每个人对特定食物或饮食方案的反应不同，多年来，人们一直试图找出如何适应这些特异性的方法，以避免常见的疾病，如心脏病、肥胖症和糖尿病等，或者是帮助人们减肥。然而经过多年来的实验，科学家们已经认识到，仅靠基因无法解释人体与食物的复杂关系，因为饮食和健康涉及基因和许多其他因素，包括睡眠、运动、压力和其他生活方式问题。其中一个最大的因素，是生活在每个人的肠道中的数万亿个体微生物群落，称为“微生物群”。
根据《新闻周刊》（Newsweek）报导，这种“微生物群”的好处是，虽然你不能改变你的基因，但可以培养健康的肠道细菌，改变吃饭的时间，调整饮食和生活方式因素，以优化代谢健康。但坏处是，如果不是最近的AI，它有点无法被识别。因为AI可以消化评估每个人的健康状况所需的所有测量结果，并利用它们来产生有益的方案，包括预测食物选择如何影响健康和疾病风险。
去年，美国国家卫生研究院宣布计划发放超过1.7亿美元的研究经费，以加快开发新的演算法，预测个人对食物和饮食习惯的反应。该机构正在准备招募和招收1万名美国人参加一项研究，该研究将给其中一些人提供研究饮食，仔细跟踪个人反应，然后使用其中一些演算法进行分析。这项研究将考虑到个人的遗传学、肠道微生物和其他生活方式、生物、环境或社会因素。
一批初创公司正在将最近的研究结果纳入新的健康产品，他们还提供自我管理的测试和机器学习对个人饮食偏好的评估，以及关于如何调整饮食和生活方式以保持健康和抵御疾病的建议。但问题是：饮食和新陈代谢在人群中的相互作用非常复杂，科学家需要更多的数据。
糖尿病、肥胖症和与代谢紊乱有关的、可预防疾病的发病率已经达到了前所未有的水平，并且还在继续上升。大约9%的美国人已经患有糖尿病。另外33%的美国人是糖尿病前期，这意味著他们的身体已经严重失调，无法再适当控制血液中的糖分循环量。在2017年和2020年之间，肥胖症的流行率从30.5%增加到近42%，数百万人处于远高于代谢综合征的风险中。
有人说，个性化的营养是我们降低这些数字的最好机会，但这种新方法是否能够使美国摆脱其公共健康危机，还有待考虑。
数以万亿计的肠道微生物
几周前，一家总部设在波士顿的一家名为“Zoe”的营养初创公司称，可以通过测量人们的身体对不同食物的反应方式，并对比，然后就如何调整饮食以适应我代谢状况提出建议。而需要的工具只是一个比鞋盒大一点的金丝雀黄色包裹，里面有两包足高糖、高脂肪的香草松饼，和一个看起来像巨大的拇指扣的连续血液葡萄糖监测器，以及一个家庭血液测试和一个精心制作的“粪便收集套件”。套件中还包括一次性手套和一个小塑料杓。他们解释说，松饼的目的是刺激人的新陈代谢。
“Zoe”的创始人是斯佩克特（Tim Spector）博士，他是伦敦国王学院64岁的“遗传流行病学家”，也是几本关于营养科学书籍的作者。2017年，一对具有机器学习背景的网际网路企业家沃尔夫（Jonathan Wolf）和哈吉格吉奥（George Hadjigeorgiou）听到他在伦敦的国家地理做了一个关于营养的讲座后，他们觉得可以将这个讲座中提到的内容变成现实。于是，这三人很快成立了公司，在筹集了数百万美元的风险资本后，于2020年发起了一个营销活动，与在著名科学杂志《自然医学》（Nature Medicine）上发表的两篇高调的、经同行证实的论文挂钩。
如果你在20年前问斯佩克特，为甚么不同的人对相同的饮食有不同的反应，他可能会发表一篇关于遗传学的演讲。毕竟，他花了20年时间建立了英国最大的同卵双胞胎登记册，以便研究基因如何影响人类健康和疾病。
但到2010年代初，他的观点已经开始改变。斯佩克特已经对他的登记册中大约3500个双胞胎的基因组进行了完全测序。然而结果并不尽人意的：它们可能与使用不太精确的遗传学测试的特定基因有关，当用更好的工具进行分析时，显示出只有适度的遗传学关联。例如，他回忆说，遗传学对死亡年龄的影响只占25%左右。对于心脏疾病来说，大约是30%。
再往后，斯佩克特个人越来越对营养领域感兴趣，他在2011年遭受了一次轻微的中风并决心改变他的饮食习惯。他发现，他以前的维生素D研究使他产生了很大的乐观情绪，结果发现遗传因素只占风险的不到15%。在肥胖症方面，他发现了一千个相关基因，而这些基因解释了不到1%的个体之间的变化。
他说，我们不能以这种方式预测大多数人的常见疾病，营养等性状也是如此，包括个人代谢脂肪和碳水化合物的方式的差异。
在上世纪末和2010年初，圣路易斯华盛顿大学的遗传学家戈登(Jeffrey Gordon)证明，与瘦人相比，一些肥胖者的某些种类的肠道细菌含量异常低，而且有可能通过饮食扭转这些比例。受到这一发现的启发，斯佩克特和他的许多同事一样，开始涉足研究肠道微生物组，以及它与代谢紊乱和其他疾病的可能联系。
2015年，魏茨曼科学研究所（Weizmann Institute of Science）的一个以色列研究小组在《细胞》杂志上发表了一篇爆炸性的科学论文，对营养领域最广泛使用的工具之一——血糖指数提出了质疑，这是一个衡量人体将特定食物中的天然碳水化合物转化为葡萄糖，并释放到血液中的时间长度的评级系统。该指数是基于20世纪70年代和80年代初，从一小群测试对像那里收集和平均的读数，几十年来一直是用于评估食物营养质量的核心措施。
有资料说，高血糖指数的食物会导致不健康的血糖水平飙升，随著时间的推移，这与患糖尿病和其他一系列代谢疾病的风险更大有关。
于是，魏茨曼的科学家们在800名健康人身上重复了这个实验，并利用现代科学的所有工具，以更大的深度和严格的方式进行了实验。研究小组对每个人进行了为期一周的跟踪，使用连续葡萄糖监测仪每五分钟记录一次血糖水平，最终确定了对总共46,898份食物的个性化反应。
结果是令人震惊的。首先，研究人员证明了个人对每一餐的反应有很大的差异性，从而对广泛使用的血糖指数的效用产生了怀疑。他们展示了一种更有效的评估食物营养质量的方法：通过使用机器学习演算法，预测不同的人对特定膳食的血糖反应，通过分析个人对先前膳食的反应、身体活动的测量、过去24小时内消耗的纤维量以及肠道内72种不同的细菌的存在，其准确性远远超过血糖指数。
这对人类健康和预防医学的影响可能是深远的。现在有了一种强大的方法来测量每个人的一系列重要的代谢过程，并想出了修改它们的方法。这个问题有了解决方案。
以色列胃肠病学家埃里纳夫（Eran Elinav）说，有2万个人类基因决定了我们是谁，这些基因非常重要，但不能被改变。但是微生物组代表了我们人体100倍的基因，除了来自人类方面的2万个基因，还有接近300万个基因。而且这些基因比人类的基因更容易被操纵。你可以通过改变微生物组的组成来改变它。
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