流行のダイエットは忘れましょう。 AI は最高の健康のために何を食べるべきかを正確に知る

私の知っている大学時代の男性は、シックスパックに割れた腹筋に何の影響も与えずに、ボウル山盛りのアイスクリームを食べても平気だった。それ以来、私は、なぜ私の大好きなデザートに対して体がそのように反応しないのか、あるいはさらに言えば、翌日体重計に乗ったときに後悔しないデザートに出会えるだろうか、とずっと考えていました。最近の栄養科学の進歩により、デザートを何の罪も負わずに食べられるという私の夢の実現に少しずつ近づきつつあり、そのほかにも多くの健康上の利点が得られます。

特定の食品や食事療法に対する反応が人それぞれ異なることは、科学者にも一般人にも同様に長い間明らかでした。科学者たちは長年にわたり、健康を改善し、心臓病、肥満、糖尿病などの一般的な病気を回避し、良くも悪くも体重を減らす方法でこれらの特異性に対処する方法を見つけようと試みてきました。

科学者たちは、個人差の原因となる遺伝子を何年も見つけようとしてきたが、遺伝子だけでは人間の身体と食物との関係の複雑さをすべて説明することはできないことに気づくようになった。食事と健康には、遺伝子だけでなく、睡眠、運動、ストレス、その他のライフスタイルの問題など、その他の多くの要因が関係します。最大の要因の 1 つは、おそらく最大のものですが、マイクロバイオームと呼ばれる、各人の腸内に生息する何兆もの個別の微生物のコミュニティです。

このニュースは良いことです。なぜなら、遺伝子を変えることはできませんが、健康な腸内細菌を育て、食事のタイミングを変え、食事とライフスタイルの要素を調整して代謝の健康を最適化することはできるからです。

また、最近の人工知能、特に、気が遠くなるような量のデータのパターンを認識できる機械学習と呼ばれる AI の一種の進歩がなければ、これはデータの悪夢となっていたでしょう。 AI は、各個人の健康状態を評価するために必要なすべての測定値を消化し、それらを使用して、食品の選択が健康状態や病気のリスクにどのような影響を与えるかについての予測など、役立つ洞察を生成できます。

この科学の目標は、人間の健康に重大な影響を与える可能性がある、長い間約束されていた個別栄養の時代を到来させることです。昨年、米国国立衛生研究所は、食品や食事習慣に対する個人の反応を予測する新しいアルゴリズムの開発を加速するために、1億7,000万ドル以上の研究助成金を支出する計画を発表した。同庁は、毎日の食事を追跡し、その一部に研究者が選んだ特別食を与え、個々の反応を慎重に追跡し、これらのアルゴリズムの一部を使用して分析する研究に1万人のアメリカ人を募集して登録する準備を進めている。この研究では、個人の遺伝学、腸内細菌、その他のライフスタイル、生物学的、環境的、または社会的要因が考慮され、「各個人が全体的な健康を改善する食事の推奨事項を作成できるように」なります。

多くの新興企業が、最近の研究結果を新しい健康製品に取り入れています。これらは、個人の食事の傾向に関する自己実施テストと機械学習による評価を提供し、健康を維持し病気を防ぐために食事とライフスタイルを調整する方法についての推奨事項を提供します。しかし、問題はここにあります。集団内の多くの人々における食事と代謝の相互作用は非常に複雑であるため、科学者が人間の健康のあらゆる側面を考慮する前に、さらに多くのデータが必要です。役立つアドバイスを提供する企業もありますが、それが定期診断で医師から得られるアドバイスよりも常に優れているかどうかは不明です。

新しい栄養学はすぐに登場します。糖尿病、肥満、代謝異常に関連する予防可能な病気の罹患率は前例のないレベルに達しており、増加し続けています。アメリカ人の約9パーセントはすでに糖尿病です。さらに 33% のアメリカ人が前糖尿病です。これは、彼らの体がすでに深刻な調節不全に陥り、血液中を循環する糖の量を適切に制御できなくなっていることを意味します。 2017年から2020年の間に、肥満（体重30以上と定義）の有病率は30.5パーセントからほぼ42パーセントに増加し、何百万人もの人々がメタボリックシンドロームを発症するリスクがはるかに高くなっています。

個人に合わせた栄養補給こそが、この数値を下げる最大のチャンスであると言う人もいます。この新しいアプローチが米国を公衆衛生上の危機から救い出すことができるかどうかは未解決の問題である。

