Американец Эрик Тополь — один из самых цитируемых ученых в медицинских науках и большой авторитет в вопросах здравоохранения. На русский язык название его новой книги перевели как “Искусственный интеллект в медицине: Как умные технологии меняют подход к лечению“. В оригинале оно звучит конкретнее: Тополь спрашивает, как снова повернуть здравоохранение к человеку. На первый взгляд, вопрос парадоксальный: интеллект-то искусственный, а вот раньше людей изучали люди. Но чтобы разобраться в устройстве нашего организма и его патологиях, раньше приходилось сводить всю его сложность к нескольким измеримым показателям. Хотя этот метод за какие-то сто лет продвинул медицину дальше, чем за всю предшествующую историю, у него (а точнее, у нашей способности обсчитывать показатели) есть предел. Тут-то и пригождается искусственный интеллект, способный учесть множество индивидуальных особенностей и сложить из чисел конкретного человека.
Это и есть самая большая проблема, с которой сталкиваются составители пищевых рекомендаций: живучесть идеи, будто существует одна-единственная диета, которой должны придерживаться все без исключения человеческие существа. Эта идея неприемлема ни с биологической, ни с физиологической точки зрения, она противоречит человеческой уникальности, удивительной гетерогенности нашей популяции и индивидуальной неповторимости наших метаболизма, микробиома, окружения… и это далеко не полный список. Благодаря исследованиям, выполненным в израильском Институте имени Вейцмана, мы теперь знаем, что разные индивиды по-разному реагируют на одни и те же продукты питания и на одно и то же количество пищи. Предполагается, что новая научная дисциплина — нутригеномика — поможет разобраться, каким образом наша уникальная ДНК взаимодействует с продуктами, которые мы едим. Впрочем, на сегодня пока получено очень мало данных (“мало” здесь означает нечто среднее между “почти нет” и “совсем нет”), подкрепляющих предположение, что геномные вариации могут подсказать содержание персонализированной диеты. Но, разумеется, это не мешает некоторым компаниям продавать концепцию. Так называемые нутригеномные компании продвигают среди потребителей анализ определенных последовательностей в ДНК, что якобы помогает составить индивидуальную диету, хотя удовлетворительные доказательства эффективности такого анализа полностью отсутствуют, а его реклама иногда прямо опровергается проведенными рандомизированными исследованиями. Мало того, была поставлена под вопрос достоверность многих научных источников по диетологии. Некоторые компании придумали “виртуальных диетологов”̀— приложения для смартфонов (например, Suggestic, Nutrino и LoseIt!), способные давать рекомендации по составлению индивидуальных диет, хотя по-прежнему не совсем ясно, на каких научных принципах основаны эти рекомендации. Чтобы выйти за рамки бездоказательных универсальных диетологических концепций, нужен вычислительный, ориентированный на объективные данные и беспристрастный подход. Именно здесь найдется место искусственному интеллекту. В самом деле, специалисты Института имени Вейцмана не просто продемонстрировали, что разные люди по-разному реагируют на одинаковую пищу. Впервые решающую роль в понимании проблемы сыграло машинное обучение: компьютер сумел предсказать гликемический ответ каждого испытуемого на конкретную пищевую нагрузку.
В ноябре 2015 года журнал Cell опубликовал важную статью “Персонализированный рацион на основе прогнозирования гликемического ответа”, написанную Эраном Сегалем, Эраном Элинавом и их коллегами из Института имени Вейцмана. В исследовании участвовали 800 человек, не страдающих сахарным диабетом, у которых в течение недели непрерывно регистрировали уровень глюкозы в крови с помощью введенного под кожу датчика. В общей сложности за все время мониторинга испытуемые съели более 5 тыс. стандартизированных блюд, причем в некоторых из них были такие составляющие, как шоколад и мороженое, а также 47 тыс. привычных для них обедов, завтраков и ужинов. Всего было выполнено более 1,5 млн измерений концентрации глюкозы в крови.
Детализированные гликемические ответы интегрировались в многомерную систему с другими стимулами для каждого данного пациента: в анализ были введены такие пищевые привычки, как время приема пищи, состав пищи и напитков. Были учтены и другие факторы — физическая активность, рост и вес, качество сна, микробиом кишечника и данные анализов крови. Многие из этих данных испытуемые вводили сами через специальное приложение для смартфона. Гликемическая реакция на прием пищи, как и ожидалось, оказалась весьма вариабельной.
Машинное обучение по модели дерева решений помогло скомпоновать миллионы единиц данных. Авторам удалось выделить 137 факторов, которые позволили предсказывать гликемический ответ на определенные продукты питания у каждого конкретного испытуемого. Затем эти результаты были проверены на когорте из сотни других испытуемых. Затем, чтобы получить дополнительное подтверждение адекватности алгоритма, было проведено рандомизированное исследование с участием 26 человек, которым были назначены персонализированные (на основании этих алгоритмов) диетические планы: исследование показало значительное улучшение гликемического ответа на пищу по сравнению с контрольной группой. Алгоритмы оказались весьма точны в прогнозировании гликемического ответа и превзошли в этом опытных диетологов.
Эти данные имеют очень большое значение: для больных, страдающих диабетом и получающих инсулин, подсчет потребления углеводов является единственным способом расчета дозировки. Углеводы связывали с повышением концентрации глюкозы в крови во время еды, так же как и клетчатку, хотя на самом деле клетчатка снижала реакцию на углеводы несколько позже, в течение последующих 24 ч. Очень важно, что в этом исследовании вариабельность индивидуальной реакции на еду была не просто выявлена, а получила объяснение. Компоненты пищи не были основной движущей силой гликемического ответа. Ключевыми факторами, определяющими гликемическую реакцию на пищу, оказались микроорганизмы кишечного микробиома. Например, присутствие в кишечнике Parabacteroides distasonis сочеталось с мощным гликемическим ответом, а слабый ответ наблюдали при наличии в кишечнике Bacteroides dorei. В аннотации к статье в журнале Cell, посвященной этому исследованию, говорилось, что оно стало “первым шагом к настоящей персонализации питания”.
