L'algoritmo di apprendimento automatico prevede ultra

2 maggio 2023 - Ultimo aggiornamento il 2 maggio 2023 alle 15:29 GMT

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Il grado di trasformazione di un prodotto alimentare o di una bevanda è di crescente interesse per le parti interessate – dai nutrizionisti ai consumatori e ai politici – preoccupate per l’impatto degli alimenti ultra-processati sulla salute umana e planetaria.

Ma il sistema più utilizzato per valutare la trasformazione degli alimenti, il sistema di classificazione NOVA, ha ricevuto critiche in quanto la categoria degli alimenti ultraprocessati NOVA 4 è troppo eterogenea.

In risposta, i ricercatori del Massachusetts hanno sviluppato un algoritmo di apprendimento automatico che, secondo loro, può “costruire” ed “estendere” NOVA per prevedere con precisione il grado di lavorazione di qualsiasi alimento.

In mezzo a un numero crescente di studi che suggeriscono collegamenti tra alimenti ultra-processati (UPF) e rischi per la salute, il grado in cui il cibo viene trasformato è davvero sotto i riflettori.

La maggior parte classifica il grado di lavorazione ricorrendo al sistema NOVA, sviluppato nel 2009. NOVA suddivide i livelli di lavorazione degli alimenti in quattro classificazioni: alimenti crudi e minimamente trasformati; ingredienti culinari trasformati; alimenti trasformati; e alimenti ultra-processati.

Sebbene gli studi epidemiologici basati sulla classificazione NOVA 4 (UPF) abbiano prodotto risultati importanti, i ricercatori della Northeastern University e della Tufts School of Medicine di Boston suggeriscono che la sua natura qualitativa può provocare "incoerenze" e "ambiguità". Inoltre, ritengono che ciò limiti la ricerca sull’impatto degli alimenti trasformati.

Tra le critiche, i ricercatori notano che tutto il rischio osservato per la classificazione NOVA rientra nella classe NOVA 4, che rappresenta una "categoria ampia ed eterogenea" di alimenti ultraprocessati che limita la capacità dei ricercatori di indagare sulle implicazioni sulla salute delle diverse gradazioni di lavorazione.

Altrove, il sistema NOVA è stato criticato in modo simile. In una conferenza stampa ospitata da FoodDrinkEurope la scorsa settimana, Gert Meijer, presidente della piattaforma tecnologica europea (ETP) Food for Life, e vicedirettore per gli affari scientifici e normativi aziendali di Nestlé, ha contestato l'incapacità dei sistemi di "comprendere la relazione tra consumo di cibo e salute”.

Edith Feskens, professoressa di Nutrizione Globale all'Università di Wageningen nei Paesi Bassi, ha criticato il sistema NOVA per non riuscire a distinguere tra i diversi prodotti "NOVA 4", come le bevande analcoliche gassate e il pane.

In risposta, i ricercatori si sono rivolti a FoodProx, un classificatore di apprendimento automatico addestrato a prevedere il grado di lavorazione di qualsiasi alimento in modo riproducibile, portatile e scalabile.

FoodProX si basa sui nutrienti come input, e i ricercatori spiegano che l'elenco dei nutrienti presenti in un alimento è costantemente regolamentato e riportato in tutto il mondo; e le loro quantità negli alimenti non trasformati sono limitate da intervalli fisiologici determinati dalla biochimica.

Inoltre, la lavorazione degli alimenti altera in modo sistematico e riproducibile le concentrazioni di nutrienti attraverso cambiamenti combinatori rilevabili dall’apprendimento automatico.

FoodProX consente ai ricercatori di definire un indice continuo (FPro) che cattura il grado di lavorazione di qualsiasi alimento. Inoltre, aiuta i ricercatori a quantificare la qualità complessiva della dieta degli individui e, in definitiva, a rivelare le correlazioni statistiche tra il grado di elaborazione che caratterizza le diete individuali e molteplici fenotipi di malattie.

I ricercatori hanno calcolato i punteggi individuali di trasformazione alimentare (iFPro) per più di 20.000 individui con registri dietetici in campioni nazionali rappresentativi degli Stati Uniti dal 1999 al 2006.