Künstliche Intelligenz
Das Ziel der Forschergruppe würde eine völlig neue Art sich zu ernähren bedeuten: Künstliche Intelligenz (KI) soll uns helfen, bessere Entscheidungen bei der Auswahl von Lebensmittel zu treffen. Unter Berücksichtigung der individuellen Situation kreiert die KI unseren Ernährungsplan.
Mit der Definition der Hyperfood Lebensmittel befindet man sich dazu allerdings erst am Anfang. So ist Vitamin C beispielsweise ein wichtiger Baustein für unser Immunsystem. Während einer Chemotherapie unterstützt man durch die Einnahme jedoch nicht nur die gesunden Zellen, sondern auf die “bösen” Krebszellen.
Die Forschergruppe besteht aus zahlreichen akademischen Mitarbeitern aus den Bereichen Informatik, Biophysik und analytische Chemie sowie Experten aus den Bereichen Massenspektrometrie, praktische Chirurgie, Epidemiologie und Gastronomie beteiligt. Im Juli 2019 veröffentlichte das Team sein erstes Papier “HyperFoods: Machine intelligent mapping of cancer-beating molecules in foods” im Nature Journal’s Scientific Reports (Link).
Die Herausforderung beschreibt das Team wie folgt: “Jüngste Daten deuten darauf hin, dass bis zu 30-40 % der Krebserkrankungen allein durch Ernährungs- und Lebensstilmaßnahmen verhindert werden können. In diesem Beitrag stellen wir eine einzigartige netzwerkbasierte Plattform für maschinelles Lernen vor, um mutmaßliche krebsbekämpfende Moleküle aus Lebensmitteln zu identifizieren. Diese Moleküle wurden anhand ihrer molekularbiologischen Netzwerke identifiziert, die mit klinisch zugelassenen Krebstherapien übereinstimmen. Ein Algorithmus des maschinellen Lerne
ns, der auf zufälligen Spaziergängen auf Graphen basiert (und auf der Supercomputing-Plattform DreamLab läuft), wurde verwendet, um die Wirkungen von Medikamenten auf menschliche Interaktom-Netzwerke zu simulieren, um genomweite Aktivitätsprofile von 1962 zugelassenen Medikamenten zu erhalten (von denen 199 mit ihren primären Indikationen als “krebshemmend” eingestuft wurden). Ein überwachter Ansatz wurde angewandt, um krebsbekämpfende Moleküle anhand dieser “gelernten” Interaktom-Aktivitätsprofile vorherzusagen. Die validierte Modellleistung sagte krebsbekämpfende Therapeutika mit einer Klassifizierungsgenauigkeit von 84-90 % voraus. Eine umfassende Datenbank mit 7962 bioaktiven Molekülen in Lebensmitteln wurde in das Modell eingespeist, das 110 krebsbekämpfende Moleküle (definiert durch einen Schwellenwert für die Ähnlichkeit mit Krebsmedikamenten von >70 %) mit einer erwarteten Kapazität, die mit klinisch zugelassenen Krebsmedikamenten vergleichbar ist, aus einer Vielzahl chemischer Klassen einschließlich Flavonoiden, Terpenoiden und Polyphenolen vorhersagte. Auf dieser Grundlage wurde eine “Lebensmittelkarte” erstellt, in der das Krebsbekämpfungspotenzial der einzelnen Inhaltsstoffe anhand der Anzahl der darin enthaltenen krebsbekämpfenden Moleküle definiert ist. Unsere Analyse unterstützt die Entwicklung von Ernährungsstrategien der nächsten Generation zur Krebsprävention und -therapie.” (Quelle)
Das Resultat
“Mithilfe einer netzwerkbasierten Methode des maschinellen Lernens haben wir gezeigt, dass pflanzliche Lebensmittel wie Tee, Karotten, Sellerie, Orangen, Trauben, Koriander, Kohl und Dill die größte Anzahl von Molekülen mit hoher krebshemmender Wirkung enthalten, da sie die molekularen Netzwerke in ähnlicher Weise beeinflussen wie bestehende Therapeutika. Unsere groß angelegte computergestützte Analyse zeigt außerdem, dass bestimmte Lebensmittel ein größeres krebsbekämpfendes Potenzial haben und maßgeschneiderte Ernährungsstrategien erforderlich sind. Es ist jedoch auch wichtig, die Grenzen der vorgeschlagenen Methodik anzuerkennen: Erstens werden die Konzentrationen bioaktiver Moleküle nicht berücksichtigt, und es ist unklar, ob sie in ausreichender Konzentration vorhanden sind, um ihre positive biologische Wirkung zu entfalten. Darüber hinaus berücksichtigt die vorgeschlagene Methodik nur