SENSE

Systemische Ernährungsmedizin

Ziel einer personalisierten Ernährung ist die Integration von Lebensmitteldaten und Gesundheitsdaten, um die individuelle Wirkung von Lebensmitteln/Mahlzeiten auf den Einzelorganismus besser zu verstehen. Dieses ist die Voraussetzung zur Entwicklung von Prädiktionsalgorithmen, anhand derer zur Prävention von Erkrankungen a) eine intelligente Lebensmittelauswahl getroffen werden kann, b) Lebensmittel konfektioniert produziert werden können und c) eine Ernährungstherapie im medizinischen Kontext präziser gesteuert werden kann.

Die Fortschritte in der biomedizinischen Forschung erlauben präzisionsmedizinische Ansätze bei einer Fülle verschiedener Krankheitsentitäten. Bisher konnte die Ernährungsmedizin von dieser Entwicklung nur ungenügend profitieren und das trotz der hohen Relevanz der Ernährung als pathophysiologischer Faktor für Zivilisationserkrankungen. Das Projekt SENSE möchte den Nachweis erbringen, dass durch die Integration von a) innovativen biomedizinischen Analysemethoden mit b) kontinuierlich aufgezeichneten Körperfunktionsdaten und c) unter Berücksichtigung der jeweiligen Nahrungszusammensetzung, eine Vorhersage der individuellen Körperreaktion auf definierte Lebensmittel und Mahlzeiten möglich ist. Ferner soll exemplarisch im Rahmen einer klinischen Anwendungsbeobachtung gezeigt werden, dass personalisierte Ernährungsempfehlungen für Patienten umsetzbar und tolerabel sind. SENSE ist nicht nur ein Demonstrator, sondern dient als Nukleus zur Bildung einer Plattform für Systemische Ernährungsmedizin, die die Bereiche Medizin, IT und Ernährung besser als bisher verknüpfen soll. Dies ist die Grundlage für umfassende Datenerhebungen und KI-Applikationen, durch die personalisierte Ernährungsempfehlungen ermöglicht werden und die Identifikation individuell gesundheitsförderlicher Nahrungsstoffe/Nutraceuticals vorangetrieben werden soll. Langfristig soll SENSE dazu beitragen, durch eine individuell optimierte Ernährung Erkrankungen vorzubeugen oder diese zumindest in sehr frühen Krankheitsstadien so zu modulieren, dass ein klinischer Ausbruch oder Folgeerkrankungen verhindert werden.

 


Das Pilotprojekt "SENSE" soll folgende Hauptfragestellungen beantworten:

  1. Können die bei Nahrungsaufnahme messbaren Körperreaktionen einzelnen Lebensmitteln zugeordnet werden – und lassen sich hierbei individuelle Muster identifizieren?
  2. Korrelieren durch Fitnesstracker/wearables erhobenen Körperfunktionsdaten mit Stoffwechselparametern und lassen sich hieraus stratifizierte Ernährungsempfehlungen ableiten?
  3. Werden KI-basierte Ernährungsempfehlungen im Kontext einer klinischen Ernährungstherapie von Patienten akzeptiert und kann hierdurch die üblicherweise insgesamt geringe Therapieadhärenz von Patienten gesteigert werden?

Die am SENSE Projekt beteiligten Arbeitsgruppen und Einrichtungen sind die Arbeitsgruppe Digitale Biomarker und Klinische Studien des Instituts für Ernährungsmedizin, die Sektion für Ernährungsmedizin an der Medizinischen Klinik 1, das universitäre Startup Perfood, das Institut für Medizinische Informatik und das Institut für Chemie und Metabolomics (ICM) mit der gemeinsamen NMR-Metabolomics Einheit.

Die Forschung von Prof. Christian Sina und seinem Team beruht auf der Annahme, dass durch diätetische Interventionen krankheitsrelevante Zielzellen mit speziellen metabolischen Anforderungen (sog. Auxotrophie) zielgerichtet beeinflusst werden können. Die Erforschung entsprechender ernährungstherapeutischer Ansätze umfasst neben der Grundlagenwissenschaft vor allem Arbeiten zur personalisierten Ernährung und klinischen Biomarkern. In diesem Kontext betreibt das Institut für Ernährungsmedizin zusammen mit dem Institut für Chemie und Metabolomics, UzL eine erst kürzlich implementierte und kompetitiv eingeworbene NMR-Metabolomics Plattform, die ein wichtiges Instrument für die systemische Ernährungsmedizin darstellt. Die Arbeiten zum Thema personalisierte Ernährung werden zusammen mit dem im Jahr 2017 aus dem Institut für Ernährungsmedizin ausgegründeten Startup-Unternehmen Perfood GmbH durchgeführt, das erst kürzlich eine Serie-A Finanzierung abschließen konnte. Die Perfood GmbH hat die individuellen Blutzuckerantworten von mehr als 3000 Probanden aufgezeichnet (insgesamt > 2 Mio. dokumentierte Mahlzeiten) und nutzt diese Erkenntnisse zum Aufbau digitaler Therapieprodukte für u.a. Adipositas, Diabetes mellitus Typ 2, Migräne und Akne.

Die Arbeitsgruppe "Medical Data Science" (Leitung Prof. Dr.-Ing. Marcin Grzegorzek) am Institut für Medizinische Informatik der Universität zu Lübeck ist neben dem Institut für Ernährungsmedizin die zweite im Rahmen von SENSE ausführende Einheit. Teil der Arbeitsgruppe ist das sog. APPS Lab (Assessment of Physical and Psychological Signals), das mit zahlreichen Sensorsystemen (SensFloor, Wearables, Kameras) ausgestattet ist, um behaviorale und physiologische Sensordaten von Menschen zu erfassen. Prof. Marcin Grzegorzek und sein Team entwickeln und erforschen lernbasierte Algorithmen der Künstlichen Intelligenz zur gesundheitsbezogenen Auswertung von menschenbezogenen Daten.

Ansprechpartner

Prof. Dr.-Ing. habil. Marcin Grzegorzek
Institut für Medizinische Informatik (IMI)
+49 451 3101-5603
grzegorzek(at)imi.uni-luebeck.de