数週間前、私はボストンに本拠を置くゾーイという栄養学の新興企業に、さまざまな食品に対する私の体の反応を測定し、私の独自の代謝プロファイルに合わせて食事を調整する方法についての推奨事項を生成するというキットをリクエストしました。しばらくして、靴箱より少し大きいカナリアイエローのパッケージを受け取りました。バニラマフィンが2袋入っており、小動物を高血糖の狂乱状態に陥らせるのに十分な脂肪と砂糖がたっぷり含まれています。

マフィンの目的は私の代謝に「挑戦」することであり、ゾーイの科学者とAIアルゴリズムは私の体の反応を、以前にテストを受けた他のダイエット希望者7万人の反応と比較することができた。これを測定するために、追加の代謝の課題やテストに対する私の反応とともに、マフィンにはさまざまな器具が付属していました。巨大な画鋲のような持続血糖モニター、家庭用の血液検査、そして精巧な装置です。」便収集キット」には、使い捨ての手袋と小さなプラスチックのスプーンが付属しています。これらすべてのテストを実施した後、同社は詳細なレポートと行動計画を、医療の将来の早期プレビューとともに送信することを約束します。

Zoeの創設者は、キングス・カレッジ・ロンドンの64歳の「遺伝子疫学者」であり、栄養科学に関する数冊の本の著者であるティム・スペクター博士です。 2017年、機械学習のバックグラウンドを持つインターネット起業家のペア、ジョナサン・ウルフとジョージ・ハジジョルジオは、ロンドンのナショナルジオグラフィック協会で彼が栄養学について講演しているのを聞いた。その後、2 人のエンジニアが彼の言葉を実行に移すというアイデアを彼に与えました。 3人はすぐにゾーイを結成し、ベンチャーキャピタルで数百万ドルを調達した後、2020年に「ステルスモード」から抜け出した。彼らは、権威ある科学雑誌「Nature Medicine」に査読済みの注目を集めた 2 つの論文を掲載することに連動して、巧妙なマーケティングキャンペーンを開始しました。

20年前にスペクターに、なぜ同じ食事をしても人によって反応が異なるのかと尋ねていたら、彼はおそらく遺伝学についての講義を行っていただろう。結局のところ、彼は遺伝子が人間の健康や病気にどのような影響を与えるかを研究するために、過去 20 年間、英国最大の一卵性双生児および二卵性双生児の登録簿の構築に費やしてきたのです。もともとリウマチ専門医として訓練を受けたスペクター氏の研究には、カルシウムの摂取、骨の健康、一部の関節炎の重症度に重要な役割を果たすビタミンDの代謝方法の個人差に遺伝的変異がどのように影響するかについての影響力のある発見が含まれていた。多くの同僚と同様に、彼は私たちが新しい遺伝子配列技術を活用した個別栄養学における革命の真っ只中にいると信じていました。彼は、この革命を実現するという考えのもと、研究に参加する双子を 13,000 人募集しました。

2010 年代初頭までに、スペクター氏の意見、そして多くの同僚の意見は変わり始めました。彼は、登録簿にある約 3,500 人の双子のゲノム (各個人の DNA にコード化された 30 億ビットの遺伝データ) を完全に解読していました。結果は残念なものでした。精度の低い遺伝検査を使用して、特定の遺伝子との関連性を示唆する有望な初期データを生成した条件の多くは、より優れたツールで分析した場合、遺伝との関連性はわずかしか示されませんでした。たとえば、死亡年齢に対する遺伝の影響はわずか約25パーセントであったと同氏は回想する。心臓病の場合はおよそ30パーセントでした。

栄養の分野では、2011年に軽度の脳卒中を患い、食生活を変えることを決意したスペクターにとって個人的な関心が高まっている分野だが、その影響を見つけるのはさらに困難だった。彼のこれまでのビタミンD研究で多くの楽観論がもたらされた関節リウマチでは、遺伝によるリスクの割合は15パーセント未満であることが判明した。彼は肥満において、関連する千の遺伝子を発見した。彼らは、個人間のばらつきが1パーセント未満であることを説明した、と彼は言う。

「ほとんどの人にとって一般的な病気をこの方法で予測することはできないことが、私にとって非常に明白でした」と彼は言います。「そしてそれは、脂肪や炭水化物の代謝方法の個人差など、栄養のような形質にも当てはまります。」

