Profilarea moleculară și inteligența artificială ar putea fi utilizate simultan pentru prezicerea calității dietei

Folosind semnăturile metaboliților și inteligența artificială, o echipă de cercetători de la Universitatea din Michigan a reușit să determine cu precizie ridicată riscurile pe care anumite alimente și diete le pot prezenta pentru sănătatea cardiometabolică.
Studierea dietei unei persoane a reprezentat dintotdeauna un subiect de interes pentru cercetători, deoarece datele pot fi folosite pentru prezicerea riscului de a dezvolta anumite boli. Cu toate acestea, datele cu privire la calitatea dietelor sunt obținute prin auto-raportare și se bazează în general pe memoria indivizilor, care trebuie să își amintească ce au mâncat, pentru ca ulterior să noteze alimentele într-un chestionar. De cele mai multe ori, această modalitate de colectare a datelor poate să nu fie întocmai precisă.

Pentru a oferi o modalitate alternativă și mai eficientă de prezicere a calității unei diete, cercetătorii de la Universitatea din Michigan au efectuat un studiu la care au participat peste 2.200 de persoane, urmărite pentru o perioadă de peste 25 de ani. Pentru colectarea datelor și prezicerea calității dietei participanților, cercetătorii au dezvoltat un instrument nou, care utilizează profilarea moleculară și învățarea automată, pentru a dezvolta semnături dietetice pe bază de sânge.

Potrivit rezultatelor studiului, noua strategie de prezicere a calității dietei a identificat cu o precizie mai mare decât indicele de alimentație sănătoasă, o măsură standard a calității dietei, persoanele cu risc mai mare de a dezvolta boli cardiovasculare sau diabet, în funcție de grupurile de alimente consumate. Pentru a fi utilizată pe scară largă, tehnica necesită însă evaluări suplimentare, în special în studii prospective și controlate a unor diferite diete.

sursa: News Medical
foto: Getty Images