Abstrakt
V období 2025–2026 je pozorován jasný posun od deskriptivního přístupu k navrhování nutričních a nutraceutických produktů založených na mechanistických hypotézách, translačním výzkumu a systémových analýzách, včetně multi-omics, a zohlednění role potravinové matrice a historie zpracování při utváření biologické dostupnosti a fyziologických účinků [1]. Současně jsou „smart“ nanonosiče identifikovány jako průlom ve formulaci, který řeší nízkou rozpustnost, špatnou stabilitu a nedostatek kontrolovaného uvolňování aktivních látek, a zároveň umožňují uvolňování reagující na stimuly v cílových místech (např. v závislosti na pH/enzymech/redoxním stavu) [2]. Stále větší důraz je kladen na „zelené“ cesty získávání a modifikace složek, včetně SFE-CO2 pro frakce obsahující vitamin D3 a biotransformací využívajících mikrobiální fermentaci a enzymy, které mohou zvýšit bioaktivitu (např. konverze hesperidin na hesperetin) a generovat nové molekuly za mírných podmínek [2, 3]. V klinické a nutriční medicíně roste význam precizní výživy podporované AI a biologickými daty pacientů, zatímco regulační a kvalitativní aspekty posilují: potřeba rámce „evidence–dose–claim“ a přísného hodnocení jistoty důkazů (např. GRADE) pro věrohodná zdravotní tvrzení a regulační akceptaci [1, 2]. Souběžně se objevuje konvergence potravinářských a digitálních technologií: od modelů predikujících glykemickou odpověď na základě CGM a mikrobioty až po agentní platformy AI urychlující vývoj složek a produktů [4, 5].
Úvod
Soubor prací z let 2025–2026 popisuje „metodologické dozrávání“ výzkumu bioaktivních sloučenin a funkčních potravin prostřednictvím implementace multi-omics strategií (profilování mikrobiomu, metabolomika, lipidomika) a posun k systémovým a translačním paradigmatům, silněji zakořeněným v biologických mechanismech [1]. V těchto materiálech je konzistentně zdůrazňováno, že bioaktivitu nelze oddělit od potravinové matrice, historie zpracování a fyzikálně-chemické stability, neboť tyto faktory určují bioaccessibilitu a fyziologický dopad složek [1]. V praxi to znamená, že inovace v letech 2025–2026 jsou chápány nejen jako „nová složka“, ale také jako nový způsob výroby, stabilizace, dodávání, měření účinku a prokazování účinnosti u správně definované cílové populace [1, 2].
V tomto období dochází k těsnějšímu propojení technologií a regulací: přímo je postulován vědecký hodnotící rámec soustředěný kolem osy „evidence–dose–claim“, který má za cíl přísně validovat účinnost, bezpečné vztahy mezi dávkou a odpovědí a vhodnost pro cílové populace u každé složky [2]. Současně je v digitální oblasti zdůrazňována nezbytnost standardizace datových formátů a analytických procesů pro zajištění spolehlivosti a reprodukovatelnosti predikčních modelů, a význam odpovědné implementace pro translačnost do klinicky smysluplných a spravedlivých aplikací [4, 6].
Doplňky stravy
V uvedených citacích se technologická řešení týkají především získávání zdrojů a „designu“ složek (extrakce, biotransformace) a jejich formulace (nosiče, uvolňování reagující na stimuly), jakož i kvality důkazů a logiky zdravotních tvrzení. Níže uvedené závěry se proto vztahují na technologie typické jak pro doplňky stravy, tak pro složky funkčních potravin a zdravotnických prostředků, ale v této kapitole jsou interpretovány z perspektivy doplňků stravy jako formulací zaměřených na dodávání specifických bioaktivních sloučenin [2].
Získávání zdrojů a biotransformace složek
Jako příklad pokročilého získávání složek bylo uvedeno získání frakce obsahující vitamin D3 pomocí superkritické extrakce CO2 (SFE-CO2) prováděné v poloprovozním závodě [3]. V podobném duchu „eko-řešení“ byl zdůrazněn význam biotransformačních technologií, včetně mikrobiální fermentace, jako strategie pro obohacení a diverzifikaci hodnoty surovin [2].
Na úrovni mechanismu biotransformace bylo popsáno využití mikrobiálních enzymových systémů, jako jsou β-glucosidases a esterázy, pro hydrolýzu a modifikaci vázaných sloučenin ve výchozím materiálu [2]. Detailní příklad ukázal, že takové zpracování může výrazně zvýšit biologickou dostupnost a bioaktivitu přeměnou hesperidin na aktivnější hesperetin a současně vést k tvorbě nových molekul, které v surovině nejsou přítomny, při zachování mírných podmínek „green manufacturing“ [2].
