Y tế
Các nhà nghiên cứu AI thiết kế sách công thức với công thức chống ung thư
Gần đây, một cuốn sách công thức gọi là Hyperfoods đã được phát hành, bao gồm các công thức được tạo ra thông qua sự hỗ trợ của AI và các thuật toán học máy. Các công thức trong cuốn sách dựa trên thực phẩm có tính chất chống ung thư.
Trí tuệ nhân tạo đang được sử dụng ngày càng nhiều trong việc tạo ra công thức thực phẩm. Ví dụ, các công ty như Analytical Flavor Systems đã sử dụng AI để phân tích hương vị và kết cấu của đồ uống và cố gắng thiết kế đồ uống phù hợp với các địa điểm cụ thể. Trong khi đó, Plant Jammer là một ứng dụng tận dụng trí tuệ nhân tạo để đề xuất công thức dựa trên các nguyên liệu bạn có trong nhà.
Theo báo cáo của Imperial College London news, một nhà nghiên cứu tại Imperial College London và một đầu bếp đã hợp tác cùng nhau để sử dụng trí tuệ nhân tạo để xác định thực phẩm có tính chất chống ung thư và sau đó biên soạn các thực phẩm này vào một bộ sưu tập công thức. Tiến sĩ Kirill Veselkov là một nhà nghiên cứu từ Khoa Phẫu thuật và Ung thư của Imperial College London. Tiến sĩ Veselkov và nhóm nghiên cứu của ông đã phân tích dữ liệu phân tử của hơn 8000 món thực phẩm. Một số lượng lớn các phân tử được phân tích bởi AI là flavonoid, chịu trách nhiệm cho việc tạo ra màu sắc của rau và trái cây. Nghiên cứu sử dụng ứng dụng tính toán phân tán DreamLab, cho phép thành viên công chúng tham gia vào nghiên cứu và giúp xác định khoảng 110 phân tử chống ung thư.
Theo Veselkov, các tình trạng như ung thư, rối loạn tim và bệnh thần kinh liên quan đến chế độ ăn uống kém. Một số nghiên cứu cho thấy rằng chế độ ăn uống kém có thể góp phần vào khoảng một phần năm tất cả các ca tử vong trên toàn cầu mỗi năm. Veskelov tuyên bố rằng khoảng một nửa số ca ung thư có thể được ngăn chặn bằng cách lựa chọn lối sống và chế độ ăn uống tốt hơn.
Veselkov đã hợp tác với đầu bếp Jozef Youssef để tạo ra một cuốn sách công thức từ thực phẩm chống ung thư. Youssef tin rằng trong khi chúng ta vẫn còn xa so với chế độ ăn uống cá nhân hóa, nghiên cứu được thực hiện thông qua DreamLab vẫn là một bước quan trọng trong việc nâng cao hiểu biết về sức khỏe chế độ ăn uống và giúp mọi người thay đổi chế độ ăn uống của họ thành một chế độ ăn uống lành mạnh hơn. Youssef giải thích rằng các công thức trong cuốn sách được thiết kế để hướng dẫn mọi người cách sử dụng nguyên liệu để tạo ra bữa ăn có thể giúp ngăn chặn ung thư và các dạng bệnh khác.
Michael Bronstein, một nhà nghiên cứu khác của Imperial College London, đã hợp tác với Veseklov để thực hiện nghiên cứu. Bronstein tuyên bố rằng dự án Hyperfoods là nỗ lực đầu tiên được biết đến để sử dụng mạng nơ-ron để kiểm tra ảnh hưởng của phân tử thực phẩm đối với sức khỏe của con người. Như Bronstein được trích dẫn bởi ICL news:
“By modelling the ‘network effects’ of the interactions between food-based molecules and biomolecules in our body, we can identify which foods contain ingredients that might work in a similar way to medical drugs and have the potential to prevent or beat diseases. Our ambition is to provide a quantum leap in how our food is ‘prescribed’, designed and prepared – and this is a great first step.”
Mặc dù các nhà nghiên cứu rất hào hứng với kết quả của các nghiên cứu và đã phát hành cuốn sách công thức cho công chúng, họ cũng cảnh báo rằng cuốn sách này không nên được sử dụng thay thế cho lời khuyên y tế từ một chuyên gia y tế. Các nhà nghiên cứu đã cẩn thận tuyên bố rằng mối quan hệ giữa sức khỏe và phân tử thực phẩm vẫn cần nhiều nghiên cứu hơn. Có một số bằng chứng cho thấy rằng chế độ ăn uống và tập thể dục đúng có thể ngăn chặn một số loại ung thư. Tuy nhiên, kích thước hiệu ứng thường khiêm tốn và không rõ liệu các loại thực phẩm khác có thể tạo ra hiệu ứng tương tự hay không.
Ứng dụng DreamLab sẽ tiếp tục hỗ trợ nghiên cứu của Imperial College London, giúp các nhà nghiên cứu tại đó điều tra các khả năng kết hợp thực phẩm và thuốc để điều trị các trường hợp COVID-19, và bất kỳ phát hiện nào từ dự án nghiên cứu sẽ được cung cấp cho cộng đồng y tế để thực hiện các thử nghiệm lâm sàng nếu có hứa hẹn.
