首次有科学家运用创新技术证明，健康的肠道微生物组需要持续稳定的优质食物供给，从而证实"每日五蔬果"这一经验之谈对肠道菌群确实至关重要。
瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）研究人员与加州大学圣地亚哥分校科学家合作，利用人工智能和机器学习技术在饮食与健康领域取得新突破。他们分析了"Food & You研究"中1000名参与者的营养数据及粪便样本，发现关键点不仅在于饮食中包含水果、蔬菜和谷物——持续性才是核心要素。该研究首次证实，广为人知的"每日五蔬果"建议（研究团队指出此前仅为经验之谈）具有科学依据。
洛桑联邦理工学院数字流行病学实验室副主任、EPFL人工智能中心联合主任马塞尔·萨拉特副教授表示："这项研究清楚表明，你无法在'健康日'暴食蔬菜后，又在整周或整月保持不健康饮食。事实上，我们的研究表明，不规律摄入健康食物会抵消其对肠道微生物组的诸多益处。这强烈提示未来研究应不仅关注人们吃什么，更要关注其长期饮食模式。"
研究结论的可靠性源于创新的数据收集与分析方法。参与者使用AI驱动的"MyFoodRepo"应用程序，通过照片识别和条形码扫描自动记录营养数据，取代了传统手动食物日记（后续由研究人员验证数据准确性）。洛桑联邦理工学院数字流行病学实验室博士生、论文第一作者罗汉·辛格解释："传统营养研究依赖食物频率问卷和24小时饮食回顾。理论上可要求人们记录所有进食内容，但实践中几乎不可能完成。如今AI技术使大规模数据收集成为现实。"
美国研究团队更利用该技术分析粪便样本，能以85%的准确率通过微生物构成反推个人饮食内容。这意味着机器学习分析可为改善肠道健康"开具"最优食谱。萨拉特补充道："对圣地亚哥这些全球顶尖微生物组研究专家而言，这令人振奋。从粪便样本获取数据相对容易，但了解个体饮食历来困难重重——这正是科研界长期难以收集的关键数据。"
近年来，人们日益认识到微生物组不仅影响消化道健康，还与代谢功能、认知能力和心理健康密切相关。此项研究使科学驱动的营养建议更进一步，摆脱了流行趋势的束缚。辛格指出："我们的研究特别有价值，因为生活方式相关的胃肠疾病往往渐进发展。鉴于营养是重要致病因素，此类分析可评估个体饮食改进空间，AI则能据此引导人们调整食物摄入。"
尽管能实时反馈微生物组健康状况的AI马桶尚需时日，但研究凸显了营养政策需跟上科学进展。研究者建议现行指南应减少对特定食物种类与数量的强调，转而突出饮食持续性的重要性。这款由洛桑联邦理工学院开发的AI应用目前已用于两项新研究：一项探究肠道健康与认知功能的关联，另一项则通过条形码功能评估食品添加剂对微生物组的影响。
萨拉特表示："我们强烈推测某些添加剂可能对微生物组产生负面影响，早期数据已显示这种可能性。目前仍在分析阶段，但初步结果令人振奋。"他补充道，该应用设计初衷是满足研究需求，同时确保用户友好性："从一开始我们就需要既高度实用又简便易用的工具，现在它已在全球众多营养研究中得到应用。"
此项研究成果已发表在《自然通讯》期刊。
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