การแพร่ระบาดของไวรัสโคโรนาได้ผลักดันสุขภาพให้อยู่ในระดับแนวหน้าของจิตใจของผู้คนจำนวนมาก และในขณะที่วิธีที่ดีที่สุดในการหลีกเลี่ยง COVID-19 คือ ที่จะไม่จับไวรัสตั้งแต่แรกเราเริ่มเข้าใจว่าทำไมบางคนถึงป่วยหนักด้วยโรคนี้ในขณะที่บางคนมีอาการเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย
อายุและความอ่อนแอเป็นปัจจัยเสี่ยงที่สำคัญที่สุดสำหรับ COVID-19 ที่รุนแรง แต่ข้อมูลจากเรา แอพศึกษาอาการ COVIDซึ่งใช้โดยคนเกือบสี่ล้านคนแสดงให้เห็นว่าสภาวะที่เกี่ยวข้องกับอาหารเช่นโรคอ้วนโรคหัวใจและโรคเบาหวานประเภท 2 นั้น ปัจจัยเสี่ยงที่สำคัญในการสิ้นสุดในโรงพยาบาลด้วยโรค.
ในสหราชอาณาจักร, ผู้ใหญ่ประมาณหนึ่งในสามเป็นโรคอ้วน และอื่น ๆ อีกมากมายมีน้ำหนักเกิน ในสหรัฐอเมริกา, ผู้ใหญ่ประมาณสองในห้าคนและเด็กเกือบหนึ่งในห้าเป็นโรคอ้วน. จากหลักเกณฑ์ด้านโภชนาการของรัฐบาลทั่วไปไปจนถึงอาหารแฟชั่นที่คุ้มค่ากับ Instagram ไม่มีคำแนะนำในการลดน้ำหนัก เห็นได้ชัดว่ามันไม่ทำงาน
นี่เป็นปัญหาที่ซับซ้อนในการยกเลิกการเลือก ปัจจัยต่างๆเช่นเพศเชื้อชาติสถานะทางเศรษฐกิจและสังคมและความพร้อมของอาหารเพื่อสุขภาพล้วนมีส่วนสำคัญ แต่ในระดับบุคคลเรายังเข้าใจค่อนข้างน้อยว่าแต่ละคนควรกินอย่างไรเพื่อให้สุขภาพและน้ำหนักของตนเองดีที่สุด
รับล่าสุดทางอีเมล
ในการค้นหาคำตอบทีมวิจัยของเราที่ King's College London ร่วมกับเพื่อนร่วมงานของเราที่ Massachusetts General Hospital, Stanford University และ บริษัท วิทยาศาสตร์สุขภาพ ZOE ได้เปิดตัว ทำนายซึ่งเป็นการศึกษาทางโภชนาการอย่างต่อเนื่องที่ใหญ่ที่สุดในโลก ผลลัพธ์แรกของเราคือตอนนี้ ตีพิมพ์ใน Nature Medicine.
