Диета искусственного интеллекта

Несколько месяцев назад я [Эрик Тополь, кардиолог] участвовал в двухнедельном эксперименте, который включал использование приложения для смартфона для отслеживания всей пищи, которую я ел, каждого напитка, который я пил, и каждого лекарства, которое я принимал, а также того, сколько я спал и как/когда занимался спортом. Я носил датчик, который контролировал уровень глюкозы в крови, и отправил образец стула для оценки микробиома кишечника. Все мои данные, собранные с похожими данными более тысячи других людей, были проанализированы с помощью искусственного интеллекта для создания персонализированного алгоритма диеты. Цель состояла в том, чтобы выяснить, какую пищу я должен есть, чтобы прожить более долгую и здоровую жизнь.

Результаты, достижения? В категории сладостей Чизкейк получил оценку A, а цельнозерновые фиговые батончики – C-. В фруктах: клубника была для меня A+, но грейпфрут на C. В бобовых: разновидности орехов были A+, но вегетарианские гамбургеры на C. Конечно, это не соответствовало тому, что я знал о здоровом питании.

Оказывается, несмотря на десятилетия причуд в сфере диет и правительственных пищевых пирамид, мы на удивление мало знаем о науке питания. Очень сложно проводить качественные рандомизированные исследования: они требуют, чтобы люди придерживались диеты в течение многих лет, прежде чем можно будет оценить значимые результаты для здоровья. Самое крупное исследование в истории выявило, что «средиземноморская диета», которая якобы снижает риск сердечных приступов и инсультов, было отозвано и переиздано с более мягкими выводами. Большинство исследований являются наблюдательными, опираясь на дневники питания или шаткие воспоминания участников. Существует множество таких исследований, в которых более ста тысяч человек оценивают потребление углеводов, клетчатки, соли или искусственных подсластителей, и самое лучшее, что мы можем сказать, это то, что может быть какая-то корреляция, но не каузация. Возможно, неудивительно, что эти исследования серийно противоречили друг другу. Между тем, эта область была подорвана пищевой промышленностью, которая пытается оказать влияние на исследования, которые она финансирует.

Теперь становится очевидным главный миф: существует одна оптимальная диета для всех людей.

Только недавно, имея возможность анализировать большие наборы данных с использованием искусственного интеллекта, мы поняли, насколько упрощенным и наивным является предположение об универсальной диете. Это неправдоподобно как с биологической, так и с физиологической точек зрения: это противоречит замечательной неоднородности человеческого метаболизма, микробиома и окружающей среды, и это лишь некоторые из аспектов, которые делают каждого из нас уникальным. Оказывается, хорошая диета должна быть индивидуальной.

Однако мы все еще далеки от понимания того, что это означает на практике. Ряд компаний рекламируют «нутригеномику» или идею о том, что анализ ДНК может дать рекомендации относительно того, какие продукты следует употреблять. За определенную плату они будут пробовать вашу слюну и предоставят элементарную панель некоторых букв вашего генома, но у них нет данных, подтверждающих их теорию.

Чтобы создать действительно персонализированную диету, потребуются миллиарды данных о каждом человеке. В дополнение к анализу 40 триллионов бактерий из примерно 1000 видов, которые обитают в наших кишках, как и в проекте, в котором я участвовал, необходимо будет учитывать все аспекты здоровья этого человека, включая образ жизни, семейную историю, медицинские условия, иммунную систему, анатомию, физиологию, прием препаратов и окружающую среду. Это потребует разработки искусственного интеллекта, более совершенного, чем что-либо из представленного на рынке.

Первые крупные разработки в этой области произошли несколько лет назад, когда Эран Сигал, Эран Элинав и их коллеги из Научного института Вейцмана в Израиле опубликовали в журнале Cell заметную статью под названием «Персонализированное питание с помощью прогнозирования гликемических реакций».

Считается, что скачки уровня глюкозы в крови в ответ на прием пищи являются индикатором риска диабета, хотя мы пока не знаем, как именно меняется риск. Эти пики – только один из факторов нашей индивидуальной реакции на еду. Но они представляют собой первое объективное доказательство того, что мы действительно по-разному реагируем на употребление одной и той же пищи в одинаковых количествах.

В исследование было включено 800 человек без диабета. Данные для каждого человека включали время каждого приема пищи, количество и содержание пищи и напитков, физическую активность, рост, вес и сон. Участники оценивали микробиом крови и кишечника и проводили мониторинг уровня глюкозы в крови в течение недели. Они съели более 5000 стандартных блюд, предоставленных исследователями, которые содержали популярные продукты, такие как шоколад и мороженое, а также почти 47 000 блюд, которые состояли из их обычного рациона. Всего было сделано более 1,5 миллиона измерений глюкозы. Это большой набор данных.

