Heute habe ich zwei Kurzmeldungen für Euch, die mir zwei liebe Leser zugeschickt haben.
Sie haben zwar nichts miteinander gemeinsam, vielleicht ist aber was Interessantes für Euch dabei?
Bei der einen geht es um personalisierte Ernährung bei Diabetes, die andere hat mit grünen Smoothies zu tun.
Fangen wir mit den Smoothies an. Andreas Paersch betreibt ein Online-Magazin zum Thema grüne Smoothies: Grüne Smoothies Nahe. Die „Nahe“ hier ist der Fluss, der durch Rheinland-Pfalz fließt.
Andreas hat mein Artikel über Omega-3-Fettsäuren gefallen, so dass er ihn in seinem Magazin vorgestellt hat. Vielen Dank!
Da viele Paleo-Fans auch grüne-Smoothie-Fans sind, ist vielleicht für Euch was dabei?
Nun zum zweiten Thema:
Paleosophie-Leserin Karin hat in der Fachzeitschrift Cell einen spannenden Artikel gefunden: In Personalized Nutrition by Prediction of Glycemic Responses. geht es darum, dass Wissenschaftler verschiedene Messdaten von Blutwerten, Ernährungs- und Bewegungs-Gewohnheiten, Körpermaßen und Daten über die Darmflora von 800 Probanden gemessen und im Zusammenhang mit der Blutzucker-Reaktion auf über 46000 Mahlzeiten in Bezug gesetzt haben. Vielen Dank, Karin!
Die Daten wurden in ein selbst lernendes Computerprogramm eingegeben („Machine Learning“), das daraus ein Voraussage-Modell erarbeitet hat.
Die Autoren des Papers haben dabei nicht nur herausgefunden, dass verschiedene Menschen unterschiedliche Blutzucker-Reaktionen auf das gleiche Essen hatten, sie konnten sogar auf Basis des Computer-Modells die Blutzucker-Antwort von 100 unabhängig von den ursprünglichen 800 getesteten Probanden mit hoher Genauigkeit voraussagen. Durch Änderungen der Zusammensetzung der Nahrungsmittel waren sie in der Lage, personalisierte „gute“ Ernährungen zusammenzusetzen, die zu möglichst niedrigen Blutzucker-Reaktionen geführt haben.
Auf der einen Seite gefällt mir an diesem Ansatz die Daten-getriebene, neutrale Herangehensweise. Gerade mich als Informatiker faszinieren die Möglichkeiten von Machine-Learning hier besonders.
Auf der anderen Seite ist die Reduktion von Gesundheit auf das alleinige Merkmal „Blutzucker-Antwort“ ein wenig sehr stark vereinfacht: Sicher ist es – vor allem bei Diabetes-Patienten – wichtig, die Kontrolle über den Blutzucker im Auge zu behalten. Aber es gibt hier auch noch das Potenzial, viele weitere Gesundheits-Parameter zu berücksichtigen, wie z. B. Entzündungs-Marker, Nährstoff-Aufnahme, usw. Da kann man sicher noch viel weiter forschen.
Besonders gelungen ist die Aufbereitung des Papers: Die Zusammenfassung ist als hübsche Infografik gestaltet und es gibt sogar eine sehr schöne Video-Kurzversion:
(Wobei es mir ein Rätsel ist, wie eine Hühnerkeule den Blutzucker jenseits des Graphen in die Höhe schießen soll. Da ist wohl die künstlerische Freiheit ein wenig durchgegangen …)
Viel Spaß beim Lesen und Anschauen!
P.S.: Wenn Ihr selber mal mit Machine Learning experimentieren wollt und Euch ein wenig mit IT auskennt, dann könnt Ihr Eure Daten ganz einfach mit „Amazon Machine Learning“ in selbstlernende Computer-Modelle verwandeln. Wer weiß, was Ihr damit herausfinden könnt?
Update: Dr. Andreas Eenfeldt meint, dass man eine personalisierte Ernährung gar nicht braucht: Why You Do NOT Need Personalized Nutrition to Lose Weight. Damit hat er natürlich Recht: Einfach das essen, was zum Menschen passt. Das gilt vor allem für Menschen, die halbwegs gesund sind. Allerdings kann man mit solchen Untersuchungen zu Auswirkungen von Ernährungen besser erforschen, wie Ernährung auf gesunde und kranke Menschen wirkt. Lasst Euch also keine personalisierte Ernährung als einziges Heilmittel verkaufen, sondern probiert vorher einfach eine Paleo-Ernährung aus.
Von Constantin Gonzalez am 26.11.2015, aktualisiert: 19.12.2016 in Kurzmeldungen.
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