Olvídese de las dietas de moda. AI sabe exactamente lo que debe comer para su mejor salud

Conocí a un chico en la universidad que podía consumir tazones colmados de helado sin ningún efecto perceptible en sus abdominales marcados. Me he estado preguntando desde entonces por qué mi cuerpo no responde de esa manera a mi postre favorito o, para el caso, si alguna vez encontraré uno del que no me arrepienta al día siguiente cuando me suba a la báscula. Los avances recientes en la ciencia de la nutrición ahora están cada vez más cerca de cumplir mi sueño de un postre con impunidad, además de muchos otros beneficios para la salud.

Durante mucho tiempo ha sido obvio, tanto para los científicos como para los legos, que cada persona responde de manera diferente a un régimen alimenticio o dietético determinado. Durante años, los científicos han tratado de descubrir cómo acomodar estas idiosincrasias de una manera que mejore la salud y evite dolencias comunes como enfermedades cardíacas, obesidad y diabetes y, para bien o para mal, ayude a las personas a perder peso.

Después de años de tratar de encontrar genes que pudieran explicar las diferencias individuales, los científicos se han dado cuenta de que los genes por sí solos no pueden explicar la relación del cuerpo humano con los alimentos en toda su complejidad. La dieta y la salud involucran genes y muchos otros factores además, incluidos el sueño, el ejercicio, el estrés y otros asuntos relacionados con el estilo de vida. Uno de los factores más importantes, quizás el más importante, es la comunidad de billones de microorganismos individuales que viven en el intestino de cada persona, llamado microbioma.

Esta noticia es buena porque, si bien no puede cambiar sus genes, puede cultivar bacterias intestinales saludables, cambiar el horario de las comidas y ajustar la dieta y los factores del estilo de vida para optimizar la salud metabólica.

También sería una pesadilla de datos, si no fuera por los avances recientes en inteligencia artificial, en particular, un tipo de IA llamado aprendizaje automático, que puede reconocer patrones en cantidades alucinantes de datos. La IA puede digerir todas las medidas necesarias para evaluar el estado de salud de cada individuo y usarlas para generar información útil, incluidas predicciones sobre cómo las elecciones de alimentos afectan el bienestar y el riesgo de enfermedad.

El objetivo de esta ciencia es llegar a una era largamente prometida de nutrición personalizada, con efectos potencialmente profundos en la salud humana. El año pasado, los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU. anunciaron planes para repartir más de $170 millones en subvenciones de investigación para acelerar el desarrollo de nuevos algoritmos que predicen las respuestas individuales a los alimentos y las rutinas dietéticas. La agencia se está preparando para reclutar e inscribir a 10,000 estadounidenses en un estudio que rastreará sus dietas diarias, alimentará a algunos de ellos con dietas especiales seleccionadas por investigadores, rastreará cuidadosamente las respuestas individuales y luego usará algunos de estos algoritmos para analizarlas. El estudio tendrá en cuenta la genética de un individuo, los microbios intestinales y otros factores de estilo de vida, biológicos, ambientales o sociales, "para ayudar a cada individuo a desarrollar recomendaciones de alimentación que mejoren la salud en general".

Un grupo de empresas emergentes está incorporando los resultados de estudios recientes en nuevos productos para la salud. Ofrecen pruebas autoadministradas y evaluaciones de aprendizaje automático de las preferencias dietéticas de un individuo y recomendaciones sobre cómo ajustar la dieta y el estilo de vida para mantenerse saludable y evitar enfermedades. Pero aquí está el problema: la interacción de la dieta y el metabolismo en muchos individuos de una población es tan compleja que los científicos necesitan muchos más datos antes de que puedan tener en cuenta todos los aspectos de la salud humana. Algunas compañías ofrecen consejos útiles, pero no está claro si siempre es mejor que lo que puede obtener de su médico durante un chequeo de rutina.

