ارتفاع مقلق في معدلات الإصابة بالسرطان بين الشباب

يتّبع صديقك حمية فينخفض وزنه، فتجرّبها ولا تحصل على النتيجة نفسها. لذا تتساءل: هل أخطأت في تطبيقها، أم أن جسمك يحتاج إلى شيء مختلف؟ وراء هذا السؤال اليومي مجال بحثي متنامٍ يحاول فهم اختلاف استجاباتنا للطعام، ويستعين بالذكاء الاصطناعي للبحث عن إجابات أكثر تخصيصاً.

تخيّل تطبيقاً يقترح وجباتك بعد تحليل عاداتك الغذائية، وبعض مؤشرات صحتك، بدلاً من إرسال القائمة نفسها إلى الجميع. وهذه الفكرة تُختبر بالفعل بأشكال مختلفة، لكن المسافة ما زالت قائمة بين توصية تبدو مصمّمة لك وتوصية ثبت أنها تحسّن صحتك.

فهل يقرّبنا الذكاء الاصطناعي من غذاء يناسب كل شخص، أم يضيف وعداً جديداً إلى سوق الحميات المزدحمة؟

أكثر من قائمة ممنوعات

تنطلق «التغذية الشخصية» من أن احتياجات الناس وظروفهم ليست متطابقة، فالعمر، والحالة الصحية، والأدوية، والنشاط البدني، والعادات اليومية، كلها عوامل تؤثر في اختيار الغذاء المناسب. وتحاول الأبحاث إضافة معلومات أعمق -مثل الجينات، ومؤشرات الأيض، وميكروبات الأمعاء- إلى هذه الصورة.

ولا تعني الفكرة إلغاء مبادئ التغذية الصحية العامة، أو أن لكل إنسان حمية سِرّيّة تنتظر اكتشافها، فالتخصيص قد يكون بسيطاً: نصيحة تراعي مرضاً مزمناً، أو ميزانية الأسرة، أو الأطعمة المتاحة، أو قدرة الشخص على الالتزام.

السؤال المهم إذن: متى تضيف التحاليل والخوارزميات فائدة تستحق تكلفتها، وتعقيدها؟

ضيوف على مائدتنا

داخل الأمعاء تعيش مجتمعات من الكائنات الدقيقة تُعرف باسم الميكروبيوم المعوي. وهي تشارك في معالجة مكونات غذائية، وتتفاعل مع الجسم، ويختلف تركيبها بين الأفراد. لكن قراءة هذه الاختلافات وتحويلها إلى نصائح نافعة ليست مهمة سهلة.

في دراسة نُشرت بمجلة «Nature Medicine» في 23 مارس (آذار) 2026، حلّل باحثون بيانات 10068 مشاركاً في «مشروع النمط الظاهري البشري»، وجمعوا بين سجلات الطعام عبر تطبيق وتحليل الميكروبيوم.

وجد الفريق ارتباطات بين تناول أطعمة معينة ووفرة أنواع من ميكروبات الأمعاء، كما ارتبطت الأنماط الغذائية -ومنها درجة تصنيع الطعام- بتنوع هذه المجتمعات، وتركيبها.

وطوّر الباحثون محاكاة لاستكشاف كيف قد تغيّر تعديلات غذائية شخصية الميكروبيوم. لكنها كانت توقعات بحثية؛ فلم تثبت الدراسة أن اتباع قوائم تقترحها الخوارزمية يحسّن الصحة فعلياً. وهذا فارق أساسي بين رسم طريق محتمل وتجربته.

ماذا تفعل الخوارزمية؟

يصعب على الإنسان اكتشاف العلاقات المتشابكة داخل آلاف السجلات الغذائية، والقياسات الصحية. هنا تستطيع خوارزميات التعلّم الآلي البحث عن أنماط، وبناء نماذج تتنبأ باستجابات محتملة، أو تقترح خيارات تستحق الاختبار.

لكن التنبؤ يتأثر بالبيانات التي تعلّم منها النظام. فإذا كانت سجلات الطعام ناقصة، أو كان المشاركون لا يمثّلون المستخدمين الجدد، فقد تقل دقته. كما أن اكتشاف ارتباط بين طعام وميكروب لا يكفي لإثبات أن تغيير ذلك الطعام سيمنع مرضاً، أو يعالجه.

لذلك لا تُقاس جودة التوصية بمدى تفصيلها، أو جاذبية التطبيق، بل بما يحدث لمن يتبعها مقارنة بنصيحة غذائية أخرى مناسبة .

فوائد حقيقية… لكن محدودة

تقدّم مراجعة منهجية وتحليل تجميعي نُشرا في مجلة «The Journal of Nutrition» في 23 سبتمبر (أيلول) 2026 اختباراً مهماً لهذه الوعود.

شملت المراجعة 262 دراسة عن التغذية الشخصية المدعومة بالتقنيات، ومنها الذكاء الاصطناعي، والتطبيقات، والأجهزة القابلة للارتداء. ولم تكن جميعها تجارب علاجية، أو تستخدم الذكاء الاصطناعي وحده.

وفي الدراسات القابلة للجمع إحصائياً، بلغ متوسط الفرق في الوزن نحو كيلوغرامين لصالح التدخلات المدروسة. وظهرت فوائد متواضعة أيضاً في إنقاص محيط الخصر، وضغط الدم الانقباضي، بينما لم يظهر تحسن إجمالي ذو دلالة إحصائية في مؤشرات السكر، والدهون.

والأهم أن قوة الأدلة كانت تتراوح بين منخفضة إلى منخفضة جداً، بسبب تفاوت الدراسات، ومحدوديتها. لذلك لا تمثل هذه المتوسطات وعداً بما سيحققه كل مستخدم، ولا تثبت تفوق كل برنامج يرفع شعار «التغذية الذكية».

هل يعرف التطبيق مائدتك؟

بالنسبة إلى القارئ العربي، يبدأ التخصيص بسؤال عملي: هل يفهم النظام الطعام الذي نأكله فعلاً؟ فالطبق الواحد قد تختلف مكوناته، وحصصه، وطريقة طهوه بين منزل وآخر، وقد لا تعكس قواعد البيانات هذا التنوع بدقة. ثم تأتي أسئلة التكلفة، والخصوصية: هل تحتاج التوصية إلى فحوص متكررة؟ ومن يحتفظ ببياناتك الصحية؟ وهل تستطيع شراء الأطعمة المقترحة، وإدخالها إلى وجبات الأسرة؟

إن النصيحة التي تبدو مثالية على الشاشة قد تفشل إذا تجاهلت حياة صاحبها. ويظل اختصاصي التغذية مهماً لربط المعلومات العلمية بالمرض، والأدوية، والتفضيلات، والواقع اليومي.

قبل أن تسلّم هاتفك قائمة الطعام

لا تُعلن هذه الأبحاث نهاية الحميات، بل تدعو إلى اختبار طريقة أفضل لاختيارها، ومتابعتها. وقد يصبح الذكاء الاصطناعي أداة مفيدة حين يساعد الإنسان على فهم خياراته، ويمنح المختص معلومات قابلة للمراجعة. أما السؤال الذي يستحق أن يسبق الاشتراك في أي برنامج هو: ما الدليل على أن توصياته تحسّن الصحة؟ ولمن؟ وعلى مدى كم من الوقت؟

قد يعرف التطبيق آلاف الأطعمة، لكن معرفة ما يناسبك تحتاج أيضاً إلى دليل، وتجربة، وحوار. فالنجاح ليس أن تصبح وجبتك أكثر تعقيداً، بل أن تصبح صحتك أفضل، وأن تستطيع الاستمرار.