Opis projektu
Dopasowanie diety z wykorzystaniem podejścia obliczeniowego
Odżywianie odgrywa kluczową rolę w profilaktyce chorób oraz leczeniu oraz na późniejszym etapie regeneracji, jako że żywność zawiera składniki, które mogą działać podobnie do leków. Jednakże wiele potencjalnych kombinacji składników sprawia, że optymalizacja profili żywności z wykorzystaniem standardowych metod eksperymentalnych jest niemal niemożliwa. Dlatego też naukowcy z finansowanego przez UE projektu Hyperfoods proponują zastosowanie metody opartej na uczeniu maszynowym na potrzeby obliczeniowego znalezienia i zaprojektowania spersonalizowanego sposobu żywienia. Technologia Hyperfoods może ułatwić opracowywanie dostosowanych diet w celu poprawy dobrostanu populacji, a także pomóc w radzeniu sobie z chorobami takimi jak nowotwory i poprawić funkcjonowanie systemu opieki zdrowotnej.
Cel
With rapidly ageing populations, the world is experiencing an unsustainable healthcare and economic burden from chronic diseases such as cancer, cardiovascular, metabolic and neurodegenerative disorders. Diet and nutritional factors play an essential role in the prevention of these diseases and significantly influence disease outcome in patients during and after therapy. Everyday food ingredients contain multiple drug-like molecules that can potentially prevent or beat diseases. For example, it is estimated that up to half of oncological diseases can be prevented by dietary choices. The wide adoption of tailored health-promoting diets potentially has a revolutionary impact on the population wellbeing and long-term sustainability of the healthcare systems. However, due to an exponentially large number of combinations of the ingredients, their sourcing, processing, preparation, and preservation methods, it is virtually impossible to use traditional experimental approaches to optimise the health-promoting molecular profiles of foods. Hyperfoods will use novel graph-based ML methods to provide the technological capabilities for the computational discovery and design of personalised nutrition. We will explore the commercial opportunities of our technology for currently unmet business needs in global health, in particular cancer treatments.
Dziedzina nauki
Słowa kluczowe
Program(-y)
System finansowania
ERC-POC - Proof of Concept GrantInstytucja przyjmująca
SW7 2AZ LONDON
Zjednoczone Królestwo