови и HbA1c, которые являются критически важными показателями риска диабета и более широких проблем со здоровьем. Используя такие функции, как акселерометрия и частота сердечных сокращений, исследователи могут достигать значительной точности в предсказании изменчивости глюкозы и HbA1c, конкурируя с устройствами непрерывного мониторинга глюкозы. Эта способность улучшает управление диабетом и способствует раннему выявлению предиабета, позволяя людям более эффективно контролировать свое здоровье.
Персонализированные рекомендации по питанию
Различные компании по тестированию «омикс» теперь предлагают генетическое, эпигенетическое или микробиомное профилирование, которые используются для формирования персонализированных рекомендаций по питанию и физическим упражнениям, а также индивидуальных добавок. Набор продвинутых алгоритмов может синтезировать данные из разных источников, предоставляя рекомендации и оценивая уровни риска заболеваний. Один из таких алгоритмов точно предсказывает реакции на уровень глюкозы после еды в зависимости от питания, физической активности и биомаркеров крови, используя модель градиентного бустинга, обученную на обширных наборах данных.
Устранение текущих препятствий
Хотя рынок коммерческого прецизионного питания готов к росту, он сейчас сталкивается с проблемами прозрачности данных и научной проверки. Быстрые темпы спроса часто опережают научные основы, что приводит к потенциально вводящим в заблуждение заявлениям о продуктах, которые не имеют надежной клинической поддержки. Алгоритмы с ограниченной предсказательной силой могут формировать неадекватные рекомендации, особенно когда алгоритмы, разработанные для одной демографической группы, применяются к другой без строгой проверки.
Кроме того, затраты и время, связанные с повторным тестированием омников, могут затруднить широкий доступ к услугам прецизионного питания.
Будущее прецизионного питания
Для формирования будущего прецизионного питания компаниям необходимо установить нормативные ориентиры и поддерживать высокие стандарты научной строгости для защиты общественных интересов. Исследования должны сосредоточиться на валидации биомаркеров среди различных популяций, что позволит обеспечить точные персонализированные рекомендации.
Интеграция принципов прецизионного питания в здравоохранение может сместить акцент с лечения на профилактику, способствуя улучшению показателей здоровья и снижению распространенности хронических заболеваний. Пищевая рекомендация должна учитывать индивидуальные предпочтения в питании и культурный контекст для создания сбалансированного подхода.
Кроме того, концепция цифровых близнецов — где высокодетализированный индивидуальный профиль позволяет проводить адаптированные вмешательства по питанию — может произвести революцию в персонализированном питании. Этот подход требует продвинутых вычислительных возможностей для анализа многоуровневых наборов данных, что потенциально может стать возможным в следующем десятилетии.
ИИ может значительно повысить уровень прецизионного питания, улучшая исследовательские возможности и позволяя проводить многоклеточный анализ на больших масштабах. Определяя факторы риска заболеваний и предлагая персонализированные диетические рекомендации, сочетание ИИ и прецизионного питания может помочь людям достигать оптимального здоровья и благополучия. Усовершенствованный контроль за носимыми устройствами и тестированием, ориентированным на потребителя, необходим, чтобы гарантировать, что потребители получают точные и научно обоснованные рекомендации по питанию.
Рейтинг