La nueva ciencia de la nutrición no llega demasiado pronto. Las tasas de diabetes, obesidad y enfermedades prevenibles vinculadas a trastornos metabólicos han alcanzado niveles sin precedentes y siguen aumentando. Alrededor del 9 por ciento de los estadounidenses ya son diabéticos. Un 33 por ciento adicional de los estadounidenses son prediabéticos, lo que significa que sus cuerpos ya están profundamente desregulados y ya no pueden controlar adecuadamente la cantidad de azúcar que circula en la sangre. Entre 2017 y 2020, la prevalencia de la obesidad (definida como una masa corporal de 30 o más) aumentó del 30,5 % a casi el 42 %, lo que colocó a millones en un riesgo mucho mayor de desarrollar síndrome metabólico.

La nutrición personalizada, dicen algunos, es nuestra mejor oportunidad de reducir esos números. Si este nuevo enfoque podrá sacar a los EE. UU. de su crisis de salud pública es una pregunta abierta.

Hace unas semanas, solicité un kit de una startup de nutrición con sede en Boston llamada Zoe que pretende medir la forma en que mi cuerpo responde a diferentes alimentos y generar recomendaciones sobre cómo podría ajustar mi dieta para que se adapte a mi perfil metabólico único. Un tiempo después, recibí un paquete amarillo canario un poco más grande que una caja de zapatos que contenía dos paquetes de muffins de vainilla, engrasados ​​con suficiente grasa y azúcar para enviar a un pequeño animal a un frenesí hiperglucémico.

El propósito de los muffins es "desafiar" mi metabolismo, para que los científicos de Zoe y los algoritmos de inteligencia artificial puedan comparar la respuesta de mi cuerpo con la de otras 70,000 personas que hacen dieta y que se han sometido previamente a la prueba. Para medir esto, junto con mi respuesta a una serie de pruebas y desafíos metabólicos adicionales, los muffins venían con una variedad de dispositivos: un monitor de glucosa en sangre continuo que parecía una chincheta gigante, un análisis de sangre casero y un elaborado " kit de recolección de heces" completo con guantes desechables y una pequeña cuchara de plástico. Después de realizar todas estas pruebas, la compañía promete enviar un informe detallado y un plan de acción, junto con una vista previa temprana del futuro de la atención médica.

El fundador de Zoe es el Dr. Tim Spector, un "epidemiólogo genético" de 64 años del Kings College de Londres y autor de varios libros sobre la ciencia de la nutrición. En 2017, un par de empresarios de Internet con experiencia en aprendizaje automático, Jonathan Wolf y George Hadjigeorgiou, lo escucharon dar una conferencia en la National Geographic Society en Londres sobre nutrición. Posteriormente, los dos ingenieros lo acosaron con la idea de poner en práctica sus palabras. Los tres formaron Zoe poco después, saliendo del "modo sigiloso" en 2020 después de recaudar millones de dólares en capital de riesgo. Lanzaron una ingeniosa campaña de marketing vinculada a la publicación de un par de artículos de alto perfil revisados ​​por pares en la prestigiosa revista científica Nature Medicine.

Si le hubieras preguntado a Spector hace 20 años por qué diferentes personas responden de manera diferente a dietas idénticas, probablemente te habría dado una conferencia sobre genética. Después de todo, había pasado los 20 años anteriores construyendo el registro más grande del Reino Unido de gemelos idénticos y fraternos para poder estudiar cómo los genes influyen en la salud y las enfermedades humanas. Originalmente entrenado como reumatólogo, el trabajo de Spector incluyó hallazgos influyentes sobre cómo las variaciones genéticas podrían influir en las diferencias en la forma en que las personas metabolizan la vitamina D, que desempeña un papel clave en la absorción de calcio, la salud ósea y la gravedad de algunas formas de artritis. Como la mayoría de sus colegas, creía que estábamos en la cúspide de una revolución en la nutrición personalizada que estaría impulsada por nuevas tecnologías de secuenciación genética. Ha reclutado a 13.000 gemelos para participar en estudios con la idea de hacer realidad esta revolución.