Dodávání a stabilizace
Bylo výslovně popsáno, že významným průlomem ve formulační technologii byl vývoj smart nanonosičů zaměřených na překonání bariér in vivo aplikací bioaktivních složek vyplývajících z jejich komplexních fyzikálně-chemických vlastností a suboptimálních farmakokinetických profilů [2]. Tyto systémy jsou navrženy tak, aby systematicky řešily klíčové praktické problémy: nízkou rozpustnost, špatnou stabilitu, nespecifickou distribuci a nedostatek kontrolovaného uvolňování aktivních složek [2]. Uvolňování reagující na stimuly bylo identifikováno jako obzvláště slibná varianta, umožňující přesné uvolňování v cílových místech prostřednictvím materiálů, které reagují na patologické mikroprostředí, např. specifické pH, enzymy nebo redoxní úrovně [2].
V oblasti funkčních potravin (často přenositelné na doplňky stravy) je navíc zdůrazňována role systémů udržujících kvalitu a stabilitu složek citlivých na kyslík, protože tato strategie je prezentována jako zásadní pro zachování kvality, účinnosti a trvanlivosti „kyslíkově senzitivních nutrientů“ ve funkčních potravinách a doplňcích stravy [7].
Klinické důkazy a logika tvrzení
V shromážděných materiálech silně rezonuje přístup „evidence–dose–claim“ jako podmínka věrohodnosti: bylo uvedeno, že je nezbytné zavést systém vědeckého hodnocení založený na „evidence–dose–claim“, který přísně validuje účinnost, bezpečné vztahy mezi dávkou a odpovědí a cílové populace pro každou složku [2]. Z pohledu suplementační praxe je důležitým příkladem syntéza důkazů pro konkrétní látku: zařazení systematického přehledu a metaanalýzy hodnocené metodikou GRADE pro suplementaci β-hydroxy-β-methylbutyrate (HMB) bylo popsáno jako významný přínos a v širším měřítku jako vzor pro transparentní syntézu a kritické hodnocení jistoty důkazů [1]. Bylo přímo zdůrazněno, že cesta k věrohodným zdravotním tvrzením a regulační akceptaci je „dlážděna“ metodologickou disciplínou a přísným hodnocením kvality důkazů [1].
Funkční potraviny
Krajina v letech 2025–2026 ukazuje posun k designu založenému na mechanismech a systémovém přístupu, kde jsou interakce mezi dietou, mikrobiotou a hostitelem analyzovány translačně, nikoliv pouze deskriptivně [1]. Metodologicky bylo zdůrazněno dozrávání prostřednictvím využití multi-omics, včetně profilování mikrobiomu, metabolomiky a lipidomiky [1]. Zároveň bylo konzistentně uváděno, že bioaktivita je neoddělitelně spjata s potravinovou matricí, historií zpracování a fyzikálně-chemickou stabilitou, které určují bioaccessibilitu a fyziologický dopad [1].
Nové třídy složek a koncepty produktů
V rámci inovačního proudu složek zaujímají zvláštní místo postbiotika, pro která byla jako standard přijata definice ISAPP: „přípravek z neživých mikroorganismů a/nebo jejich složek, který přináší hostiteli zdravotní prospěch“ [8]. Zároveň bylo zdůrazněno, že přijetí této definice neruší ostatní přístupy a nomenklatura zůstává předmětem „otevřené a probíhající debaty“, která by neměla být hlavní překážkou v postupu výzkumu [8].
Na mechanistické úrovni bylo popsáno, že postbiotika mohou posilovat funkci epiteliální bariéry, regulovat vrozené a získané imunitní reakce a modulovat genovou expresi hostitele prostřednictvím receptorů rozpoznávajících vzorce a epigenetických modifikací [9]. Současně byly identifikovány klíčové bariéry klinické translace, včetně variability formulací, omezeného porozumění interakcím mezi střevem a mozkem, degradace během gastrointestinálního tranzitu a interindividuální variability mikrobiomu [10].
Důkazy a modely zdravotních účinků
V oblasti metabolické personalizace byla citována studie, kde byla data z kontinuálního monitorování glukózy (CGM) kombinována s klinickými, behaviorálními daty a proměnnými střevní mikrobioty pro trénování gradient-boosted regresního modelu na kohortě více než 800 osob a 46 898 jídel [4]. Tento model byl schopen přesně předpovědět individuální glykemickou odpověď na konkrétní jídla, což umožnilo formulaci personalizovaných dietních doporučení zaměřených na optimalizaci metabolických účinků [4].
