التغذية الشخصية ( الفردية )
وتحليلات الاوميكس التعددي
الملخص
امكن احراز تقدم واضح في تعزيز صحة الإنسان من خلال التغذية الشخصية عبر منهجين اساس. الأول هو تحليلات الأوميكس التعددي Multiomics بينما الثاني يتعلق بأدوات التعلم الآلي Machine learning tools . اذ يمكن استخدام بيانات تحليلات الأوميكس لوصف الجراثيم ، والميتاجينوم ، والبروتيوم ، والنسخة ، والمستقلب ، مما يوفر توصيفًا شاملاً لعلم وظائف الأعضاء الفردي. كما يستفيد الباحثون من طرق التعلم الآلي في تطوير المؤشرات الحيوية لتناول الطعام والحالة الصحية. ومن المتوقع أن تؤثر التطورات في تكنولوجيا multomics على الممارسات المستقبلية تبعا لتزايد الطلب على التغذية الشخصية واستمرار تقدم الأبحاث التي تحدد تلك المؤشرات الحيوية .
ونظرًا لأن اختصاصيي التغذية هم في طليعة تقديم توصيات التغذية الشخصية لعملائهم ، فمن المهم لهم مواكبة المستجدات المتعلقة بالتغذية الشخصية وكيف يمكن لبيانات الوسائط المتعددة وأساليب التعلم الآلي تطوير الممارسة المستقبلية.
ما هي التغذية الشخصية؟
باتت الفروق بين الأفراد ( Biological Indiveduality ) اساس معتبر في تفسيراستجابة الفرد للتغذية مما ادى الى زيادة الاهتمام بالتغذية الشخصية. ومع تعدد المصطلحات الخاصة باستراتيجيات العمل بالتغذية الا انها في توجهين رئيسين. احدهما التغذية المقننة وهذه تتطلب تأكيدات علمية ويمكن من خلالها التعامل مع المجتمعات في مجموعات بناء على مؤشرات حيوية معينة . اما التغذية الشخصية فتهدف إلى تعزيز صحة الإنسان من خلال تصميم توصيات غذائية للأفراد بناءً على الوظائف الفسيولوجية لديهم. كما تتضمن خصائص عملية هامة منها : السمات الشاملة ، ظهورها الحديث ، بناء مداخلاتها على أدلة وقياسات علمية . اضافة الى استثمارها لامكانات المختص القائمة واحتواء مدخل تعدد تخصصات تشمل التغذية والعمل الاكلينيكي مع توسع في مجالات طبية وسلوكية وحيوية حديثة .
ما هي الأوميكس؟
حديثا بدأ يستحوذ على اعتبار الخبراء الرابط بين الغذاء وبيئة الميكروبات المعوية والحالة الصحية باعتبار ان تلك البيئة تحدد تركيب ووظائف الميكروبات المعوية . وهذا له أهمية خاصة لمتخصصي التغذية لأن النظام الغذائي يؤثر على تلك البيئة الداخلية وبالتالي على تكوين ووظيفة الكائنات الحية الدقيقة الموجودة في القناة الهضمية. وهذا كله يتطلب رفع امكانات متخصصي التغذية لدراسة البيئة المعوية من خلال دراسات متقدمة تشمل عينات تحليل DNA و RNA مثلا .
ماهو مدخل الاوميكس المتعدد ؟
المصطلحات التي تنتهي بـ "-omics" تعني تقييم جزيئي شامل لمجموعة من الجزيئات. اي تحديد الكائنات الحية الدقيقة والجينات والمستقلبات من خلال مناهج متعددة الوسائط المختلفة. وهذا يوفر نظرة شاملة على المدخول الغذائي والحالة الفسيولوجية للفرد . على سبيل المثال تم الابداع في خوارزمية للتعلم الآلي تضمنت معايير الدم والعادات الغذائية والقياسات البشرية والنشاط البدني وميكروبات الأمعاء وامكن من خلالها التنبؤ بدقة عن الاستجابة الشخصية لنسبة السكر في الدم بعد الأكل لوجبات الحياة الواقعية.
مصطلح ( أوميكس ) يعني فروع العلم المعروفة بـ omics وهي تخصصات مختلفة في علم الأحياء تنتهي أسماؤها في اللاحقة -omics ، مثل علم الجينوم والبروتيوميات والأيض و metagenomics و transcriptomics.