幸いなことに、新たに有望な場所が見つかりました。 1980年代後半から2010年代初頭にかけて、セントルイスのワシントン大学の遺伝学者ジェフリー・ゴードンは、一部の肥満の人は痩せた人に比べて特定の種類の腸内細菌のレベルが異常に低く、これらを逆転させることが可能であることを実証した。食事による比率。この発見に触発されて、スペクター氏は多くの同僚と同様に、腸内微生物叢と代謝異常や他の疾患との関連の可能性を調べる研究に手を出し始めた。

2015 年、パズルのもう 1 つの重要なピースがはまりました。ワイツマン科学研究所のイスラエルの研究グループは、栄養学の分野で最も広く使用されているツールの1つである「血糖指数」、つまり血糖値の長さを測定する評価システムに疑問を投げかける衝撃的な科学論文を細胞誌に発表した。人間の体が特定の食品に含まれる天然の炭水化物をグルコースに変換し、血流に放出するのにかかる時間。この指数は、1970 年代から 1980 年代初頭に少数の被験者グループから収集され平均された測定値に基づいており、何十年もの間、食品の栄養価を評価するために使用される中心的な尺度でした。血糖指数の高い食品は、血糖値の不健康な上昇を引き起こすと考えられており、時間が経つにつれて、糖尿病やその他の代謝異常を発症するリスクが高まると考えられていました。

ワイツマンの科学者たちは、800人の健康な人を対象にこの実験を繰り返し、現代科学のあらゆる手段を駆使して、はるかに深く厳密に実験を行った。研究チームは各個人を1週間追跡し、連続血糖値モニターを使用して5分ごとに血糖値を記録し、最終的に合計46,898回の食事に対する個人の反応を特徴づけた。

結果は衝撃的でした。まず、研究者らは各食事に対する個人の反応に大きなばらつきがあることを実証し、広く使用されている血糖指数の有用性に疑問を投げかけている。そして彼らは、機械学習アルゴリズムを使用して大量の栄養データからパターンを見つけることにより、食品の栄養価を評価するはるかに効果的な方法を実証しました。彼らのアルゴリズムは、以前の食事に対する個人の反応、身体活動の測定値、過去 24 時間に消費された繊維量、および食物繊維の存在を分析することにより、血糖指数よりもはるかに正確に、特定の食事に対するさまざまな個人の血糖反応を予測することができました。腸内には72種類の異なる細菌がいます。

人間の健康と予防医学への影響は潜在的に重大です。今では、各個人の多数の重要な代謝プロセスを測定し、それらを修正する方法を考え出す強力な方法が存在しました。問題には解決策がありました。

「私たちを特徴づける人間の遺伝子は 20,000 個あります。もちろん、これらは非常に重要ですが、変えることはできません」と、イスラエルの胃腸科医から研究者に転身したこの論文の上級著者の 1 人であるエラン・エリナフ氏は言う。「がんになりやすくする遺伝子を変えることはできません。しかし、マイクロバイオームは私たち人間の体にとってその100倍以上の遺伝子を表しており、人間側からもたらされる2万の遺伝子に加えて300万近くの遺伝子があります。そしてこれらの遺伝子は人間の遺伝子よりもはるかに操作しやすいのです。マイクロバイオームの構成を変えるだけで遺伝子を変えることができます。」

この発見は公衆衛生に大きな影響を及ぼしました。米国は現在、「メタボリックシンドローム」の急増によって引き起こされる危機に直面している。これは、人体が食物をエネルギーに変換し、体内のブドウ糖の量を調節するシステムが依存しているときに起こる一連の症状である。血液が分解し始めます。メタボリックシンドロームの症状には、慢性的な高血糖、過剰な脂肪、高コレステロールおよびトリグリセリドのレベル、および血圧の上昇が含まれます。そして、心臓病、脳卒中、骨粗鬆症、特定の種類の癌、2型糖尿病などの疾患と関連しています。

公衆衛生の専門家は、精密栄養学が望ましくない血糖値の上昇や病気に関連するその他の要因を最小限に抑え、問題を制御するのに役立つと楽観視しています。グルコースは私たちが消費する炭水化物に由来し、消化器系で分解されて血流に放出されます。人体の正常なプロセスに電力を供給するために不可欠ですが、血流中のグルコースが多すぎると、長期間にわたって不健康なレベルの慢性炎症が引き起こされます。人間の代謝システムが適切に機能している場合、循環するブドウ糖の量は、消化、空腹、代謝に関与するさまざまなホルモンのシチューの放出によって注意深く制御されます。

