Herkese uygun olan bir diyet yok. Bir atıştırmalıkla kan şekerinizi aniden yükseltmekten kaçınmak istiyorsanız, bir muz şekerli bir kurabiyeden daha iyi bir seçim gibi görünebilir. Ama 2015 yılında 800 İsrailli gönüllüyle yapılan bir çalışmadaki bazı insanların kan şekeri seviyelerini en büyük oranda yükselten, şekerle dolu unlu gıdalar değil, muz veya ekmek oldu. Ve Missouri, Columbia Üniversitesi’nden beslenme bilimci Elizabeth Parks’ın da dediği gibi, “Hepimiz kolay kilo veren ve kolay kilo veremeyen insanlar tanıyoruz.”
Şimdi, ABD Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH) bu bireysel farklılıkları anlamak için büyük bir adım atıyor. Kısa süre önce, kurum “hassas beslenme” konusunu incelemek için bugüne kadarki en büyük çalışma olduğunu söylediği bir çalışmayı duyurdu. 5 yıl sürecek olan 156 milyon dolarlık bu girişim, devamlı kan şekeri seviyesi ölçümlerinden kişinin bağırsaklarındaki mikroplara kadar uzanan veriler toplayarak, 10,000 Amerikalının yiyecekleri nasıl işlediğini inceleyecek.
Çalışma Beslenme Uzmanlarının Diyetleri Bir Bireyin Genlerine Ve Mikrobiyomuna Uygun Hale Getirmesine Olanak Tanıyabilir
Ulusal Diyabet, Sindirim Ve Böbrek Hastalıkları Enstitüsü direktörü Griffin Rodgers, çalışmanın beslenme bilimi alanını gerçek anlamda dönüştürme potansiyeline sahip olduğunu söylüyor. Neticede, bu çalışma beslenme uzmanlarının diyetleri bir bireyin genlerine ve mikrobiyomuna uygun hale getirmesine olanak tanıyabilir.
Beslenme çalışmasına katılan 10,000 katılımcı, fiziksel aktiviteyi, kan şekerini ve daha fazlasını takip edecek olan çeşitli monitörler takacak, yediklerini kayıt altına alacak ve spesifik bir yemek yemek ve klinik testlerden geçmek için bir kliniğe gidecek. 1500 kişiye kadar olan bir alt küme, evde veya klinikte üç farklı diyet takip edecek ve sonra aynı testlerden geçecek. Ve 500 ila 1000 gönüllü de, sıkı bir şekilde kontrol edilen diyetler uygularken 2 haftadan oluşan üç dönem boyunca bir klinikte yaşayacak.
Ardından, yapay zeka araştırmacıları toplanan bu verileri birey için en iyi beslenme şeklini tahmin eden modeller yaratmak için kullanacaklar. İkinci bir 5 yıllık süreçte, bu modeller klinik deneylerde test edilebilir.
Orijinal makale: ScienceMag