Используя машинное обучение, подтип искусственного интеллекта, были проанализированы миллиарды точек данных, чтобы увидеть, что стимулировало реакцию глюкозы на конкретные продукты для каждого человека. Таким образом, алгоритм был построен без предубеждений ученых.

Было обнаружено, что более сотни факторов участвуют в гликемическом ответе, но, в частности, пища не является ключевым фактором. Вместо этого это были кишечные бактерии. В науке о питании произошло два первых события: одно – открытие, что наш кишечный микробиом играет столь большую роль в нашей уникальной реакции на прием пищи, а другое – то, что это открытие стало возможным благодаря ИИ. В прессе вышла сопровождающая статья под названием «Сири, что мне кушать?»

Несколько последующих исследований, проведенных этими и другими исследователями, подтвердили не только важность нашего микробиома, но и то, что у значительной части здоровых людей крайне повышается уровень глюкозы после еды. Из-за моего любопытства я обратился к доктору Сигалу и доктору Элинаву с просьбой проверить меня.

Несколько недель спустя мои данные были проанализированы их алгоритмом машинного обучения. Оказалось, что мой кишечный микробиом был густо заселен одним конкретным видом – Bacteroides stercoris, на который приходится 27% моих обитателей (по сравнению со средним показателем менее 2% в общей популяции). У меня было несколько пиков глюкозы до 160 миллиграммов на децилитр крови (нормальные уровни глюкозы натощак ниже 100, но мы еще не знаем, какой уровень является «нормой» после еды).

Затем мне предоставили ряд конкретных рекомендаций по еде, чтобы избежать пиков глюкозы, включая эту информацию о чизкейке и орехах, и базу данных с прогнозом глюкозы для 100 000 продуктов и напитков с возможностью поиска.

Звучит отлично, но я понял, что у меня большая проблема. По большей части я всегда выбирал не те продукты. Они были оценены как С, а ведь овсяная каша, дыня и запеченная тыква, были среди моих любимых. А вот немецкие сосиски, жирные, жареные и прямо-таки источник холестерина (худший и потенциально самый худший вид пищи в моем восприятии) получил оценку A +! Если бы я хотел избежать всплесков глюкозы, мне пришлось бы пойти на довольно большие жертвы в своем рационе.

Тем не менее, это был интересный первый шаг на пути к персонализированной диете. В настоящее время существует коммерческая версия этого теста, основанная на исследованиях д-ра Сигала и д-ра Элинава, хотя она гораздо более ограничена: она анализирует только образец кишечного микробиома, без контроля уровня глюкозы или того, что вы едите.

В этой области предпринимаются и другие усилия. В некоторых продолжающихся исследованиях алгоритмы ориентируются по фото с тарелок с едой, чтобы точно определить, что люди едят. Это позволяет избежать хлопот, связанных с ручным вводом данных и использованием ненадежных пищевых дневников (если участники не забывают сделать снимок).

Но это единственный тип данных. Что нам действительно нужно сделать, так это получить данные различных типов – активность, сон, уровень стресса, лекарства, геном, микробиом и глюкоза – с разных частей тела: участки кожи и умные часы. С продвинутыми алгоритмами это в высшей степени выполнимо. В течение следующих нескольких лет у вас может быть виртуальный тренер по вопросам здравоохранения, который будет глубоко изучать ваши показатели здоровья и предоставлять вам индивидуальные диетические рекомендации.

Преимущества такого тренера, конечно, должны быть подтверждены рандомизированными испытаниями, в отличие от бесчисленных диет, которые продаются без каких-либо доказательств того, что они эффективны или даже безопасны.

Мы не часто думаем о диете как о небезопасной, но неправильные продукты могут быть опасными для людей с определенными рисками. У меня было два приступа почечных камней. Чтобы избежать третьего, мне нужно держаться подальше от продуктов с высоким содержанием оксалата, естественной молекулы, широко распространенной в растениях. Но если вы посмотрите на рекомендации для моей индивидуальной диеты, многие – орехи и клубника – содержат высокие концентрации оксалата. Это большая ошибка, потому что мои ранее существующие медицинские условия не были включены в тест. И поскольку мы претерпеваем значительные изменения в нашей жизни, такие как беременность или старение, нам потребуется переоценка того, какой должна быть наша оптимальная диета.

Пока что поразительно, что большие данные и ИИ способны перезагрузить наше восприятие чего-то столь же фундаментального, как то, что мы едим. Мы все еще далеки от индивидуального режима питания, но, по крайней мере, мы наконец добиваемся прогресса, осознавая, что универсальной диеты не существует.

Автор: Эрик Тополь. Доктор Тополь – кардиолог

Перевод: Филипп Дончев

Ссылка на источник: https://www.nytimes.com/2019/03/02/opinion/sunday/diet-artificial-intelligence-diabetes.html

Источник: m.vk.com

Комментарии: