Le Régime I.A

Laisseriez-vous un algorithme vous dire comment manger ?

[⏱️Temps de lecture : ~7 min 6s]

Il y a quelques mois, j’ai participé à une expérience de deux semaines qui consistait à utiliser une application pour smartphone pour suivre chaque morceau d’aliment que je mangeais, chaque boisson que je buvais et chaque médicament que je prenais, ainsi que le temps passé à dormir et à faire de l’exercice. Je portais un capteur qui surveillait mes taux de glucose sanguin et j’ai envoyé un échantillon de mes selles pour une évaluation de mon microbiome intestinal. Toutes mes données, rassemblées avec des contributions similaires de plus de mille personnes, ont été analysées par intelligence artificielle pour créer un algorithme de régime personnalisé. Le but était de déterminer le type de nourriture que je devrais manger pour vivre plus longtemps et en meilleure santé.

Les résultats ? Dans la catégorie des sucreries: Cheesecake a reçu un grade A, mais les barres aux figues de blé entier étaient un C -. En fruits: les fraises étaient un A + pour moi, mais le pamplemousse un C. Les légumineuses: les noix mélangées étaient un A +, mais les burgers végétariens un C. Il va sans dire que cela ne correspond pas à ce que je pensais savoir en matière de saine alimentation.

Il s’avère que, malgré des décennies de régimes à la mode, nous en savons étonnamment peu sur la science de la nutrition. Il est très difficile de faire des essais randomisés de haute qualité: ils exigent que les gens suivent un régime pendant des années avant de pouvoir évaluer les résultats significatifs pour la santé. Le plus important de tous les temps – qui a révélé que le «régime méditerranéen» réduisait le risque de crises cardiaques et d’accidents vasculaires cérébraux – devait être rétracté et republié avec des conclusions adoucies. La plupart des études sont observationnelles et s’appuient sur des journaux alimentaires ou sur les souvenirs instables des participants. Il existe de nombreuses études de ce type, avec plus de cent mille personnes évaluées pour leur consommation de glucides, leurs édulcorants artificiels, de fibres ou de sels, et le mieux que nous puissions dire est qu’il pourrait exister une association, rien d’autre que des relations de cause à effet. Il n’est peut-être pas surprenant que ces études se soient contredites en série. Pendant ce temps, le secteur a été miné par l’industrie alimentaire, qui tente d’influencer la recherche financée.

Maintenant, la faille centrale dans la prémisse devient de plus en plus claire: l’idée qu’il existe un régime optimal pour tous.

Ce n’est que récemment, avec la capacité d’analyser de grands ensembles de données en utilisant l’intelligence artificielle, que nous avons appris à quel point l’hypothèse d’un régime universel est simpliste et naïve. C’est biologiquement et physiologiquement invraisemblable: cela contredit l’hétérogénéité remarquable du métabolisme humain, du microbiome et de l’environnement, pour ne citer que quelques-unes des dimensions qui rendent chaque individu unique. En fin de compte, un bon régime alimentaire doit être individualisé.

Nous sommes cependant encore loin de savoir ce que cela signifie dans la pratique. Un certain nombre d’entreprises ont mis sur le marché la «nutrigénomique» ou l’idée selon laquelle un test d’ADN peut fournir des indications sur les aliments à consommer. Pour un prix, ils échantillonneront votre salive et fourniront un panel rudimentaire de certaines lettres de votre génome, mais ils ne disposeront pas des données nécessaires pour étayer leur théorie.

Venir avec un régime vraiment personnalisé nécessiterait de traiter des milliards de données sur chaque personne. En plus d’analyser les 40 trillions de bactéries d’environ 1 000 espèces qui résident dans nos tripes, comme le projet auquel j’ai participé, devrait également prendre en compte tous les aspects de sa santé, notamment son mode de vie, ses antécédents familiaux, son état de santé ,son  système immunitaire,son anatomie,sa physiologie, ses médicaments et son environnement. Cela nécessiterait de développer une intelligence artificielle plus sophistiquée que tout ce qui existe sur le marché.

Le premier développement majeur dans ce domaine a eu lieu il y a quelques années lorsque Eran Segal, Eran Elinav et leurs collègues de l’Institut scientifique Weizmann en Israël ont publié dans le journal Cell un article phare intitulé «Une nutrition personnalisée par la prédiction des réponses glycémiques».

Les pics de glycémie en réponse à l’alimentation sont considérés comme un indicateur du risque de diabète, bien que nous ne sachions pas encore si les éviter les fait changer ce risque. Ces pointes ne sont qu’une signature pour notre réponse individualisée à la nourriture. Mais ils représentent la première preuve objective que nous réagissons bien différemment lorsque nous mangeons les mêmes aliments dans les mêmes quantités.

L’étude comprenait 800 personnes sans diabète. Les données pour chaque personne incluaient l’heure de chaque repas, la quantité et le contenu des aliments et des boissons, l’activité physique, la taille, le poids et le sommeil. Les habitants du microbiome du sang et des intestins ont été évalués et leur glycémie a été contrôlée pendant une semaine. Les chercheurs ont consommé plus de 5 000 repas standard fournis par les chercheurs, qui contenaient des articles populaires comme le chocolat et la crème glacée, ainsi que près de 47 000 repas composés de leur apport alimentaire habituel. Au total, plus de 1,5 million de mesures du glucose ont été effectuées. C’est un gros ensemble de données.

