来源：Nutritioninsight

编译：Carol

（伦敦大学）帝国理工学院(Imperial College London)的研究人员创建了一个网络机器学习平台，可以有效鉴别食品中的抗癌分子。该平台使用人工智能（AI）在智能手机上处理海量的数据，同时可以实现在夜间充电。分析表明，胡萝卜、芹菜、橙子、葡萄、香菜、卷心菜和莳萝等植物性食品含有最多的类黄酮化合物，具有很高的抗癌特性。

研究人员指出，这项分析为下一代癌症预防和治疗营养策略的设计奠定了基础，同时也强调了个性化方法对健康的必要性。根据这项研究，食物是个体健康的一个最大、也是最可能改变的方面，这里描述的机器学习策略是实现“智能”营养计划在预防和治疗癌症中潜在作用的第一步。

AI助力“Eating for Me”个性化趋势

的确，人工智能(AI)和3D打印等技术的使用，推动了不断增长的营养基因组市场，预计今年将会扩大。在营养领域加以技术的应用，有助于帮助个性化，这对那些寻求“Eating for Me”的消费者来说将会变得越来越重要，Innova Market Insights将尖端技术在食品中的应用视为2019年的主流趋势。

该项研究由外科和癌症学院Kirill Veselkov博士领导的帝国团队和沃达丰基金会（Vodafone Foundation）合作，共同开发了DreamLab应用程序以进行这项研究。

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研究人员利用该平台分析了8000多种日常食品分子含量的数据，鉴定出了110多种抗癌分子。其中很大一部分分子都属于类黄酮类。最新的结果发现已经发表在《Scientific Reports》期刊上。

据悉，下一步工作是利用人工智能来探索不同药物和食物的组合可能对个体产生的影响。目前，该团队已经建立了一个由分子美食家、计算机专家、生化/微生物科学家、感官科学家、米其林星级厨师、健康经济学家和临床医生组成的专业队伍，以推荐该项目的下一个阶段。

黄酮类化合物属于多酚类化合物，是由水果、蔬菜、茶、可可等植物富含的一大类化合物，对人体具有一定的健康益处。

在过去的一年中，这一领域的创新可谓无处不在。法国天然成分生产商Fytexia此前曾强调，将柑橘多酚、瓜拉那和L-肉碱结合起来，具有潜在的体重管理潜力，可以作为积极健康生活方式的一部分，以支持减肥和更健康的身体需求。利用多酚之间的协同作用，该公司推出了Sinetrol，以帮助那些通过运动需要达到减肥效果的人群。

另外，该项研究还发现对现有治疗糖尿病和感染的药物的深入了解，它们可能被重新用于治疗癌症，以及在日常食品中鉴定出数百种抗癌分子，如橙子、甘蓝和葡萄。研究人员指出，所发现的化合物与已在许可药品中使用的化合物非常相似。