A principios de la década de 2010, la opinión de Spector, y la de muchos de sus colegas, había comenzado a cambiar. Había secuenciado completamente los genomas (tres mil millones de bits de datos genéticos codificados en el ADN de cada individuo) de unos 3500 gemelos en su registro. Los resultados fueron desalentadores. Muchas de las condiciones que habían producido datos iniciales prometedores que sugerían que podrían estar vinculadas a genes específicos utilizando pruebas genéticas menos precisas mostraron solo asociaciones genéticas modestas cuando se analizaron con las mejores herramientas. Por ejemplo, la influencia de la genética en la edad de la muerte, recuerda, fue solo del 25 por ciento. Para las enfermedades del corazón fue de aproximadamente el 30 por ciento.

En el ámbito de la nutrición, un área creciente de interés personal para Spector quien, en 2011, sufrió un derrame cerebral leve y decidió cambiar su dieta, la influencia fue aún más difícil de encontrar. En la artritis reumatoide, la enfermedad en la que su investigación anterior sobre la vitamina D había generado tanto optimismo, la genética resultó ser responsable de menos del 15 por ciento del riesgo. En la obesidad, había encontrado mil genes asociados. Explicaron, dice, menos del 1 por ciento de la variación entre individuos.

"Me resultó bastante obvio que no podíamos predecir enfermedades comunes de esta manera para la mayoría de las personas", dice. "Y eso también fue cierto para rasgos como la nutrición, incluidas las diferencias en la forma en que las personas metabolizan las grasas y los carbohidratos".

Afortunadamente, había nuevos lugares prometedores para buscar. A finales de los años 2000 y principios de la década de 2010, Jeffrey Gordon, colega genetista de la Universidad de Washington en St. Louis, demostró que algunas personas obesas tenían niveles anormalmente bajos de ciertos tipos de bacterias intestinales en comparación con las personas delgadas, y que era posible revertir estos proporciones a través de la dieta. Inspirado por este hallazgo, Spector, como muchos de sus colegas, comenzó a incursionar en estudios que examinan el microbioma intestinal y sus posibles vínculos con trastornos metabólicos y otras enfermedades.

En 2015, se encajó otra pieza crucial del rompecabezas. Un grupo de investigación israelí del Instituto Weizmann de Ciencias publicó un artículo científico explosivo en la revista Cell que cuestionaba una de las herramientas más utilizadas en el campo de la nutrición: "el índice glucémico", un sistema de clasificación que medía la duración de tiempo que le tomó al cuerpo humano convertir los carbohidratos naturales de un alimento determinado en glucosa y liberarla en el torrente sanguíneo. El índice, basado en lecturas recopiladas y promediadas de un pequeño grupo de sujetos de prueba en la década de 1970 y principios de la de 1980, había sido durante décadas una medida central utilizada para evaluar las cualidades nutricionales de los alimentos. Se pensaba que los alimentos con un índice glucémico alto conducían a picos poco saludables en los niveles de glucosa en la sangre que, con el tiempo, se asociaron con un mayor riesgo de desarrollar diabetes y una gran cantidad de otras afecciones metabólicas.

Los científicos de Weizmann repitieron el experimento en 800 individuos sanos y, armados con todos los implementos de la ciencia moderna, lo hicieron con mucha mayor profundidad y rigor. El equipo siguió a cada individuo durante una semana, registrando los niveles de azúcar en la sangre utilizando un monitor de glucosa continuo cada cinco minutos, y finalmente caracterizó las respuestas individualizadas a un total de 46 898 comidas.

Los resultados fueron impactantes. Por un lado, los investigadores demostraron una amplia variabilidad en las respuestas individuales a cada una de las comidas, lo que arrojó dudas sobre la utilidad del índice glucémico ampliamente utilizado. Y demostraron una forma mucho más efectiva de evaluar las cualidades nutricionales de los alimentos: mediante el uso de un algoritmo de aprendizaje automático para encontrar patrones en grandes cantidades de datos nutricionales. Su algoritmo fue capaz de predecir la respuesta glucémica de diferentes personas a comidas específicas con mucha más precisión que el índice glucémico al analizar la respuesta individual a las comidas anteriores, las mediciones de la actividad física, la cantidad de fibra consumida durante las 24 horas anteriores y la presencia de 72 tipos distintos de bacterias en el intestino.

