.
Мы обнаружили, что у каждого человека реакции на определенные виды пищи повторяемы и предсказуемы, они зависят от пропорции белков, жиров и углеводов. Однако в исследовании разных людей наблюдались значительные вариации результатов (разница до десяти раз), поэтому понятие среднего показателя теряло смысл. Разница была даже между однояйцевыми близнецами, которых, по сути, можно считать клонами: у них общие гены и во многом одинаковое окружение. Менее 30% вариаций повышения сахара в крови у разных людей объяснялись наследственностью, менее 5% — содержанием жира. Неожиданно (если руководствоваться существующими воззрениями) обнаружилось, что корреляция между первым и вторым очень слабая: если у человека проявляется неблагоприятная реакция на потребление жира, это никак не позволяет предсказать его реакцию на сахар. Мы кормили тысячи участников эксперимента одинаковым обедом и выяснили, что у определенной доли людей отклик по одному из трех факторов — жиру, сахару или инсулину — близок к среднему, но менее чем у 1% он средний по всем трем. Это означает, что 99% человечества не укладывается в некую искусственную среднюю норму. Мы также выявили, что у однояйцевых близнецов микрофлора ЖКТ совпадает лишь на 37%. Это лишь немного выше, чем у двух совершенно чужих друг другу людей, а значит, генетика здесь играет очень скромную роль. Обнаружилось, что упрощенный состав еды, который обычно указывают на этикетке, объясняет лишь около четверти метаболического отклика, а большинство различий обусловлено уникальными индивидуальными факторами: в первую очередь микробиомом и наследственностью, а также разными суточными ритмами наших биологических часов, физической активностью, сном и другими данными, над выявлением которых мы продолжаем работать.
Богатые данные, полученные в ходе исследования PREDICT, теперь используются многими учеными в разных уголках земного шара. Компания ZOE, в которой я работаю консультантом, выпустила приложение для смартфона на основе алгоритмов машинного обучения. Оно позволяет предсказать реакцию пользователя на любой продукт питания, опираясь на алгоритмы и информацию от самого пользователя. Это поможет людям выбирать более здоровую пищу. Научные эксперименты продолжаются — мы задействуем тысячи новых добровольцев из США и Великобритании для расширенных исследований, которые проводятся у них на дому. Чем больше людей в них участвует, тем больше данных генерируется и тем точнее прогнозы. Уже сейчас, на ранней стадии исследования, они верны на 75% — гораздо точнее стандартных клинических тестов.