ระยะที่หนึ่ง
PREDICT-1 ซึ่งเป็นช่วงแรกของโครงการวิจัย PREDICT เกี่ยวข้องกับผู้ใหญ่มากกว่า 1,000 คน (รวมถึงฝาแฝดหลายร้อยคู่) ซึ่งได้รับการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องเป็นเวลาสองสัปดาห์เพื่อค้นหาว่าพวกเขาตอบสนองต่ออาหารที่แตกต่างกันอย่างไร
ผู้เข้าร่วมมีวันนัดครั้งแรกในโรงพยาบาลสำหรับการตรวจวัดเลือดโดยละเอียดและการทดสอบการตอบสนองหลังจากรับประทานอาหารชุดที่ออกแบบมาอย่างดี จากนั้นพวกเขาทำการศึกษาส่วนที่เหลือที่บ้านตามกำหนดเวลาอาหารชุดและอาหารที่พวกเขาเลือกเองได้ฟรี เราตรวจวัดการตอบสนองทางโภชนาการและสุขภาพที่หลากหลายตั้งแต่ระดับน้ำตาลในเลือดไขมันอินซูลินและระดับการอักเสบไปจนถึงการออกกำลังกายการนอนหลับและความหลากหลายของแบคทีเรียในกระเพาะอาหาร
การวิเคราะห์อย่างละเอียดและต่อเนื่องประเภทนี้เกิดขึ้นได้จากการใช้เทคโนโลยีที่สวมใส่ได้ สิ่งเหล่านี้รวมถึงเครื่องตรวจระดับน้ำตาลในเลือดอย่างต่อเนื่องและเครื่องมือติดตามกิจกรรมแบบดิจิทัลซึ่งหมายความว่าเราสามารถติดตามระดับน้ำตาลในเลือดและระดับกิจกรรมของผู้เข้าร่วมได้ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน การตรวจเลือดด้วยนิ้วจิ้มอย่างง่ายยังช่วยให้เราสามารถวัดระดับไขมันในเลือดได้เป็นประจำ
ผลลัพธ์ที่น่าแปลกใจ
การวัดทั้งหมดเหล่านี้เพิ่มจุดข้อมูลได้ถึงหลายล้านจุดซึ่งจำเป็นต้องได้รับการวิเคราะห์ด้วยเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่ซับซ้อน (ปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่ง) เพื่อระบุรูปแบบและทำการคาดการณ์
สิ่งแรกที่เราสังเกตเห็นคือการเปลี่ยนแปลงอย่างกว้างขวางของอินซูลินแต่ละตัวน้ำตาลในเลือดและการตอบสนองของไขมันในเลือดต่ออาหารมื้อเดียวกันแม้กระทั่งฝาแฝดที่เหมือนกัน ตัวอย่างเช่นแฝดคนหนึ่งอาจมีการตอบสนองที่ดีต่อสุขภาพในการกินคาร์โบไฮเดรต แต่ไม่อ้วนในขณะที่แฝดอีกคนกลับตรงกันข้าม ตรงไปตรงมาสิ่งนี้บอกเราว่าเราทุกคนไม่เหมือนใครและไม่มีอาหารที่สมบูรณ์แบบหรือวิธีการกินที่ถูกต้องที่จะเหมาะกับทุกคน
การสังเกตว่าพันธุศาสตร์มีบทบาทเพียงเล็กน้อยในการพิจารณาว่าเราตอบสนองต่ออาหารอย่างไรยังบอกเราด้วยว่าการทดสอบทางพันธุกรรมแบบง่ายๆที่อ้างว่าระบุ“ อาหารที่เหมาะสมสำหรับยีนของคุณ” นั้นไม่ได้ผลและทำให้เข้าใจผิด ฝาแฝดที่เหมือนกันน่าแปลกใจมีเพียงหนึ่งในสามของจุลินทรีย์ในลำไส้ชนิดเดียวกันซึ่งอาจช่วยอธิบายการเปลี่ยนแปลงบางอย่างในการตอบสนองทางโภชนาการและยังชี้ให้เห็นถึงโอกาสในการปรับปรุงสุขภาพและน้ำหนักโดยการจัดการกับไมโครไบโอม