Эта статья коллектива авторов стала первой в серии публикаций Института имени Вейцмана. Следующим шагом стало исследование изменений в потреблении хлеба как средства регуляции уровня глюкозы в крови. В среднем по всему миру люди получают с хлебом около 10% всех суточных калорий (в некоторых регионах и до 30%), и поэтому авторы выбрали в качестве контрольного продукта именно его. В 2017 году авторы представили отчет о рандомизированном перекрестном исследовании с использованием хлеба двух типов: промышленного белого хлеба и ремесленного хлеба на закваске. У всех 20 участников исследования отслеживали уровень глюкозы в крови тем же методом, что и в первом исследовании. О приготовлении ремесленного хлеба рассказывалось весьма живописно, и это показывает, как внимательно отнеслись авторы ко всем деталям своей работы. А от самого описания у меня лично текли слюнки:
“Белый хлеб был обычным магазинным: мы выбрали хлеб от популярного производителя, чтобы быть уверенными, что все испытуемые получают одинаковый продукт. Чтобы испечь хлеб на закваске, мы пригласили опытного мельника, который молол муку на каменных жерновах из свежей твердой краснозерной пшеницы, а затем просеивал муку так, чтобы удалить лишь самые крупные частицы отрубей. Кроме того, мы наняли опытного пекаря, умеющего выпекать хлеб из такой особой муки с добавлением только воды, соли и закваски. Тесту давали подойти, делили его на порции, раскатывали, формовали, а затем пекли хлеб в каменной печи. Каждые два дня мы забирали этот свежеиспеченный из цельнозерновой муки хлеб и отвозили в лабораторию, где раздавали его участникам исследования. Запах был настолько соблазнительный, что и участники нашей группы не могли устоять! Понимая, что битва проиграна, мы после второй поставки стали заказывать хлеб и для наших сотрудников…”
Результаты оказались удивительными. В среднем между реакциями на хлеб обоих типов разницы не было — но только в среднем. На индивидуальном уровне вариабельность оказалась весьма значительной. Некоторые участники давали низкий гликемический ответ на хлеб, а реакция других оказалась полностью противоположной. И вновь определяющим фактором оказался микробиом кишечника. Строго говоря, на фоне употребления двух типов хлеба микробиом был не только определяющим фактором, но и единственным надежным предиктором.
Наш индивидуальный кишечный микробиом — 40 млн клеток самых разных видов (около 1 тыс.)̀ — играет намного более важную роль в реакции на прием пищи, чем можно было предполагать. В прошлом было проведено множество исследований, авторы которых связывали микробиом кишечника с проблемами, обусловленными питанием, включая такие заболевания, как ожирение и сахарный диабет, а также с нарушениями иммунитета и большим числом других расстройств и болезней, — но при этом не было получено однозначных доказательств наличия причинно-следственной связи. Возможно, причина заключается в том, что ежедневно со стулом мы теряем около 10% нашего микробиома, и его популяция слишком вариабельна, чтобы можно было надежно вычислить эффект. Тем не менее разнообразие видов бактерий и их общий состав остаются, по-видимому, одними и теми же. Есть и другие факторы, влияющие на состав микробиома. Следует отметить, что эти бактерии отличаются собственным циркадным ритмом: одни из них более многочисленны в утренние, а другие — в вечерние часы. Этот ритм контролируется как нашими пищевыми привычками, так и биологическими часами. Например, участникам исследования давали бесплатные билеты на перелет из Израиля в США и обратно, после чего кишечную микрофлору людей, больше всего страдавших от джетлага, переносили в кишечник стерильных мышей. В результате у последних развивалось ожирение и нарушение толерантности к глюкозе. Сотрудники Института имени Вейцмана провели отдельные исследования, результаты которых показали, что вредоносные эффекты заменителей сахара, включая прибавку в весе (вплоть до ожирения), коррелировали с изменениями состава микробиома.
Сегаль и Элинав подытожили свою обширную работу в книге “Персонализированная диета”. Всего они обследовали более 2 тыс. человек, и главное впечатление ученых выглядит так: “Мы сделали удивительное открытие: все сугубо индивидуально”. Приведу ключевой вывод всей книги: “Массив данных, с которым мы работали, огромен, и мы полностью их проанализировали, поэтому наши результаты имеют огромное значение — они более убедительно, чем все прежние исследования, показывают, что общего, универсального подхода к питанию просто не существует”. Это сильное заявление: в рецензируемых статьях ему, конечно, не место, но в книге — почему бы и нет?
Индивидуальность реакции в данном случае оценивали по гликемическому ответу, но, разумеется, это не единственный конечный параметр воздействия питания на человеческое здоровье, хотя и весьма важный. Гликемические пики после еды, если они значительны, могут сигнализировать о повышенном риске развития сахарного диабета, а высокий уровень глюкозы, обусловленный повышенной кишечной проницаемостью, повышает риск инфекционных заболеваний и рака. Помимо потенциальной связи с сахарным диабетом и раком, специалисты всегда проявляли озабоченность в отношении нарушения липидного состава крови, ожирения, сердечно-сосудистых и нейродегенеративных заболеваний. Однако пока не получено убедительных данных о связи гликемических пиков после еды у здоровых людей с повышенным риском различных заболеваний.