die Wechselwirkungen zwischen bioaktiven Lebensmittelverbindungen und krebsrelevanten molekularen Netzwerken, ohne explizit auf die Richtungsabhängigkeit dieser Beziehungen einzugehen. Darüber hinaus berücksichtigen die hier beschriebenen Methoden keine spezifischen molekularen Krebs-Phänotyp-Merkmale. Schließlich wurden die Wechselwirkungen zwischen Medikamenten und Lebensmitteln nicht bewertet, und es ist nicht klar, ob diese zu synergistischen oder antagonistischen Effekten führen, wenn sie auf gemeinsame molekulare Netzwerke wirken (Pharmakodynamik), oder ob diese Kombination den Medikamentenstoffwechsel selbst stört (Pharmakokinetik). Die hier beschriebene Strategie des maschinellen Lernens ist ein erster Schritt, um die potenzielle Rolle von “intelligenten” Ernährungsprogrammen bei der Prävention und Behandlung von Krebs zu erkennen. Die beschriebene Methodik ist nicht auf Krebs beschränkt und kann auch auf andere Gesundheitszustände angewendet werden. Darüber hinaus wird sie den Weg in die Zukunft der Hyperfoods und der gastronomischen Medizin ebnen, indem sie die Einführung von personalisierten “Lebensmittelpässen” fördert, um nahrhafte, maßgeschneiderte und therapeutisch funktionale Lebensmittel für jeden Einzelnen bereitzustellen, die der gesamten Bevölkerung zugute kommen.” (Quelle)
Die Hyperfood Lebensmittel
Die Ergebnisse der Studie ergibt verschiedene Hyperfood Lebensmittel, die besonders viele CBMs (cancer-beating molecules) aufweisen. In der folgenden Hyperfood Liste finden sich Kräuter, Gemüse, Obst und Salate.
Zu den Lebensmitteln mit der größten CBM-Vielfalt gehören (Hyperfood Liste 1):
- Tee (grüner Tee)
- Weintrauben
- Karotten
- Orangen
- Sellerie
- Kohl
- Koriander
- Dill
Weitere Hyperfood Lebensmittel weisen eine hohe Anzahl an CBMs auf (Hyperfood Liste 2).
- Tomaten
- Ackerbohnen (Dicke Bohnen)
- Oliven
- Granatapfel
- Heidelbeere
- Chicorée
- Lohrbeer
- Rosmarin
- Basilikum
- Salbei
- Petersilie
- Estragon
- Liebstöckel
- Anis
- Kümmel
- Fenchel
- Bockshornklee
“Die krebshemmenden Eigenschaften eines bestimmten Lebensmittels werden also bestimmt durch (1) die additiven, antagonistischen und synergistischen Wirkungen seiner einzelnen Bestandteile und (2) die Art und Weise, wie diese gleichzeitig verschiedene intrazelluläre onkogene Pfade modulieren. Beide Bedingungen sind beispielsweise im Fall von Tee erfüllt, der im Vergleich zu anderen Nahrungsmittelbestandteilen stark krebsbekämpfende arzneimittelähnliche Eigenschaften aufweist. Tee ist eine reichhaltige Quelle für krebshemmende Moleküle aus Catechinen (Epigallocatechingallat), Terpenoiden (Lupeol) und Tanninen (Procyanidin), von denen drei starke und komplementäre krebshemmende Wirkungen ausüben, indem sie reaktive, durch oxidative Spezies induzierte DNA-Schäden schützen, Entzündungen unterdrücken und Apoptose bzw. eine Unterbrechung des Krebszellzyklus induzieren. Dementsprechend haben mehrere neuere Meta-Analysen gezeigt, dass der Konsum von grünem Tee den Ausbruch von Krebs verzögert, die Rückfallquote nach der Behandlung senkt und die Rate der langfristigen Krebsremissionen erhöht43,44. Weitere Beispiele sind Zitrusfrüchte wie die Orange, die Dydimin (Zitrusflavonoid), Obacunon (limonoide Glukose) und β-Elemene mit starken antioxidativen, pro-apoptotischen bzw. chemosensibilisierenden Wirkungen enthält. Letztere haben starke Wirkungen insbesondere gegen arzneimittelresistente und komplexe bösartige Erkrankungen bei verschiedenen Krebsarten. Der umgekehrte Zusammenhang zwischen dem Verzehr von Zitrusfrüchten und dem Auftreten verschiedener Krebsarten wurde durch eine Metaanalyse mehrerer Fall-Kontroll- und prospektiver Beobachtungsstudien bestätigt45. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse haben wir molekulare Profile mit krebsbekämpfenden Wirkstoffen aus über 250 verschiedenen Nahrungsmitteln erstellt.” (Quelle)
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Bildmaterial: Pixabay