Las implicaciones para la salud humana y la medicina preventiva eran potencialmente profundas. Ahora había una forma poderosa de medir una gran cantidad de procesos metabólicos importantes en cada individuo y encontrar formas de modificarlos. El problema tenía solución.

"Hay 20.000 genes humanos que caracterizan quiénes somos, que por supuesto son extremadamente importantes pero no se pueden cambiar", dice Eran Elinav, un gastroenterólogo israelí convertido en científico investigador y uno de los autores principales del artículo. "No se puede cambiar un gen que lo predispone al cáncer. Pero el microbioma representa cien veces más genes para nuestro cuerpo humano: cerca de 3 millones de genes además de los 20 000 genes que provienen del lado humano. Y estos genes son mucho más susceptible a la manipulación que los genes humanos. Puede cambiarlo simplemente cambiando la composición del microbioma".

El hallazgo tuvo grandes implicaciones para la salud pública. Estados Unidos se encuentra actualmente en medio de una crisis causada por el aumento de las tasas de "síndrome metabólico", un grupo de condiciones que ocurren cuando los sistemas en los que se basa el cuerpo humano para transformar los alimentos en energía y regular la cantidad de glucosa en el sangre, comienzan a descomponerse. Los síntomas del síndrome metabólico incluyen azúcar en la sangre crónicamente alta, exceso de grasa, niveles altos de colesterol y triglicéridos y aumento de la presión arterial. Y está asociado con enfermedades como enfermedades cardíacas, derrames cerebrales, osteoporosis, ciertos tipos de cáncer y diabetes tipo 2.

Los expertos en salud pública son optimistas de que la nutrición de precisión puede ayudar a controlar el problema al minimizar los picos de glucosa en sangre no deseados y otros factores asociados con la enfermedad. La glucosa proviene de los carbohidratos que consumimos, que se descomponen en el sistema digestivo y se liberan al torrente sanguíneo. Aunque es esencial para impulsar los procesos normales del cuerpo humano, demasiada glucosa en el torrente sanguíneo durante demasiado tiempo se ha relacionado con niveles poco saludables de inflamación crónica. Cuando el sistema metabólico humano funciona correctamente, la cantidad de glucosa circulante se controla cuidadosamente mediante la liberación de un guiso de diferentes hormonas involucradas en la digestión, el hambre y el metabolismo.

El cuerpo, sin embargo, solo puede procesar tanta glucosa a la vez. Demasiada glucosa en el torrente sanguíneo puede desencadenar una cascada bioquímica que se perpetúa a sí misma y provoca un cortocircuito en el sistema. Los músculos y el hígado, que normalmente absorberían la glucosa, alcanzan su límite, lo que hace que aumente la glucosa en el torrente sanguíneo. El páncreas responde inundando el torrente sanguíneo con más insulina, la señal que le dice a las células que absorban la glucosa. En respuesta, las células de los músculos y el hígado, que normalmente están preparadas para responder a la insulina, se vuelven menos sensibles a la señal, lo que significa que el páncreas debe producir cantidades cada vez mayores de insulina para llamar su atención.

Eventualmente, el exceso de glucosa causa inflamación crónica e interactúa con proteínas y grasas que flotan libremente para causar "glicación", una reacción química que daña estas células, endurece las paredes de los vasos sanguíneos y provoca presión arterial alta, diabetes y accidentes cerebrovasculares. Sin la capacidad de convertir de manera eficiente la glucosa en la energía que necesitamos, nos sentimos letárgicos y fatigados. A pesar de que nuestro torrente sanguíneo ya está inundado de combustible, tenemos hambre de más alimentos. Comemos más, nos movemos menos y la espiral descendente continúa.

