Precizni nutricionizam - budućnost nutricionizma?
Pojedinci imaju različite odgovore na istu hranu, što otežava davanje prehrambenih preporuka. Kako bi se riješio ovaj problem, razvija se precizni nutricionizam kojemu je cilj grupiranje pojedinaca na temelju izvora njihove različitosti. Sve kako bi se postiglo bolje rukovanje s poremećajima vezanih uz prehranu.
Svi smo različiti
Ti i ja smo različiti. Razlikujemo se po obliku tijela i veličini, po brzini rasta i razvoja te starenja. No, čini se da se razlikujemo i u našem odgovoru na hranu.
Hrana ima jako dug put za prijeći nakon što je progutamo. Prolazi mehanizme razgradnje i apsorpcije kako bismo je mogli iskoristili. Možda se ne čini tako, ali spomenuti procesi su veoma složeni.
Kada zamislimo hranu koju jedemo, to nikada nije samo jedna namirnica. Najčešće jedemo kombinacije namirnica složenih u razna jela. Ta jela sadržavaju na tisuće komponenti koje su u međusobnoj interakciji.
S druge strane, kada zamislimo ljudsko tijelo - ono ima na tisuće metabolički procesa. Kada spojimo jela i naše tijelo dobijemo veoma kompleksne interakcije. Ove interakcije nisu iste za svaku osobu. Upravo ovo čini znanost o prehrani veoma zamršenom.
U istraživanjima je potvrđeno da osobe imaju različite odgovore na istu hranu. U jednom od istraživanju znanstvenici su dali 800 različitih jela sudionicama i uspoređivala odgovore glukoze u krvi na pojedinu hranu. Zanimljiv podatak je da su neki ljudi imali veći porasti glukoze kada bi pojeli, npr. kolačići u usporedbi s bananom. Dok je to kod nekih osoba bilo suprotno. Rezultati ovog istraživanja su pokazali da opće smjernice o prehrani imaju ograničen učinak te da moj zdravi tanjur ne mora biti tvoj zdravi tanjur.
Što je precizni nutricionizam?
Kada bi znali koji su točno čimbenici razlike, odnosno heterogenosti između mene i tebe mogli bismo predvidjeti promjene u našim metaboličkim procesima, razviti bolje procjene prehrambenih potreba te naposljetku razviti bolje preporuke.
Upravo je ovo cilj preciznog nutricionizma, da se na temelju čimbenika heterogenosti između ljudi razviju optimalne prehrambene preporuke za individualnu osobu.
Precizni nutricionizam nema jedinstvenu definiciju. Često se u literaturi koristi naizmjenično s personaliziranim nutricionizmom. No, precizni nutricionizam ide manje izazovnim korakom za javno zdravstvo gdje želi grupirati ljude na temelju njihovih metaboličkih različitosti.
Koncept preciznog nutricionizma dolazi od precizne medicine koja uključuje genetiku, stil života i okoliš kao čimbenike pri liječenju pacijenata. Na primjer, znanstvenici su otkrili da ima više fenotipova astme što im je omogućilo razvrstavanje pacijenata i bolji menadžment ove bolesti . Također, kod lijeka Warfarin (antikoagulant) genetske predispozicije određuju kolika doza lijeka bi trebala biti.
Što nas čini različitim?
Sigurno si mislite: „Sve je to u našim genima.“ Naravno svi imamo različitu genetiku (osim jednojajčanih blizanca), ali genetika je samo jedan dio mnogo veće slike zvane heterogenost. Genetika može utjecati na naš metabolički odgovori hrane, ali hrana može utjecati i na našu ekspresiju gena. Pogledajte na sljedećoj slici koji su sve čimbenici koje nas čine različitim.
Skupljanjem svih podataka o našim čimbenicima heterogenosti dobijemo hrpu informacija koju je potrebno analizirati. Srećom, živimo u doba strojnog učenja koje sigurno može pomoći nutricionističkoj znanosti da obradi te silne podatke.
Što je strojno učenje?
Strojno učenje se smatra dijelom umjetne inteligencije.
To je bioinformatički alat koji koristi podatke da odgovori na pitanja (najjednostavnije rečeno).
Možda niste svjesni al ovaj alat koristite u svakodnevnom životu, npr. kada označite prijatelja na Facebook-u ili kada pretražujete preko Google tražilice.
U današnje vrijeme imamo pregršt podatak koje je nemoguće obraditi ručno. No, ako ih predate računalu i date mu neko vrijeme da ih „naštreba“ , ono će znati odgovoriti na postavljena pitanja vezanih za te podatke. Na primjer, ako računalo naučite da raspozna melanome od zdravih madeže kroz primjere slika, računalo će u budućnosti moći odrediti da li je na novoj slici zaista u pitanju melanom.
Kako iskoristiti strojno učenje u nutricionizmu?
Strojno učenje je obećavajući alat koji možemo upotrijebiti kod metabolički bolesti i njihovih komplikacija, npr. kod dijabetesa omogućuje predviđanje porasta glukoze nakon pojedine hrane. Također, može biti upotrebljavan za praćenje prehrambenih navika i pridržavanje istih (veoma važno u istraživanjima).
Što su do sada potvrdila istraživanja iz preciznog nutricionizma?
- Individualni odgovor na hranu varira između osoba
- Nije sve u našim genima
- Strojno učenje može biti vrijedan alat u nutricionizmu
Precizni nutricionizam će se tijekom vremena kontinuirano usavršavati odgovarajućim podacima, novim biomarkerima i boljim modelima i alatima. Svakako postoje prepreke koje se trebaju savladati kako bi se precizni nutricionizam dokazao učinkovitim u općoj populaciji.