Topol stuurde zijn ontlasting en allerlei meetgegevens over zijn lichaamsprocessen naar het laboratorium van de Israëlische onderzoekers Eran Segal en Eran Elinav. Zij werden in 2015 wereldberoemd met hun artikel ‘Nutrition by Prediction of Glycemic Responses’. Met gebruikmaking van precieze meettechnieken en algoritmes kunnen zij voor elk individu een pasklaar dieet ontwikkelen. Ze werden de voorlopers van de nieuwe ontwikkelingen in personalized nutrition.

Topol wil helemaal geen cheesecake en bratwurst eten, hoewel het algoritme die wel aanraadt. Ook hield het algoritme geen rekening met een ernstige medische afwijking, maar dat kon het algoritme niet weten, want het was niet bij de dataset gevoegd. Niettemin is Topol enthousiast over artificial intelligence (AI) als wegwijzer in de diëtetiek.

'Universeel advies' is een illusie
Vooral is hij enthousiast omdat hij van mening is dat de voedingskunde zoals we die nu beoefenen ons eigenlijk helemaal geen goed advies geeft. Al die algemene uitkomsten van onbetrouwbare onderzoeken komen bij elkaar niet in de verste verte in de buurt van een universeel advies. Zelfs zo’n veelbelovend en grootscheeps onderzoek als PREDIMED, over het Mediterrane dieet, moest herzien en afgezwakt worden.

Bovendien hebben we niets aan een universeel advies. Als het recente onderzoek naar het microbioom ons iets heeft geleerd, is dat mensen onderling zo sterk verschillen, dat een algemeen gezond dieet dat voor iedereen goed is een illusie is.

Meer dan honderd factoren bepalen de insulinerespons, zegt Topol. Niet alleen koolhydraten dus. En het verschilt per persoon, de insuline-aanmaak na een maaltijd. Niet de voeding is bepalend, maar ieders darmbacteriën. Door Artifical Intelligence, big data en deep learning zullen we heel andere opvattingen krijgen over wat gezond eten is, aldus Topol.

Huib Stam
Word lid

Fijn dat je Foodlog leest! Dit artikel is gratis. Wil je dat wij kunnen blijven bestaan? Steun ons dan en word lid. Dat kan al vanaf €5,- per maand.


Dit artikel afdrukken