Este proceso ya se ha desarrollado en millones de personas. Se estima que el 43 por ciento de los estadounidenses ya son diabéticos o prediabéticos, lo que significa que su metabolismo está profundamente desregulado y ya no puede regular adecuadamente los niveles de azúcar en la sangre. Dos de cada tres estadounidenses tienen sobrepeso, lo que los pone en riesgo de desarrollar el trastorno. El costo médico de la obesidad en los EE. UU. supera los $173 millones al año.

"El control de la glucosa causa diabetes y las tasas de diabetes se han disparado en los últimos años", dice Michael Snyder, presidente de genética y director de genómica y medicina personalizada en la Universidad de Stanford y ex director del Centro de Genómica y Proteómica de Yale. "Es mucho más frecuente como endémica que la COVID como pandemia. Por lo tanto, controlar la glucosa es un gran problema".

La investigación que ha surgido desde el artículo de Weizmann sugiere que el control de la glucosa es solo una de las muchas áreas que podrían modularse con una mejor comprensión de los factores que influyen en las respuestas individuales a los diferentes alimentos. Otra investigación sugiere que el microbioma y otros factores pueden influir en nuestra capacidad para absorber nutrientes específicos, metabolizar grasas y una amplia gama de otros factores. Durante la última década, los investigadores identificaron decenas de especies específicas de bacterias intestinales, estudiaron y caracterizaron su impacto y publicaron los resultados en las principales revistas científicas revisadas por pares. También han demostrado que estas bacterias pueden ayudar a descomponer los alimentos en los intestinos y transformarlos en nutrientes, mensajeros químicos y otros metabolitos beneficiosos que el cuerpo por sí solo tendría muchas menos probabilidades de absorber.

También han descubierto microbios "malos" que producen subproductos no deseados perjudiciales para la salud metabólica. Algunos de estos, según sugiere la investigación, pueden tener un profundo impacto en los procesos metabólicos esenciales. Recientemente, por ejemplo, investigadores de la Universidad de Emory identificaron una sustancia química "promotora de la obesidad" producida por bacterias intestinales llamada "delta-valerobetaína" que parece interferir con la capacidad del hígado para oxidar ácidos grasos y quemar grasa durante los períodos de ayuno. Los investigadores encontraron que las personas obesas, con un IMC superior a 30, tenían niveles de delta-valerobetaína en la sangre que eran alrededor de un 40 por ciento más altos que los demás. Quizás lo más significativo es que la investigación sugirió que un nutriente específico que se encuentra a menudo en productos de origen animal como la carne roja, y disponible como suplemento dietético, podría ayudar a contrarrestar el efecto.

Esta investigación ha generado decenas de productos de consumo de empresas que esperan capitalizar la emoción. (Estos incluyen una empresa cofundada por Elinav y algunos de sus colaboradores en el periódico Cell, conocida como DayTwo). Durante la última década, la cantidad de empresas que ofrecen asesoramiento y pruebas nutricionales personalizadas ha aumentado de menos de 20 a casi 700 en la actualidad, según a Mariette Abrahams, directora ejecutiva y fundadora de la firma consultora Qina, que rastrea la "industria de la nutrición personalizada", que se estima que supera los 8.000 millones de dólares.

La profundidad y relevancia de las pruebas que ofrecen estas empresas varía ampliamente, al igual que la utilidad de la información que brindan. Algunos se basan en cuestionarios detallados o datos recopilados por rastreadores de sueño y actividad. Otros recolectan y analizan muestras de sangre, orina, cabello y heces y luego introducen los resultados en algoritmos de inteligencia artificial patentados que emiten consejos y recomendaciones dietéticos y de estilo de vida. Algunos todavía dependen de pruebas genéticas obsoletas que probablemente no tengan mucha utilidad.