À l’aide de l’apprentissage automatique, un sous-type de l’intelligence artificielle, les milliards de points de données ont été analysés pour déterminer le facteur déterminant de la réponse du glucose à des aliments spécifiques chez chaque individu. De cette façon, un algorithme a été construit sans les préjugés des scientifiques.

On a constaté que plus d’une centaine de facteurs étaient impliqués dans la réponse glycémique, mais notamment la nourriture n’était pas le facteur déterminant. Au lieu de cela, c’était les bactéries intestinales. La science de la nutrition a connu deux premières innovations simultanées: l’une, la découverte que notre microbiome intestinal joue un rôle si important dans notre réponse unique à la prise de nourriture, et l’autre que cette découverte a été rendue possible par A.I. Le journal a publié un éditorial d’accompagnement intitulé «Siri, que dois-je manger?»

Plusieurs études ultérieures menées par ces chercheurs et d’autres ont confirmé non seulement l’importance de notre microbiome, mais également le fait qu’une forte proportion de personnes en bonne santé ont des taux de glucose élevés après avoir mangé. Ma curiosité à ce sujet m’a amenée à contacter les Dr Segal et Elinav pour leur demander s’ils pourraient me tester.

Quelques semaines plus tard, mes données avaient été ingérées par leur algorithme d’apprentissage automatique. Il s’est avéré que mon microbiome intestinal était densément peuplé par un virus particulier, Bacteroides stercoris, représentant 27% de mes cohabitants (contre moins de 2% en moyenne dans la population en général). J’ai eu plusieurs pics de glycémie atteignant 160 milligrammes par décilitre de sang (la glycémie à jeun normale est inférieure à 100, mais nous ne savons pas encore quel est le niveau normal après avoir mangé).

On m’a ensuite fourni un ensemble de recommandations alimentaires spécifiques afin d’éviter les pics de glucose, y compris ces informations sur le gâteau au fromage et les noix mélangées, ainsi qu’une base de données interrogeable sur les prévisions de glucose de 100 000 aliments et boissons.

Cela sonne bien, mais j’ai réalisé que j’avais un gros problème. Pour la plupart, les aliments fortement recommandés, comme le fromage danois, étaient ceux que je n’aimais pas vraiment, alors que ceux classés C-, comme l’avoine, le melon et la courge cuite, étaient typiquement parmi mes favoris. Bratwurst (le type de nourriture le plus dangereux et potentiellement le plus mortel selon ma perception) a été classé A +! Si je voulais éviter les pics de glucose, je devrais faire de gros sacrifices dans mon alimentation.

Néanmoins, ce fut un premier pas intéressant sur la voie d’un régime personnalisé. Il existe maintenant une version commerciale de ce test, basée sur les recherches des Drs Segal et Elinav, bien qu’elle soit beaucoup plus limitée: elle analyse uniquement un échantillon de microbiome intestinal, sans surveillance du glucose ni de ce que vous mangez.

D’autres efforts sont également en cours. Dans certaines études de nutrition, des photos prises au smartphone des assiettes d’aliments des participants sont traitées p, afin de déterminer avec précision ce qu’ils mangent. Cela évite d’avoir à enregistrer manuellement les données et à utiliser des journaux alimentaires peu fiables (à condition que les participants se souviennent de prendre la photo).

Mais il s’agit d’un seul type de données. Ce que nous devons vraiment faire, c’est extraire de multiples types de données – activité, sommeil, niveau de stress, médicaments, génome, microbiome et glucose – à partir de plusieurs périphériques, tels que des patchs pour la peau et des smartwatches. Avec des algorithmes avancés, c’est faisable.

Dans les prochaines années, vous pourriez avoir un coach de santé virtuel qui approfondit nos connaissances sur les indicateurs de santé pertinents et vous fournit des recommandations diététiques personnalisées.

Les avantages d’un tel entraîneur devront bien sûr être validés par des essais randomisés, contrairement à la myriade de régimes qui sont colportés sans aucune preuve de leur efficacité ou de leur sécurité.

Nous ne pensons pas souvent qu’un régime est dangereux, mais les mauvais aliments peuvent être dangereux pour les personnes présentant certains risques ou certaines conditions. J’ai eu deux accès de calculs rénaux. Pour éviter un tiers, je dois rester à l’écart des aliments riches en oxalate, une molécule naturelle abondante dans les plantes. Mais si vous regardez les recommandations pour mon régime personnalisé, beaucoup, comme les noix et les fraises, sont riches en oxalate. C’est un gros problème, car mes conditions médicales préexistantes ne faisaient pas partie des données du test. Et comme nous subissons des changements importants tout au long de notre vie, comme la grossesse ou le vieillissement, nous devrons réévaluer ce que devrait être notre régime optimal.

Pour le moment, c’est frappant qu’il ait fallu recourir au big data et à A.I. pour relancer nos perceptions à propos de quelque chose d’aussi fondamental que ce que nous mangeons. Nous faisons enfin des progrès en apprenant qu’il n’existe pas de régime universel.

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Source : https://www.nytimes.com/2019/03/02/opinion/sunday/diet-artificial-intelligence-diabetes.html?mc_cid=2165d5c8ac&mc_eid=c7900b08a7


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