रक्त भविष्यवाणी आहार में चयापचय परिवर्तन, और रोग जोखिम बेहतर


हालांकि, मिशिगन मेडिसिन कार्डियोलॉजिस्ट के नेतृत्व में एक शोध दल ने रक्त आधारित आहार हस्ताक्षर विकसित करने के लिए आणविक प्रोफाइलिंग और मशीन लर्निंग का उपयोग करके एक विधि खोजी है जो आहार और हृदय रोग और टाइप 2 मधुमेह के जोखिम दोनों का अधिक सटीक अनुमान लगाती है। में परिणाम प्रकाशित किया गया है

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इसलिए, शोधकर्ताओं को ऐसे उपकरणों की आवश्यकता होती है जो सभी के लिए उपयोग में आसान होने के साथ-साथ अधिक विश्वसनीय और सटीक हों। मेटाबोलाइट सिग्नेचर और डेटा साइंस का उपयोग करके, वे इस बात की समझ में सुधार कर सकते हैं कि लोग कितना ले रहे हैं, साथ ही लाखों लोगों को प्रभावित करने वाले कार्डियो-मेटाबोलिक रोग के लिए वे क्या जोखिम उठा सकते हैं।

भोजन और आहार दिनचर्या की भविष्यवाणी करने के लिए एल्गोरिदम विकसित करना

शोधकर्ताओं ने युवा वयस्कों के अध्ययन में कोरोनरी आर्टरी रिस्क डेवलपमेंट में 2,200 से अधिक सफेद और काले वयस्कों का पालन किया, आहार के मेटाबोलाइट हस्ताक्षर और 25 वर्षों में बीमारी के जोखिम को निर्धारित करने के लिए रक्त के नमूने और खाद्य सर्वेक्षण का उपयोग किया।

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एक मशीन लर्निंग मॉडल के माध्यम से, जांचकर्ता एक रक्त-आधारित आहार हस्ताक्षर बनाने में सक्षम थे जो 19 खाद्य समूहों में 10-20% से अधिक सटीक रूप से किसी व्यक्ति के संपूर्ण आहार की भविष्यवाणी करता है।

इसके अतिरिक्त, प्रत्येक भोजन समूह के आधार पर मधुमेह और हृदय रोग दोनों को विकसित करने की अधिक संभावना वाले लोगों की पहचान करने के लिए, रक्त-आधारित हस्ताक्षर अक्सर स्वस्थ भोजन सूचकांक, आहार की गुणवत्ता का एक मानक उपाय है।

हमारे स्वास्थ्य के लिए किस प्रकार के पोषण बेहतर या खराब हैं, यह समझने से परे, यहां के तरीके खाद्य विज्ञान का अध्ययन करने वालों को पोषण और आहार का चयापचय स्नैपशॉट लेने की अनुमति दे सकते हैं ताकि स्वास्थ्य पर उनके प्रभाव को बेहतर ढंग से समझा जा सके।

विभिन्न आहारों के संभावित, नियंत्रित अध्ययनों में रक्त-आधारित हस्ताक्षर तकनीक का परीक्षण करने की आवश्यकता है। रक्त-आधारित हस्ताक्षरों का उपयोग करके लोग आहार का कितनी अच्छी तरह पालन कर रहे हैं, यह जानने से और भी मजबूत परिणाम मिलेंगे।

अधिक सटीकता और दक्षता के साथ पोषण संबंधी शोध करने के लिए यह एक महत्वपूर्ण कदम और उपकरणों का सेट है। आखिरकार, इस तरह के काम से हमें अपने मरीजों के लिए इष्टतम आहार को बेहतर ढंग से समझने में मदद मिल सकती है।

स्रोत: यूरेकलर्ट



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