しかし、体が一度に処理できるブドウ糖の量には限界があります。血流中のグルコースが多すぎると、システムを短絡させる自己永続的な生化学カスケードが開始される可能性があります。本来であればブドウ糖を吸収する筋肉や肝臓が限界に達し、血流中のブドウ糖が上昇します。膵臓は、細胞にグルコースを吸収するように指示する信号であるインスリンを血流に大量に送り込むことで反応します。これに応じて、通常はインスリンに応答するよう準備されている筋肉や肝臓の細胞が信号に対する感受性を低下させます。これは、膵臓が細胞の注意を引くためにますます大量のインスリンを生成する必要があることを意味します。

最終的に、過剰なグルコースは慢性炎症を引き起こし、浮遊タンパク質や脂肪と相互作用して「糖化」を引き起こします。これは、これらの細胞に損傷を与え、血管壁を硬化させ、高血圧、糖尿病、脳卒中を引き起こす化学反応です。ブドウ糖を必要なエネルギーに効率的に変換する能力がないと、私たちは無気力になり、疲労してしまいます。私たちの血流はすでに燃料で満たされているにもかかわらず、私たちはさらに多くの食べ物を欲しがるようになります。私たちは食べる量が増え、動く量が減り、負のスパイラルが続きます。

このプロセスはすでに何百万人もの人々に実行されています。アメリカ人の推定 43 パーセントはすでに糖尿病または糖尿病予備軍です。これは、彼らの代謝が著しく調節不全に陥り、血液中の糖レベルを適切に調節できなくなっていることを意味します。アメリカ人の3人に2人は過体重であり、この障害を発症するリスクにさらされています。米国における肥満の医療費は年間 1 億 7,300 万ドルを超えます。

「血糖コントロールは糖尿病の原因であり、糖尿病の罹患率は近年急増している」とスタンフォード大学遺伝学講座長兼ゲノミクス・個別化医療部長であり、イェール大学ゲノミクス・プロテオミクスセンターの元所長であるマイケル・スナイダー氏は言う。「新型コロナウイルスはパンデミックだったよりも、風土病としてはるかに蔓延している。そのため、血糖値をコントロールすることは非常に重要なことだ。」

ワイツマンの論文以降に明らかになった研究は、血糖コントロールは、さまざまな食品に対する個人の反応に影響を与える要因をより深く理解することで調整できる多くの領域のうちの 1 つにすぎないことを示唆しています。他の研究では、マイクロバイオームやその他の要因が、特定の栄養素の吸収、脂肪やその他の幅広い要因の代謝能力に影響を与える可能性があることが示唆されています。過去 10 年間にわたり、研究者たちは多数の特定の種類の腸内細菌を特定し、その影響を研究および特徴付け、その結果を査読付きの一流科学雑誌に発表してきました。彼らはまた、これらの細菌が腸内で食物を分解し、それを栄養素、化学メッセンジャー、および体自体では吸収する可能性がはるかに低い有益な代謝産物に変換するのに役立つことを実証しました。

彼らはまた、代謝の健康に有害な望ましくない副産物を生成する「悪い」微生物も発見しました。研究によると、これらの中には必須の代謝プロセスに重大な影響を与える可能性があることが示唆されています。たとえば最近、エモリー大学の研究者らは、腸内細菌が産生する「デルタバレロベタイン」と呼ばれる「肥満促進」化学物質が、絶食中に脂肪酸を酸化して脂肪を燃焼する肝臓の能力を妨げる可能性があることを特定した。研究者らは、BMIが30を超える肥満の人は、血中のデルタバレロベタイン濃度が他の人より約40パーセント高いことを発見した。おそらく最も重要なことは、この研究が、赤身の肉などの動物性食品によく含まれ、栄養補助食品として入手できる特定の栄養素が、この影響を打ち消すのに役立つ可能性があることを示唆したことです。

この研究により、この興奮を利用しようとする企業から多数の消費者向け製品が生まれました。（これらには、エリナフとセル紙の協力者の何人かが共同設立したDayTwoとして知られる会社も含まれている。）過去10年間で、個別の栄養検査やアドバイスを提供する企業の数は、20社未満から現在ではほぼ700社にまで増加したという。 80億ドルを超えると推定される「個別化栄養産業」を追跡するコンサルティング会社QinaのCEO兼創設者であるマリエット・エイブラハムズに。

