تُسهِم علوم الشبكات والذكاء الاصطناعي (AI) في تحديد تأثير جزيئات الطعام على الصحة، ما قد يساعد في تقليل الأمراض من خلال توصيات غذائية مخصَّصة، وفقاً للبروفيسور ألبرت-لاسزلو باراباسي من جامعة نورث إيسترن.
بدأ باراباسي منذ فك شفرة الجينوم البشري عام 2003 في استخدام علوم الشبكات لدراسة الروابط بين البروتينات في الخلايا البشرية، ما أدّى إلى تطوير مفهوم «الطب الشبكي»، الذي يهدف إلى تقديم علاجات مخصّصة بناءً على الجينات والنظام الغذائي. يشير باراباسي إلى أنّ العوامل الوراثية تفسّر نسبة ضئيلة من الأمراض، بينما تلعب العادات الحياتية، خصوصاً النظام الغذائي، الدور الأهم. ومنذ أكثر من عقد، بدأ بدمج التغذية في الطب الشبكي، ما أدّى إلى مجموعة من الأبحاث حول «المادة المظلمة» في التغذية، وهي المركبات الغذائية التي لم تُدرج بعد في الدراسات التقليدية.
اكتشف فريق باراباسي أنّ العلماء لم يُحدّدوا سوى عدد محدود من المكوّنات الكيميائية في الطعام، إذ تركّزت معظم الأبحاث السابقة على المغذّيات الأساسية، مثل الفيتامينات والمعادن. لكن منذ عام 2019، جمع الباحثون مكتبة تضمّ أكثر من 139,000 جزيء غذائي، مستعينين ببيانات علمية وتجارب معملية.
أحد أبرز اكتشافاتهم يتعلق بالأطعمة فائقة المعالجة، فوجدوا أنّ تركيزات المركّبات الكيميائية الطبيعية في الأطعمة غير المصنّعة تتبّع أنماطاً متوقعة، بينما تنحرف الأطعمة المعالجة عن هذه الأنماط، ما قد يُفسّر علاقتها بزيادة مخاطر الإصابة بالسمنة والسكري وأمراض القلب.
يعتقد باراباسي أنّ المعالجة تُغيِّر التكوين الكيميائي للطعام، ما قد يؤدّي إلى تعطيل إشارات الشبع وزيادة الاستهلاك الغذائي. ويؤكّد باراباسي على الحاجة إلى مشروع واسع النطاق يستخدم الـAI وتقنيات التحليل الكيميائي لرسم خريطة كاملة لمكوّنات الطعام، ما قد يسمح بفهم أعمق للتغذية وتحسين الصحة العامة.
