機械学習アルゴリズムが超予測

2023 年 5 月 2 日 - 最終更新日 2023 年 5 月 2 日 15:29 GMT

関連タグ NOVA 分類処理 超加工食品関数 sanitize_gpt_value2(gptValue) { var vOut = ""; var aTags = gptValue.split(','); var reg = new RegExp('\\W+', "g"); for (var i=0; i

食品または飲料製品がどの程度加工されているかは、超加工食品が人間や地球の健康に及ぼす影響を懸念する、栄養士から消費者、政策立案者に至るまでの関係者にとって関心が高まっています。

しかし、食品加工を評価するために最も広く使用されているシステムである NOVA 分類システムは、その NOVA 4 超加工食品カテゴリーが不均一すぎるという主張で批判を受けています。

これに応えて、マサチューセッツ州の研究者らは、NOVA を「構築」および「拡張」して、あらゆる食品の加工度を正確に予測できる機械学習アルゴリズムを開発した。

超加工食品（UPF）と健康リスクとの関連性を示唆する研究が増える中、食品の加工度がまさに注目を集めています。

ほとんどの場合、2009 年に開発された NOVA システムを利用して加工の程度を分類しています。NOVA では、食品加工のレベルを 4 つの分類に分けています。 加工された料理材料。 加工食品; そして超加工食品。

NOVA 4 (UPF) 分類に基づく疫学研究は重要な発見をもたらしましたが、ボストンのノースイースタン大学とタフツ医科大学の研究者らは、その定性的な性質により「不一致」や「曖昧さ」が生じる可能性があると示唆しています。 さらに、それが加工食品の影響に関する研究を制限すると彼らは考えている。

批判の中で、研究者らは、NOVA分類で観察されたリスクはすべてNOVA 4クラスに属し、超加工食品の「大きくて不均一なカテゴリー」に相当し、さまざまな段階の健康への影響を調査する研究者の能力を制限していると指摘している。加工の。

他の場所でも、NOVA システムは同様に批判されています。 先週フードドリンクヨーロッパが主催したメディアブリーフィングで、欧州テクノロジープラットフォーム（ETP）フード・フォー・ライフの会長でネスレの企業規制・科学担当副責任者であるゲルト・マイヤー氏は、システムが「関係性を理解できていない」と問題視した。食物摂取と健康の間。」

オランダのヴァーヘニンゲン大学の世界栄養学教授、イーディス・フェスケンス氏は、炭酸飲料やパンなど、さまざまな「NOVA 4」製品を区別できていないとしてNOVAシステムを批判した。

これに応えて研究者らは、再現可能、移植可能、スケーラブルな方法であらゆる食品の加工度を予測するように訓練された機械学習分類器 FoodProx に注目しました。

FoodProX は入力として栄養素に依存しています。研究者らは、食品に含まれる栄養素のリストが世界中で一貫して規制され、報告されているためであると説明しています。 そして、未加工食品中のそれらの量は、生化学によって決定される生理学的範囲によって制限されます。

さらに、食品加工では、機械学習によって検出可能な組み合わせの変化を通じて、体系的かつ再現性よく栄養素の濃度が変化します。

FoodProX を使用すると、研究者はあらゆる食品の加工度を把握する連続指数 (FPro) を定義できます。 さらに、研究者が個人の全体的な食事の質を定量化し、最終的には個々の食事を特徴付ける処理の程度と複数の疾患の表現型との間の統計的相関関係を明らかにするのに役立ちます。

研究者らは、1999年から2006年までの米国の代表的な全国サンプルの食事記録を持つ2万人以上の個人の食品加工スコア（iFPro）を計算した。

調査結果は、食品プロセススコアが高い人は、メタボリックシンドローム、糖尿病、さらには心臓発作や狭心症の家族歴のリスクと正の関連性を示すことを示唆しています。

食品加工スコアがより高い人は、血圧、体幹脂肪、肥満度、血中インスリン、トリグリセリドレベル、および「善玉」HDL コレステロールがより高いことも示しました。

「超加工された朝食用シリアルや精製小麦粉にはこれらのビタミンやミネラルが強化されていることが多いにもかかわらず、より広範囲に加工された食品の摂取量が増えると、血流中のビタミンB12やビタミンCのレベルが低下することと相関関係があります。」研究者たち。

研究者らは、FoodProX により、大規模かつ「均質に」分類された超加工食品グループ間の食品加工の程度を定量化することなどにより、現在の NOVA 分類を「構築」および「拡張」できると考えています。

「私たちのアルゴリズムが必要とするのは栄養成分表だけであり、パッケージやスマホアプリ、ウェブポータル、食料品店やレストランのウェブサイトを通じて消費者がすでにアクセスできる情報であることを考えると、FProは個人の食事の加工食品への依存度の多寡を監視するのに役立ちます。 「

ソース：Nature Communications「食品加工度の機械学習予測」2023 年 4 月 21 日公開DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-023-37457-1著者: Giulia Menichetti、Babak Ravandi、Dariush Mozaffarian、Albert-László Barabasi

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