これらの企業が提供するテストの深さと関連性は大きく異なり、提供する情報の有用性も異なります。詳細な質問や、睡眠および活動トラッカーによって収集されたデータに依存する人もいます。血液、尿、毛髪、便のサンプルを収集して分析し、その結果を独自の AI アルゴリズムに入力して、食事やライフスタイルのアドバイスや推奨事項を吐き出すサービスもあります。あまり役に立たないと思われる時代遅れの遺伝子検査に依然として依存している人もいます。

ゾーイの検査は、評判の高い学術雑誌「ネイチャー・メディシン」に掲載された研究で引用されたデータを生成するために使用した技術に基づいているため、この分野の科学者らは、その検査の中でもより信頼できるものとみなされている（ただし、多くの研究者は、その検査結果が信頼できるものであるかどうかを疑問視している）この分野は製品の支払いコストを正当化できるほど成熟しています)。これは、ハーバード大学、スタンフォード大学、およびその他の幅広い機関の学者と協力して行われた、PREDICT および PREDICT 2 として知られる 2 つの科学研究で使用されたプロトコルのトーンダウンバージョンを消費者に提供します。 2019年と2020年に『Nature Medicine』誌に掲載されたこの研究では、機械学習を使用して、1,000人の双子と血縁関係のない健康な成人が一連の同一の食事を摂取した際に収集した遺伝子、マイクロバイオーム、血液サンプルを分析した。その中には、私が受け取った黄色い箱に入ったマフィンも含まれていた。睡眠、運動、ストレス、その他の環境要因に関するデータを考慮に入れました。次に、これらの各要因が個人差に与える相対的な影響を明らかにしました。

これまでの他の研究と同様、この研究は、食べ物に対する個人的な反応についてこれまでで最も包括的な調査の1つと考えられており、参加者の食事に対する反応には大きなばらつきがあることが判明した。しかし、特にスペクターの家系を考慮すると、最も見出しに値する結論は、これらの違いの大部分は、マイクロバイオームやライフスタイルの選択など、修正可能な非遺伝的要因によるものであるということでした。

「同じ食事を同時に与えられた人々の血糖値と脂肪レベルには10倍から15倍の差があることが分かりました」とスペクター氏はニューズウィーク誌に語った。「しかし、血糖値スパイクの変動のうち、遺伝子によるものは 30 パーセント未満でした。脂肪の場合、その数字は 5 パーセント未満でした。そのとき、私たちは本当に遺伝子を窓の外に捨てたのです。私は突然、自分が遺伝学者であると考えるのをやめなければなりませんでした。そして、よりマイクロバイオームの栄養士になることに変わりました。」

ジャニュアリー AI という会社が独自の消費者テストを販売しているスナイダー氏は、彼の会社が独自に開発した人工知能アルゴリズムは、さまざまな食品に対するさまざまな個人の反応について訓練されており、これらの反応はこれらの個人がどのような反応をするかを高度に予測できると述べています。同様の主要栄養素プロファイルを持つ他の種類の食品に反応します。したがって、血糖値モニターで血糖値を追跡することで、わずか 4 日分の食事に対する個人の反応に関するデータを収集した後、彼の会社のアルゴリズムは、個人が食事にどのように反応するかを正確に予測できるとスナイダー氏は言います。他のほとんどの食品。

「特定の食べ物が体に刺激を与え、他の食べ物は体に刺激を与えないことがわかれば、必ずしも根本的な原因をすべて知っていて理解していなくても、人がどのように反応するかを正確に予測できます」と彼は言います。「私たちは 3,200 万件の食品データベースを持っています。完璧とは言えませんが、かなり優れています。」

この知識があれば、血流中の糖の急増を最小限に抑えることができるかもしれない、とスナイダー氏は指摘する。そのためには、いくつかの食品を置き換えるか、個人の代謝と相互作用する他の食品を最初に食べて、代謝のスパイクを抑制し、大きなスパイクを引き起こす可能性のある食品の影響を弱めることによって行うことができます。罰を受けずに消費することを望んでいます。

Zoe や January AI などの商用製品が、そのコストに見合った十分なメリットをもたらすかどうかについては、まだ議論の余地がある。 FDAの承認を得るために必要な厳格なテストを通過した製品はありません。これは、FDAが製品の利点が既知のリスクと潜在的なリスクを上回ると判断したことを意味します。