เรายังค้นพบว่าช่วงเวลาของมื้ออาหารมีผลต่อการตอบสนองทางโภชนาการในแบบของคุณ อาหารมื้อเดียวกันในมื้อเช้าทำให้เกิดการตอบสนองทางโภชนาการที่แตกต่างกันในบางคนเมื่อรับประทานเป็นมื้อกลางวัน แต่ในคนอื่น ๆ ก็ไม่มีความแตกต่างกันโดยอ้างว่ามีเวลารับประทานอาหารที่ถูกต้องซึ่งจะเหมาะกับทุกคน
สิ่งที่น่าประหลาดใจอีกประการหนึ่งคือการพบว่าองค์ประกอบของมื้ออาหารในรูปของแคลอรี่ไขมันคาร์โบไฮเดรตโปรตีนและเส้นใย (ธาตุอาหารหลักหรือ "มาโคร") มีผลต่อการตอบสนองทางโภชนาการเป็นรายบุคคลอย่างมาก บางคนทานคาร์โบไฮเดรตได้ดีกว่าไขมันในขณะที่บางคนมีการตอบสนองที่ตรงกันข้าม ดังนั้นอาหารที่กำหนดตามจำนวนแคลอรี่คงที่หรืออัตราส่วนธาตุอาหารหลักจึงง่ายเกินไปและจะไม่เหมาะกับทุกคน
อย่างไรก็ตามแม้จะมีความแตกต่างกันอย่างมากระหว่างผู้เข้าร่วมการตอบสนองของแต่ละคนต่อมื้ออาหารที่เหมือนกันที่รับประทานในเวลาเดียวกันในวันที่ต่างกันก็มีความสอดคล้องกันอย่างน่าทึ่ง ซึ่งจะทำให้สามารถ ทำนายว่าใครบางคนอาจตอบสนองต่ออาหารใด ๆ โดยอาศัยความรู้เกี่ยวกับการเผาผลาญพื้นฐานของพวกเขา
การค้นพบการอักเสบ
ที่น่าประหลาดใจคือเราพบว่าระดับของโมเลกุลการอักเสบในเลือดนั้นแตกต่างกันไปถึงสิบเท่าแม้แต่ในคนที่ดูมีสุขภาพดีก็ตามและการเพิ่มขึ้นของเครื่องหมายการอักเสบเหล่านี้ก็คือ เชื่อมโยงกับการตอบสนองต่อไขมันที่ไม่ดีต่อสุขภาพ.
เราใช้คำว่า "การอักเสบจากอาหาร" เพื่ออ้างถึงผลกระทบจากการเผาผลาญที่ไม่ดีต่อสุขภาพที่เกิดขึ้นหลังจากรับประทานอาหาร การประสบกับการอักเสบจากอาหารซ้ำ ๆ ซึ่งเกิดจากการตอบสนองของน้ำตาลในเลือดและไขมันที่มากเกินไปนั้นเชื่อมโยงกับความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นของภาวะต่างๆเช่น โรคหัวใจ, โรคเบาหวานชนิดที่ 2, โรคตับไขมันที่ไม่มีแอลกอฮอล์ และ ความอ้วน.
ในแง่บวกมากขึ้นผลการวิจัยของเราชี้ให้เห็นว่าอาจเป็นไปได้ที่จะปรับปรุงการจัดการน้ำหนักและสุขภาพในระยะยาวโดยการรับประทานอาหารในแบบที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นซึ่งออกแบบมาเพื่อหลีกเลี่ยงการตอบสนองต่อการอักเสบที่ไม่ดีต่อสุขภาพหลังอาหาร
เมื่อพูดถึงเรื่องน้ำหนักเราให้ความสำคัญอย่างมากกับปัจจัยที่เราไม่สามารถควบคุมได้โดยเฉพาะอย่างยิ่งพันธุกรรม ความจริงก็คือในขณะที่พันธุกรรมมีบทบาท แต่ปัจจัยสำคัญอีกมากมายที่ส่งผลต่อการเผาผลาญน้ำหนักและสุขภาพของเรา ถึงเวลาแล้วที่จะต้องหลีกเลี่ยงแนวทางที่กว้างเกินไปอาหารแฟชั่นและแผนขนาดเดียวที่เหมาะกับทุกคนและพัฒนาวิธีการทางวิทยาศาสตร์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นในด้านโภชนาการที่เข้าใจและทำงานร่วมกันกับร่างกายของเราไม่ใช่ต่อต้าน
เกี่ยวกับผู้เขียน
ทิมสเปคเตอร์ศาสตราจารย์ด้านระบาดวิทยาทางพันธุกรรม คิงส์คอลเลจลอนดอน
บทความนี้ตีพิมพ์ซ้ำจาก สนทนา ภายใต้ใบอนุญาตครีเอทีฟคอมมอนส์ อ่าน บทความต้นฉบับ.
books_food