Dado que las pruebas de Zoe se basan en técnicas que utilizó para producir los datos citados en los estudios que publicó en la prestigiosa revista Nature Medicine, los científicos en el campo lo consideran uno de los más creíbles del grupo (aunque muchos investigadores han cuestionado si el campo ha madurado lo suficiente como para justificar el costo de pagar los productos). Ofrece a los consumidores una versión atenuada de los protocolos utilizados en un par de estudios científicos, conocidos como PREDICT y PREDICT 2, realizados en colaboración con académicos de Harvard, Stanford y una amplia gama de otras instituciones. Los estudios, publicados en Nature Medicine en 2019 y 2020, utilizaron el aprendizaje automático para analizar muestras genéticas, de microbioma y de sangre recolectadas de 1000 gemelos y adultos sanos no emparentados mientras consumían una serie de comidas idénticas, incluidas las magdalenas que recibí en mi caja amarilla. Consideró datos sobre el sueño, el ejercicio, el estrés y otros factores ambientales. Luego, descifró la influencia relativa que cada uno de estos factores tenía en las diferencias individuales.

Al igual que otros anteriores, el estudio, considerado uno de los exámenes más completos hasta la fecha de las respuestas individualizadas a los alimentos, encontró amplias variaciones en la forma en que los participantes respondieron a las comidas. Pero la conclusión más digna de los titulares, particularmente dado el pedigrí de Spector, fue que la gran mayoría de estas diferencias se debieron a factores no genéticos modificables, como el microbioma o las elecciones de estilo de vida.

"Encontramos una diferencia de 10 a 15 veces en los niveles de azúcar y grasa en la sangre para las personas alimentadas con la misma comida al mismo tiempo", dijo Spector a Newsweek. "Pero menos del 30 por ciento de la variación en los picos de glucosa se debió a sus genes. Para la grasa, ese número fue menos del 5 por ciento. Fue entonces cuando realmente tiramos los genes por la ventana. De repente tuve que dejar de pensar que ya era genetista". y cambió a ser más un nutricionista del microbioma".

Snyder, cuya firma, January AI, vende sus propias pruebas de consumo, dice que los algoritmos de inteligencia artificial patentados de su empresa han sido entrenados en las reacciones de diferentes individuos a una amplia gama de alimentos diferentes y que estas reacciones son altamente predictivas de cómo estos individuos responden a otros tipos de alimentos con perfiles de macronutrientes similares. Por lo tanto, después de recopilar datos sobre la forma en que una persona responde a solo cuatro días de comidas mediante el seguimiento de los niveles de glucosa con un monitor de azúcar en la sangre, dice Snyder, el algoritmo de su compañía es capaz de hacer predicciones precisas sobre la forma en que una persona responderá a la mayoría de los otros alimentos.

"Si sabemos que ciertos alimentos lo estimulan y otros no, podemos hacer predicciones precisas sobre cómo responderá incluso sin conocer y comprender necesariamente todas las causas subyacentes", dice. "Tenemos una base de datos de 32 millones de alimentos. No digo que sea perfecta, pero es bastante buena".

Con este conocimiento, señala Snyder, puede ser posible minimizar los picos de azúcar en el torrente sanguíneo. Eso podría hacerse sustituyendo algunos alimentos, o comiendo primero otros alimentos que interactúan con el metabolismo individual de una manera que pueda ayudar a suprimir esos picos, atenuando los efectos de los alimentos que probablemente causen picos grandes, como ese helado que estoy tomando. esperando consumir con impunidad.

Si los productos comerciales como Zoe, January AI y otros ofrecen suficientes beneficios para justificar sus costos sigue siendo un tema de debate. Ninguno ha pasado por las rigurosas pruebas requeridas para obtener la aprobación de la FDA, lo que significa que la agencia ha determinado que los beneficios del producto superan los riesgos conocidos y potenciales.

Zoe de Spector, DayTwo de Elinav y AI de enero de Snyder se basan en investigaciones revisadas por pares producidas por líderes reconocidos en el campo emergente de la nutrición personalizada. En el lado positivo, sus servicios ofrecen información interesante sobre cómo los alimentos específicos afectan el azúcar en la sangre. Aunque la mayoría de los diabéticos estadounidenses ya saben todo acerca de los monitores continuos de glucosa, su uso por parte de los no diabéticos solo surgió en los últimos cinco años, dice Snyder.

