Северо-восточные исследователи пытаются лучше понять связь между “сверхпереработанными продуктами” и здоровьем человека в рамках финансируемого университетом проекта Foodome.
В рамках этой работы исследователи Центра исследований сложных сетей разработали алгоритм машинного обучения, который, по их словам, точно предсказывает степень обработки продуктов питания, входящих в состав продовольственного снабжения США. Результаты исследования были опубликованы в журнале Nature Communications в апреле.
Классификатор машинного обучения, названный FoodProX, использует информацию о маркировке продуктов питания, предоставленную Базой данных продуктов питания и питательных веществ для диетических исследований Министерства сельского хозяйства США, в качестве исходных данных для оценки уровня обработки данного пищевого продукта.
Алгоритм работает, выдавая результат, который представляет собой вероятность того, что соответствующий продукт питания попадает в одну из четырех категорий, входящих в систему классификации продуктов питания NOVA – систему, разработанную исследователями из Университета Сан-Паулу (Бразилия), которая, по словам исследователей, “широко используется в эпидемиологических исследованиях”.
Пользователи могут опробовать инструмент, посетив сайт исследовательского проекта TrueFood. Пользователи могут найти продукт питания, чтобы узнать его оценку. Алгоритм присваивает каждому продукту единый балл от нуля (что означает “минимально или необработанный” продукт) до 100 (сильно сверхобработанный продукт).
Используя FoodProX, исследователи смогли восполнить пробелы в Базе данных питательных веществ для диетических исследований; классифицировать “сложные рецепты, смешанные продукты и блюда”; и обеспечить более высокую разрешающую способность объектива, с помощью которого можно изучать переработанные продукты питания. В результате, отмечают исследователи, FoodProX позволяет лучше понять, как на самом деле устроены переработанные продукты питания, что является важным шагом для исследователей, изучающих влияние этих продуктов на здоровье.
Исследователи отмечают, что система NOVA, которая делит продукты на четыре категории, от “необработанных или минимально обработанных” до сверхобработанных, является принципиально ограниченной, поскольку она не учитывает различные градации обработки внутри каждой отдельной категории.
“Эта кажущаяся однородность продуктов NOVA 4 ограничивает как научные исследования, так и практические рекомендации для потребителей относительно влияния на здоровье различных степеней обработки”, – пишут исследователи. “Это также снижает стимулы промышленности к изменению рецептуры продуктов питания в сторону менее обработанных предложений, перемещая инвестиции из сверхпереработанных продуктов NOVA 4 в менее обработанные категории NOVA 1 и NOVA 3”.
“В статье мы говорим, что считаем, что информация о питании, то есть химические вещества, которые измеряются как питательные вещества в информации о питании, каким-то образом кодируют отпечаток обработки продуктов”, – говорит Джулия Меничетти, старший научный сотрудник Северо-восточного института сетевых наук и ведущий автор исследования. “Потому что когда мы обрабатываем продукты питания, когда мы изменяем некоторые основные ингредиенты, мы изменяем их химический состав множеством различных способов”.
Благодаря такому “дактилоскопированию” исследователи могут получить представление о том, сколько химических изменений было внесено в тот или иной продукт питания.
“Мы не всегда знаем, какие химические отпечатки связаны один к одному с каждым процессом”, – сказал Меничетти в интервью Northeastern Global News. “Мы даже не можем перечислить, сколько существует различных способов обработки продуктов питания”.
В конечном итоге, инструмент искусственного интеллекта подтвердил предыдущий вывод команды о том, что более 73% продовольственной системы США является ультра-переработанной, обеспечив при этом уровень детализации, недоступный ранее. Меничетти говорит, что ее команда первой успешно создала инструмент ИИ, который надежно оценивает химический состав продуктов питания.
“Это первая работа в области питания и общественного здравоохранения, которая использует машинное обучение для воспроизводимой и систематической оценки продуктов питания в зависимости от степени их обработки”, – говорит она.
Работа команды имеет большое значение, поскольку, как говорит Меничетти, “в области питания и здравоохранения не было большой культуры данных” в отношении обработки продуктов питания, что способствовало менее научно обоснованным разговорам о том, что вообще означает обработка.
“Когда у вас нет систематического способа посмотреть на продукт питания и оценить его свойства, тогда трудно проводить крупные исследования в других странах мира, которые были бы сопоставимы”, – говорит Меничетти.
“FPro помогает нам оценить качество питания человека, обеспечивая предсказательную силу по 200+ переменным здоровья”, – говорит Альберт-Ласло Барабаси, профессор сетевых наук Роберта Грея Доджа в Северо-Восточном университете и соавтор исследования. “Она позволяет определить влияние замены обработанных продуктов питания на менее обработанные альтернативы того же продукта, что приводит к персонализированному изменению рациона питания с минимальными усилиями”.
Вот ещё на днях про суши новороссийск почитал, мне кажется это более чем интересная, важная и нужная для человека информация. Не верите, то тогда сами посмотрите.