Алгоритми персоналізації "найкращої дієти" ще не готові до прайм-тайму

Пов’язані статті

Діабет 2 типу - це зростаюча проблема, ускладнена взаємодія генетики, мікробіома кишечника, дієти та способу життя. Намагаючись здійснювати проактивну профілактику, ми створили нові категорії «хвороб», передіабет, де рівень цукру в крові або гемоглобін А1с зростає, але не діагностує діабет. Це породжує терапевтичну дилему: що призначати пацієнтам, а не бути більш активними та стежити за своїм харчуванням?

Дієтичні поради включають два підходи, меншу кількість калорій і або менше вуглеводів. Обмеження калорій зменшує вагу майже всіх; те саме часто стосується дієти з низьким вмістом вуглеводів і більшим вмістом білка. Їхній вплив є більш приглушеним стосовно тих маркерів до діабету, рівня цукру в крові та Hg A1c. Частина причин, що ефект не настільки виражений, як ми передбачаємо і сподіваємось, полягає в тому, що генетика, дієта, мікробіом та спосіб життя взаємодіють і змінюються у всіх. Подумайте про це як про проблему агрегування, коли середній показник, в даному випадку, наші рекомендації щодо дієти, не відображає значних розбіжностей у вибірці, тобто загальної сукупності. У новому дослідженні JAMA застосовуються технології та алгоритми до проблеми.

Дослідження розглядало 327 в основному здорових дорослих людей без діабету. Учасники були досить однорідною колекцією, середній вік 45 років, майже 80% жінок та кавказців. У них був відібраний мікробіом кишечника, і їм було запропоновано записати свої регулярні харчові звички та активність під час носіння безперервного монітора глюкози під час тижневого дослідження. Учасники також з’їли чотири тренувальні страви з визначеною кількістю вуглеводів, білків та жирів для калібрування впливу цих продуктів на рівень цукру в крові [1]. І, як це часто буває в сьогоднішніх дослідженнях, калібрувальне харчування разом з усіма іншими демографічними показниками, дієтою, активністю та мікробіомами згодом надходило до алгоритму.

Як і слід було очікувати, відповіді на цей стандартизований прийом їжі досить сильно варіювали, підвищуючи рівень цукру в крові десь від 6 до 94 мг/дл вище вихідного рівня. І ця мінливість була не лише між окремими людьми, але й для однієї і тієї ж особи в різні дні. Візьміть перший урок додому, наша «обробка» їжі динамічна; немає дієтичних заборон, які працюють щодня, не кажучи вже про всіх. І це стосується того, як ми засвоюємо та метаболізуємо вуглеводи, білки та жири, разом чи окремо.

Метою дослідження було оцінювання алгоритму прогнозування. Це набагато краще, ніж прогнози, засновані виключно на калоріях, 34% передбачуваної “потужності” або вмісті вуглеводів, 40%. Його точність прогнозування становила приблизно 66% - краще, але не майже найкраще. Насправді результати були не настільки хорошими, але на тому самому етапі, що і початкові дослідження, проведені на ізраїльському населенні. Візьміть домашній урок другий, алгоритмічна персоналізація нашого біологічного споживання складніша, ніж для споживання книг або товарів тривалого користування. «Інші учасники, які їли лосось, часто їдять спаржу», не в нашому найближчому майбутньому.

Однією з сильних сторін дослідження було те, що це було зроблено на учасниках, що “вільно живуть”, які ведуть своє звичайне повсякденне життя. Але це вимагало набагато більшої участі учасників у фіксації їхньої активності та дієти, проблема перекладу цього діагностичного підходу в реальний світ. Носіння монітора протягом тижня - це одне, записувати своє харчування, навіть якщо воно зводиться до просто фотографування, - це набагато більше роботи; відповідність може бути проблемою. Прецизійна медицина залишається важливою метою, але ось ще один приклад того, як далеко ми просунулись і як потрібно подорожувати.

[1] Стандартною їжею був бублик і вершковий сир як перший прийом їжі протягом дня.

Джерело: Оцінка персоніфікованого підходу до прогнозування глікемічних реакцій після їжі на їжу серед осіб без діабету JAMA Network Open DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2018.8102

Слід зазначити, що дослідження було проведено клінікою Майо у співпраці з компанією, що розробляє алгоритм, DayTwo. Клініка Майо має позицію акціонера в цій компанії, тому деякі можуть турбуватися про цілісність своїх висновків. Оскільки результати цілком нормальні, я думаю, ми можемо сміливо стверджувати, що конфлікти інтересів не мали жодної ролі, і що корпоративна "наука" не завжди повідомляє про сприятливі результати.