وتشير اللاحقة -ome كما هو مستخدم في علم الأحياء الجزيئي إلى كُلِية من نوع ما وهو تسلسل لا يشكل لاحقة محددة في اليونانية. ويتم استخدام اللاحقة -ome ذات الصلة لمعالجة كائنات الدراسة في هذه المجالات ، مثل الجينوم أو البروتين أو المستقلب على التوالي.
ويهدف مثلا علم الجينوم الوظيفي إلى تحديد وظائف أكبر عدد ممكن من الجينات لكائن حي معين. فهو يجمع بين تقنيات مختلفة مثل علم النسخ والبروتيوميات مع مجموعات متحولة مشبعة تحليل العوامل المتعددة مثل mult-omics و omics التكاملي و "panomics" أو "pan-omics" يعتبر نهجًا للتحليل البيولوجي تكون فيه مجموعات البيانات "أومومات" متعددة مثل الجينوم والبروتيوم والجينوم المتحول والأيض والميكروبيوم اعتمادًا على كيفية تسلسله. وبعبارة أخرى استخدام تقنيات omics المتعددة لدراسة الحياة بطريقة منسقة من خلال الجمع بين هذه " الأومومات" ، يمكن للعلماء تحليل البيانات البيولوجية الكبيرة المعقدة للعثور على ارتباطات جديدة بين الكيانات البيولوجية ، وتحديد المؤشرات الحيوية ذات الصلة وبناء علامات تفصيلية للمرض وعلم وظائف الأعضاء.
كما يهدف Omics إلى التوصيف الجماعي والقياس الكمي لمجموعات الجزيئات البيولوجية التي تترجم إلى بنية ووظيفة وديناميكيات كائن أو كائنات حية.
ما هو تعلم الآلة؟
ترتبط مصطلحات "التعلم الآلي" و "الذكاء الاصطناعي" وغيرها ارتباطًا وثيقًا في علوم الكمبيوتر. على سبيل المثال ، كانت الشبكة العصبية الاصطناعية ، وهي نوع من نماذج التعلم ، قادرة على التنبؤ بالعلاقة بين نمط النظام الغذائي للبحر الأبيض المتوسط ، والخصائص السريرية، والوظائف الحيوية.ويمكن لنماذج التعلم الآلي معالجة العلاقات المعقدة في مجموعات البيانات الكبيرة والمتغيرات.
تطوير الفعل المهني للمختصين
مداخل مثل التغذية الفردية والأمويكس واستثمار تعلم الألة كلها مداخل للتغذية الحديثة ينبغي ان ينتقل معها العمل المنحصر حاليا في النصح والارشاد الشامل والذي ينكب عليه معظم اخصائيي التغذية خاصة في البلدان النامية الى منهج اكثر دقة وعلمية . ذلك لان تحليلات الأنظمة المتعددة وأدوات التعلم الآلي تتضمن مداخل جديدة على العديد من أخصائيي التغذية بينما يمكنها تمكينهم من حياكة توصيات غذائية تناسب وتؤمن احتياجات الأفراد او المجموعات الموحدة بطرق اكثر دقة رغم انه على خبراء التغذية تثقيف أنفسهم حول أبحاث التغذية الشخصية الحالية. إنهم بحاجة إلى فهم التأثير الذي قد تحدثه تقنيات الوسائط المتعددة على ممارسات التغذية المستقبلية وأساسيات نماذج التعلم الآلي. يجب أن يتذكروا أيضًا أن الثغرات والتحديات البحثية موجودة مع هذه التقنيات ، بما في ذلك تحديد تعريف متفق عليه للتغذية الشخصية ، ومواصلة تطوير مؤشرات حيوية محددة لتناول الطعام ، وتحسين إمكانية الوصول إلى تقنيات الوسائط المتعددة. علاوة على ذلك ، على الرغم من أهمية علم المورثات الغذائية ، إلا أن علم الوراثة ليس سوى واحد من العديد من العوامل التي تؤثر على صحتنا العامة. تشمل المحددات الأخرى للصحة العديد من العوامل السلوكية والبيئية والجسدية والاجتماعية التي يجب أيضًا مراعاتها . وعلى الرغم من أنه لا يمكن تغيير جيناتنا فانه بالامكان استهداف العوامل القابلة للتعديل ، مثل النظام الغذائي ونمط الحياة من خلال ممارسات التغذية الشخصية. من المهم أيضًا مراعاة أنه لا يمكن لكل عميل أو مستهلك تحمل تكاليف أدوات التغذية الشخصية والاستشارات. فقد تحد العوامل الاجتماعية والاقتصادية من إمكانية الوصول إلى أدوات التغذية الشخصية المكلفة للمرضى المهتمين.