AI告訴您吃甚麼最健康(1)

高美麗
2023-04-05
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健康飲食(圖:Adobe Stock)

每個人對特定食物或飲食方案的反應不同,多年來,人們一直試圖找出如何適應這些特異性的方法,以避免常見的疾病,如心臟病、肥胖症和糖尿病等,或者是幫助人們減肥。然而經過多年來的實驗,科學家們已經認識到,僅靠基因無法解釋人體與食物的複雜關係,因為飲食和健康涉及基因和許多其他因素,包括睡眠、運動、壓力和其他生活方式問題。其中一個最大的因素,是生活在每個人的腸道中的數萬億個體微生物群落,稱為「微生物群」。

根據《新聞周刊》(Newsweek)報導,這種「微生物群」的好處是,雖然你不能改變你的基因,但可以培養健康的腸道細菌,改變吃飯的時間,調整飲食和生活方式因素,以優化代謝健康。但壞處是,如果不是最近的AI,它有點無法被識別。因為AI可以消化評估每個人的健康狀況所需的所有測量結果,並利用它們來產生有益的方案,包括預測食物選擇如何影響健康和疾病風險。

去年,美國國家衛生研究院宣布計劃發放超過1.7億美元的研究經費,以加快開發新的演算法,預測個人對食物和飲食習慣的反應。該機構正在準備招募和招收1萬名美國人參加一項研究,該研究將給其中一些人提供研究飲食,仔細跟蹤個人反應,然後使用其中一些演算法進行分析。這項研究將考慮到個人的遺傳學、腸道微生物和其他生活方式、生物、環境或社會因素。

一批初創公司正在將最近的研究結果納入新的健康產品,他們還提供自我管理的測試和機器學習對個人飲食偏好的評估,以及關於如何調整飲食和生活方式以保持健康和抵禦疾病的建議。但問題是:飲食和新陳代謝在人群中的相互作用非常複雜,科學家需要更多的數據。

糖尿病、肥胖症和與代謝紊亂有關的、可預防疾病的發病率已經達到了前所未有的水平,並且還在繼續上升。大約9%的美國人已經患有糖尿病。另外33%的美國人是糖尿病前期,這意味著他們的身體已經嚴重失調,無法再適當控制血液中的糖分循環量。在2017年和2020年之間,肥胖症的流行率從30.5%增加到近42%,數百萬人處於遠高於代謝綜合徵的風險中。

有人說,個性化的營養是我們降低這些數字的最好機會,但這種新方法是否能夠使美國擺脫其公共健康危機,還有待考慮。

數以萬億計的腸道微生物

幾周前,一家總部設在波士頓的一家名為「Zoe」的營養初創公司稱,可以通過測量人們的身體對不同食物的反應方式,並對比,然後就如何調整飲食以適應我代謝狀況提出建議。而需要的工具只是一個比鞋盒大一點的金絲雀黃色包裹,裡面有兩包足高糖、高脂肪的香草鬆餅,和一個看起來像巨大的拇指扣的連續血液葡萄糖監測器,以及一個家庭血液測試和一個精心製作的「糞便收集套件」。套件中還包括一次性手套和一個小塑料杓。他們解釋說,鬆餅的目的是刺激人的新陳代謝。

「Zoe」的創始人是斯佩克特(Tim Spector)博士,他是倫敦國王學院64歲的「遺傳流行病學家」,也是幾本關於營養科學書籍的作者。2017年,一對具有機器學習背景的網際網路企業家沃爾夫(Jonathan Wolf)和哈吉格吉奧(George Hadjigeorgiou)聽到他在倫敦的國家地理做了一個關於營養的講座後,他們覺得可以將這個講座中提到的內容變成現實。於是,這三人很快成立了公司,在籌集了數百萬美元的風險資本後,於2020年發起了一個營銷活動,與在著名科學雜誌《自然醫學》(Nature Medicine)上發表的兩篇高調的、經同行證實的論文掛鈎。

