生物标志物导向的食补充:个性化营养精度的叙述性审查

科学领域:

• 以生物标志物为指导的个性化营养
• 人工智能 (AI) 在健康科学中的整合

背景情况:

• 食补充剂 (DS) 被广泛使用,但往往缺乏有效性,并且由于不加区分的使用,造成安全风险.
• 生物标志物驱动的方法提供了一个精确的策略来优化DS处方和减轻风险.
• 对DS的通用建议可能会导致不良影响和减少健康益处.

研究的目的:

• 审查以生物标志物为指导的食补充剂战略.
• 探索人工智能 (AI) 在个性化营养的生物标志物分析中的作用.
• 用生物标志物和人工智能综合优化DS处方的当前发现.

主要方法:

• 关于生物标志物指导补充的关键研究的叙述性综述.
• 分析各种生物标志物类别:基因组,蛋白质组,代谢组,脂质组,微生物组和免疫学.
• 检查人工智能在解释生物标志物和量身定制补充建议方面的应用.

主要成果:

• 生物标志物识别缺陷和倾向,使得针对性和安全的DS使用 (例如,叶酸的MTHFR基因变异).
• 人工智能工具简化了生物标志物的解释,优化了补充剂的选择,并改善了治疗结果.
• 像葡萄糖和胰岛素水平这样的代谢标志物指导了代谢障碍的干预措施.

结论:

• 由生物标志物指导的DS处方,由AI增强,对于个性化营养至关重要.
• 解决诸如不完整的人工智能数据,监管模糊性和缺乏长期研究等挑战至关重要.
• 克服这些障碍将使更好的个人健康管理,疾病预防,以及将精准营养纳入日常护理成为可能.