La ciencia detrás del análisis del microbioma es prometedora. Zoe prueba la presencia de 15 microbios "buenos" y 15 "malos" y recomienda una serie de alimentos específicos para potenciar los buenos y suprimir los malos. Afirman que su propia investigación ha encontrado que aquellos que usan sus productos tienen más energía, tienen menos hambre, duermen mejor y les resulta más fácil mantener un peso saludable.

El entrenamiento es otro beneficio. Después de un programa de prueba de $300 que incluye el uso de un monitor de glucosa en la sangre durante dos semanas y el análisis de las heces, Zoe ofrece acceso a la base de datos de búsqueda de alimentos de la empresa, que utiliza un algoritmo de inteligencia artificial para asignar puntajes a los alimentos individuales según la forma en que el nivel de azúcar en la sangre y el los niveles de grasa respondieron a la prueba de panecillos y otras pruebas. Tiene un costo adicional de $ 30 por mes.

Sin embargo, para aquellos que ya evitan los alimentos procesados ​​y comen una dieta mediterránea, no está claro que las pruebas comerciales ofrezcan suficiente información útil para que valga la pena pagar por ellas.

Como cualquier programa de computadora, los algoritmos son tan buenos como los datos disponibles. Queda mucho por aprender sobre qué factores contribuyen precisamente a las diferencias individuales en el metabolismo, dicen los científicos, más allá de lo que ofrecen las pruebas comerciales. Para todas las variables de las que los científicos tienen alguna comprensión, como la genética, el microbioma, los patrones de sueño y ejercicio, una cantidad vertiginosa de otras variables interactúan de maneras que los científicos apenas comienzan a comprender. Estos incluyen los efectos de la edad, la menopausia, la composición precisa de los alimentos, las comidas anteriores, el estrés, el horario de las comidas, la ingesta total de fibra y el ayuno nocturno.

Los científicos apenas están comenzando a descifrar el microbioma. Quedan muchos más microbios intestinales por descubrir, y el número de los que se consideran importantes ha aumentado desde el estudio PREDICT original. Los científicos también saben poco acerca de cómo el sistema inmunológico de un individuo interactúa con el microbioma y los alimentos que comemos.

"Eventualmente, llegaremos al punto en que ciertas recomendaciones dietéticas a nivel individual serán útiles, pero aún no hemos llegado", dice Eric Topol, director y fundador de Scripps Research Translational Institute. "Hay muchas promesas aquí. Pero es complicado y hay muchas capas de datos y nadie ha resuelto el caso todavía. Nadie ha hecho aún la IA multimodal para comprender cómo interactúan todos estos".

Según su trayectoria actual, es probable que la ciencia continúe mejorando. Cada vez hay más pruebas, por ejemplo, de que las características únicas del sistema inmunitario de cada persona, formadas por exposiciones pasadas a patógenos, desempeñan un papel en las diferencias metabólicas. En un experimento reciente, Synder y sus colegas encontraron que el consumo de un batido de Guarantee, una bebida nutritiva líder que incluye proteínas, vitaminas y minerales, provocó una respuesta antiinflamatoria en algunas personas (lo cual es bueno) y una respuesta proinflamatoria en algunas personas. otros (lo que no suele ser bueno). En otro estudio reciente, Snyder demostró que algunos tipos de fibra reducían el colesterol de algunas personas y les ayudaban a metabolizar la glucosa, mientras que en otras esas mismas fibras provocaban inflamación, la liberación de enzimas hepáticas específicas, distensión abdominal y flatulencia. Los resultados sugieren que, en algunos casos, las pautas nutricionales únicas podrían llevar a algunas personas a adoptar dietas que no son buenas para ellos.

Inspirándome en Snyder, consumí varias pintas de helado Ben and Jerry's en una variedad de condiciones diferentes y descubrí que comer ciertos alimentos ricos en fibra antes de llenarme la cara con helado parecía atenuar mis picos de azúcar en la sangre. Aún así, incluso si mi metabolismo funciona a la perfección, 1000 calorías de helado todavía es mucho para manejar. Parece poco probable que alguna vez encuentre una manera de comer helado mientras mece los abdominales. Pero soy optimista sobre lo que podría aprender.