Spector の Zoe、Elinav の DayTwo、および Snyder の January AI は、個別化栄養の新興分野の著名なリーダーによって作成された査読済みの研究に基づいています。プラスの面として、彼らのサービスは、特定の食品が血糖にどのように影響するかについて興味深い洞察を提供します。スナイダー氏によると、ほとんどのアメリカの糖尿病患者は持続血糖モニターについてすでによく知っているが、非糖尿病患者による血糖モニターの使用はここ 5 年間でようやく登場したという。

マイクロバイオーム分析の背後にある科学は有望です。ゾーイは、15 の「善玉」微生物と 15 の「悪玉」微生物の存在を検査し、善玉菌を増やし、悪玉菌を抑制する一連の特定の食品を推奨しています。彼らは、自社の製品を使用する人はエネルギーが増え、空腹感が減り、睡眠が良くなり、健康的な体重を維持しやすくなることが独自の研究で判明したと主張しています。

コーチングも利点です。 2週間の血糖値モニターの装着と便の分析を含む300ドルの検査プログラムの後、ゾーイは同社の検索可能な食品データベースへのアクセスを提供する。データベースはAIアルゴリズムを使用して、顧客の血糖値と便の分析方法に基づいて個々の食品にスコアを割り当てる。脂肪レベルはマフィンテストやその他のテストに反応しました。月額 30 ドルの追加料金がかかります。

しかし、すでに加工食品を避け、地中海食を食べている人にとって、市販の検査がお金を払う価値がある十分な有益な情報を提供しているかどうかは明らかではありません。

他のコンピュータープログラムと同様、アルゴリズムの品質は利用可能なデータと同等です。科学者らによると、代謝の個人差にどのような要因が寄与するのかについては、商業的な検査が提供する以上に、正確にはまだ多くのことが分かっていないという。遺伝学、マイクロバイオーム、睡眠と運動のパターンなど、科学者がある程度理解している変数はすべて、その他の気の遠くなるような変数が、科学者が理解し始めたばかりの方法で相互作用しています。これらには、年齢、閉経、食物の正確な組成、以前の食事、ストレス、食事のタイミング、全体的な繊維摂取量、および一晩の絶食の影響が含まれます。

科学者たちはマイクロバイオームについて解明し始めたばかりです。さらに多くの腸内微生物が未発見のままであり、最初の PREDICT 研究以来、重要であると考えられる微生物の数は増加しています。科学者は、個人の免疫システムがマイクロバイオームや私たちが食べる食べ物とどのように相互作用するかについてもほとんど知りません。

「最終的には、個人レベルでの特定の食事に関する推奨事項が役立つようになるでしょうが、まだそこには達していません」とスクリップス・リサーチ・トランスレーショナル・インスティテュートの所長兼創設者であるエリック・トポル氏は言う。「ここには多くの期待があります。しかし、それは複雑で、多くのデータ層があり、まだ誰も事件を解明していません。これらすべてがどのように相互作用するかを理解するためにマルチモーダル AI を実行した人はまだいません。」

現在の軌道に基づけば、科学は今後も進歩していく可能性があります。たとえば、過去の病原体への曝露によって形成された各人の免疫系の固有の特性が代謝の違いに役割を果たしているという証拠が増えています。最近のある実験で、シンダーと彼の同僚は、プロテイン、ビタミン、ミネラルを含む代表的な栄養ドリンクであるエンシュアシェイクを摂取すると、一部の人には抗炎症反応（これは良いことです）を引き起こし、人には炎症促進反応を引き起こすことを発見しました。その他（通常は良くありません）。最近の別の研究で、スナイダー博士は、ある種の繊維が一部の人ではコレステロールを低下させ、ブドウ糖の代謝を助ける一方で、同じ繊維が炎症、特定の肝臓酵素の放出、膨満感や鼓腸を引き起こす人もいることを示した。この結果は、場合によっては、画一的な栄養ガイドラインが、自分にとって良くない食事を採用することにつながる可能性があることを示唆しています。

スナイダーに触発されて、さまざまな条件下でベンとジェリーのアイスクリームを数パイント消費したところ、アイスクリームを顔に詰める前に特定の繊維質の多い食品を食べると、血糖値の上昇が緩和されるようであることがわかりました。それでも、代謝が完璧に機能したとしても、1000カロリーのアイスクリームにはまだ耐えられません。洗濯板のような腹筋を揺らしながらアイスクリームを食べる方法を見つけることはできそうにない。しかし、私は何を学べるかについては楽観的です。