Przyszłość żywienia. Jak nauka i technologia kształtują wybory żywieniowe?
Streszczenie
Przyszłość żywienia, w tym kształtowanie wyborów żywieniowych człowieka, stoi przed wieloma nowymi wyzwaniami, a na for mułowanie zaleceń żywieniowych będzie miało wpływ szereg czynników związanych z rozwojem nowych nauk i technologii w tym sztucznej inteligencji. Poprawa wyborów żywieniowych konsumentów jest konieczna, aby zmniejszyć ryzyko zachorowania na choroby przewlekłe takie jak: otyłość, cukrzyca typu 2, choroby układu krążenia i choroby nowotworowe. Ze względu na zagrożenie, jakim jest żywność wysokoprzetworzona, współczesne poradnictwo żywieniowe będzie skupiało się na zmniejszaniu jej konsumpcji w celu poprawy zdrowia populacji. Na wybory żywieniowe w najbliższej przyszłości będzie również wpływał szereg czynników, w tym problemy środowiskowe, które już kształtują zalecenia zwiększające konsumpcję żywności pochodzenia roślinnego. Kolejnym ważnym aspektem jest rozwój genetyki, w tym nutrigenetyki, która umożliwi budowanie zaleceń żywieniowych dostosowanych do polimorfizmów genetycznych. W kształtowaniu przyszłości żywienia duże znaczenie będzie miała również gastrofizyka, która zajmuje się analizą wyborów konsumenckich. Kolejnym dużym wyzwaniem dla osób zajmujących się żywieniem człowieka będzie konfrontacja ze sztuczną inteligencją, w tym narzędziem OpenAI ChatGPT, które jest już w stanie tworzyć zalecenia żywieniowe, co niesie pewne korzyści, ale również zagrożenia dla korzystających z tego rozwiązania osób. Celem niniejszego opracowania jest przedstawienie przyszłości żywienia i tego, jak nauka i technologia kształtują wybory żywieniowe.
Słowa kluczowe: nawyki żywienioweżywność wysokoprzetworzonadieta planetarnagastrofizykagenomika żywieniaOpenAIChatGPT
Referencje
- Pilska M, Pilska M. Wiedza i postrzeganie tłuszczów a zwyczaje żywieniowe polskich konsumentów produktów do smarowania pieczywa. Zywnosc Nauka Technologia Jakosc/Food Science Technology Quality. 2020; 122(1): 148–163.
- Gadzała K, Lesiów T, Gadzała K, et al. Wybrane aktualne trendy żywieniowe. Praca przeglądowa. Engineering Sciences And Technologies. 2019; 2019(2(33)): 9–25.
- Hall KD, Ayuketah A, Brychta R, et al. Ultra-Processed Diets Cause Excess Calorie Intake and Weight Gain: An Inpatient Randomized Controlled Trial of Ad Libitum Food Intake. Cell Metab. 2019; 30(1): 67–77.e3.
- Sobczak P, Grochowicz J, Łusiak P, et al. Development of Alternative Protein Sources in Terms of a Sustainable System. Sustainability. 2023; 15(16): 12111.
- Monteiro CA, Cannon G, Moubarac JC, et al. The UN Decade of Nutrition, the NOVA food classification and the trouble with ultra-processing. Public Health Nutr. 2018; 21(1): 5–17.
- Monteiro CA, Cannon G, Lawrence M, et al. Ultra-processed foods, diet quality, and health using the NOVA classification system. FAO. 2019.
- Esteves GP, Mazzolani BC, Smaira FI, et al. Food consumption based on processing level (according to Nova system) during the COVID-19 pandemic among adolescents with immunocompromised conditions: a case-control study. Front Nutr. 2023; 10: 1141845.
- Willett W, Rockström J, Loken B, et al. Food in the Anthropocene: the EAT-Lancet Commission on healthy diets from sustainable food systems. Lancet. 2019; 393(10170): 447–492.
- Kucharska A, Stachurska M, Sińska B. Niezrównoważony sposób żywienia zagrożeniem zdrowotnym współczesnego świata – czy dieta planetarna jest rozwiązaniem? Prawdy i półprawdy w żywieniu człowieka. Instytut Problemów Współczesnej Cywilizacji im. Marka Dietricha, Warszawa 2023.
- Kouřimská L, Adámková A. Nutritional and sensory quality of edible insects. NFS Journal. 2016; 4: 22–26.
- Tang C, Yang D, Liao H, et al. Edible insects as a food source: a review. Food Production, Processing and Nutrition. 2019; 1(1).
- Velasco C, Michel C, Spence C. Gastrophysics: Current approaches and future directions. International Journal of Food Design. 2021; 6(2): 137–152.
- Møller P. Gastrophysics in the brain and body. Flavour. 2013; 2(1).
- Spence C. Gastrophysics: Nudging consumers toward eating more leafy (salad) greens. Food Quality and Preference. 2020; 80: 103800.
- Paakki M, Sandell M, Hopia A. Visual attractiveness depends on colorfulness and color contrasts in mixed salads. Food Quality and Preference. 2019; 76: 81–90.
- Rowley J, Spence C. Does the visual composition of a dish influence the perception of portion size and hedonic preference? Appetite. 2018; 128: 79–86.
- Koszowska A, Ebisz M. Rozwój nauk o żywności i żywieniu-od norm żywienia do genomiki żywienia. Forum Zaburzeń Metabolicznych. 2015; 6(3): 85–93.
- Chmurzyńska A. Nutrigenomika przyszłością żywienia człowieka. Prawdy i półprawdy w żywieniu człowieka. Instytut Problemów Współczesnej Cywilizacji im. Marka Dietricha, Warszawa 2023: Warszawa.
- Smail HO. The roles of genes in the bitter taste. AIMS Genet. 2019; 6(4): 88–97.
- Dąbrowska-Molenda M, Szwedziak K, Zabłudowska Ż. Analiza Zawartości kofeiny w wybranych rodzajach kawy. Postępy techniki przetwórstwa spożywczego. 2019; 2: 68–71.
- De Caterina R, El-Sohemy A. Moving towards Specific Nutrigenetic Recommendation Algorithms: Caffeine, Genetic Variation and Cardiovascular Risk. J Nutrigenet Nutrigenomics. 2016; 9(2-4): 106–115.
- EFSA Panel on Dietetic Products, Nutrition and Allergies (NDA). Scientific Opinion on the safety of caffeine. EFSA Journal. 2015; 13(5).
- Yaseen NR, Barnes CLK, Sun L, et al. Genetics of vegetarianism: A genome-wide association study. PLoS One. 2023; 18(10): e0291305.
- Kirk D, van Eijnatten E, Camps G. Comparison of Answers between ChatGPT and Human Dieticians to Common Nutrition Questions. J Nutr Metab. 2023; 2023: 5548684.
- Johnson D, Goodman R, Patrinely J, et al. Assessing the Accuracy and Reliability of AI-Generated Medical Responses: An Evaluation of the Chat-GPT Model. Res Sq. 2023.
- OpenAI. 2023. "ChatGPT: GPT-4 Model." Pobrano z [https://chat.openai.com/].