如果你在20年前問斯佩克特,為甚麼不同的人對相同的飲食有不同的反應,他可能會發表一篇關於遺傳學的演講。畢竟,他花了20年時間建立了英國最大的同卵雙胞胎登記冊,以便研究基因如何影響人類健康和疾病。

但到2010年代初,他的觀點已經開始改變。斯佩克特已經對他的登記冊中大約3500個雙胞胎的基因組進行了完全測序。然而結果並不盡人意的:它們可能與使用不太精確的遺傳學測試的特定基因有關,當用更好的工具進行分析時,顯示出只有適度的遺傳學關聯。例如,他回憶說,遺傳學對死亡年齡的影響只占25%左右。對於心臟疾病來說,大約是30%。

再往後,斯佩克特個人越來越對營養領域感興趣,他在2011年遭受了一次輕微的中風並決心改變他的飲食習慣。他發現,他以前的維生素D研究使他產生了很大的樂觀情緒,結果發現遺傳因素只占風險的不到15%。在肥胖症方面,他發現了一千個相關基因,而這些基因解釋了不到1%的個體之間的變化。

他說,我們不能以這種方式預測大多數人的常見疾病,營養等性狀也是如此,包括個人代謝脂肪和碳水化合物的方式的差異。

在上世紀末和2010年初,聖路易斯華盛頓大學的遺傳學家戈登(Jeffrey Gordon)證明,與瘦人相比,一些肥胖者的某些種類的腸道細菌含量異常低,而且有可能通過飲食扭轉這些比例。受到這一發現的啟發,斯佩克特和他的許多同事一樣,開始涉足研究腸道微生物組,以及它與代謝紊亂和其他疾病的可能聯繫。

2015年,魏茨曼科學研究所(Weizmann Institute of Science)的一個以色列研究小組在《細胞》雜誌上發表了一篇爆炸性的科學論文,對營養領域最廣泛使用的工具之一——血糖指數提出了質疑,這是一個衡量人體將特定食物中的天然碳水化合物轉化為葡萄糖,並釋放到血液中的時間長度的評級系統。該指數是基於20世紀70年代和80年代初,從一小群測試對像那裡收集和平均的讀數,幾十年來一直是用於評估食物營養質量的核心措施。

有資料說,高血糖指數的食物會導致不健康的血糖水平飆升,隨著時間的推移,這與患糖尿病和其他一系列代謝疾病的風險更大有關。

於是,魏茨曼的科學家們在800名健康人身上重複了這個實驗,並利用現代科學的所有工具,以更大的深度和嚴格的方式進行了實驗。研究小組對每個人進行了為期一周的跟蹤,使用連續葡萄糖監測儀每五分鐘記錄一次血糖水平,最終確定了對總共46,898份食物的個性化反應。

結果是令人震驚的。首先,研究人員證明了個人對每一餐的反應有很大的差異性,從而對廣泛使用的血糖指數的效用產生了懷疑。他們展示了一種更有效的評估食物營養質量的方法:通過使用機器學習演算法,預測不同的人對特定膳食的血糖反應,通過分析個人對先前膳食的反應、身體活動的測量、過去24小時內消耗的纖維量以及腸道內72種不同的細菌的存在,其準確性遠遠超過血糖指數。

這對人類健康和預防醫學的影響可能是深遠的。現在有了一種強大的方法來測量每個人的一系列重要的代謝過程,並想出了修改它們的方法。這個問題有了解決方案。

以色列胃腸病學家埃里納夫(Eran Elinav)說,有2萬個人類基因決定了我們是誰,這些基因非常重要,但不能被改變。但是微生物組代表了我們人體100倍的基因,除了來自人類方面的2萬個基因,還有接近300萬個基因。而且這些基因比人類的基因更容易被操縱。你可以通過改變微生物組的組成來改變它。

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