Моя группа из Лондонского королевского колледжа сотрудничает с исследователями из Массачусетской центральной больницы и Стэнфордского университета (в Калифорнии), а также с компанией ZOE[19]. Мы проводим PREDICT – самое широкомасштабное диетологическое исследование такого типа в мире – с целью распутать узел сложнейших взаимодействующих факторов, определяющих наши уникальные реакции на еду, особенно регулярные пики уровней сахара, инсулина и жира в крови, которые вызывают метаболический стресс и в долгосрочной перспективе связаны с набором веса, определенными болезнями и аппетитом. Первоначально мы исследовали индивидуальные пищевые реакции 2 тысяч добровольцев в Великобритании и США, в том числе нескольких сот пар близнецов. Мы замеряли уровни сахара (глюкозы), инсулина, жира (триглицеридов) и других маркеров у них в крови и их реакцию на сочетание стандартизованных и свободно выбираемых продуктов питания на протяжении двух недель, а также собирали данные о физической активности, сне, чувстве голода, времени и частоте приемов пищи, о настроении, генетических факторах и, конечно, микробиоме. Результатом стали миллионы точек данных, в том числе более 2 миллионов замеров уровня глюкозы в крови, сделанных с помощью постоянных датчиков глюкозы для 130 тысяч приемов пищи и 32 тысяч особо испеченных маффинов. Первоначальные выводы, опубликованные в журнале Nature Medicine, оказались большим сюрпризом[20].

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.