V oblasti imunologie potravinové tolerance byl identifikován mechanismus, při kterém reakce Treg buněk na zásobní proteiny semen mohou představovat společnou cestu vedoucí k orální toleranci [11]. Dále v oblasti aplikačních technologií a komplexních (synbiotických/vícesložkových) intervencí výsledky ukázaly, že „double emulsion gel“ by mohl být použit k dodávání probiotik a CBD do gastrointestinálního traktu [12]. V modelu SHIME® bylo hlášeno zvýšení prospěšných bakteriálních čeledí (Lachnospiraceae a Clostridiaceae), efektivní dodání, uvolnění a perzistence _L. plantarum_ a zvýšená produkce butyrátu a laktátu [12] a kvantitativní analýza prokázala efektivní uvolňování probiotických bakterií z gelu (výrazně vyšší počty po intervenci) [12].
Technologie zpracování a výroby
V oblasti zpracování bylo zdůrazněno, že netermální metody mají jasné výhody: umožňují zachování složek citlivých na teplo, zvyšují biologickou dostupnost modifikací matrice a podporují inovativní enkapsulační systémy, které překonávají omezení klasických termálních metod [13]. Jako příklad bylo uvedeno vysokotlaké zpracování (HPP), inaktivující mikroorganismy při tlacích 400–600 MPa při pokojové teplotě, které u fortifikovaných nápojů zajišťuje lepší retenci vitaminů, polyfenolů a senzorických vlastností než termální pasterizace [13]. Zmíněna byla také technologie PEF, která prostřednictvím krátkých impulsů vysokého napětí vede k reverzibilní permeabilizaci buněčných membrán, zvyšuje extrakci fytochemikálií a inaktivuje mikroorganismy s nevýznamným tepelným účinkem [13].
V biovýrobě byl zdůrazněn rozvoj automatizace řízení fermentace: vestavěná edge computing zařízení (např. NVIDIA Jetson AGX Orin) spouštějí algoritmy zpětnovazebného učení (reinforcement learning), které dynamicky optimalizují parametry bioreaktoru v reálném čase (teplota, pH, rychlost míchání) [14]. V systémovém měřítku byl prezentován přehled „přesné fermentace“ (precision fermentation), která integruje design kmenů, bioprocesní inženýrství, techno-ekonomickou proveditelnost, environmentální dopady a regulační připravenost v jediném rámci, čímž řeší mezery v předchozích přehledech zaměřených na produkty nebo organismy [15]. Z pohledu udržitelnosti bylo uvedeno, že přesná fermentace ve srovnání s konvenčním chovem zvířat a pěstováním plodin vyžaduje méně půdy a vody, generuje nižší emise skleníkových plynů a poskytuje produkty konzistentní kvality bez kontaminantů [15], ačkoliv byly současně zdůrazněny významné bariéry, jako jsou vysoké kapitálové a energetické náklady, problémy s navyšováním kapacity (scaling), složitost následného zpracování (downstream processing) a regulační nejistoty a přijetí spotřebiteli [15].
Potraviny pro zvláštní lékařské účely
V poskytnutých materiálech je osa „medical food“ propojena s precizní výživou a personalizovanou medicínou, kde jsou intervence šity na míru biologickému profilu pacienta (genomika, mikrobiota, metabolické markery), a AI je uváděna jako nejpravděpodobnější cesta pro implementaci precizní výživy v managementu chronických onemocnění [16, 17]. V klinické praxi byla také citována data, že klinické studie „progresivně prokázaly“ lepší výsledky terapií založených na genomickém profilu pacienta, střevní mikrobiotě nebo metabolických markerech ve srovnání s tradičními, generickými dietními doporučeními [16].
Klinické důkazy a příklady intervencí
V oblasti mikrobiotických intervencí byly citovány výsledky, že suplementace kmenem _B. BBr60_ v klinické studii byla spojena s významným zlepšením lipidového profilu prostřednictvím zvýšení HDL a snížení celkového cholesterolu [18]. Ve stejných výsledcích bylo zaznamenáno také zlepšení gastrointestinálního zdraví, měřené poklesem NDI (p = 0.002), interpretované jako snížený dopad gastrointestinálního dyskomfortu na každodenní fungování [18], a také zlepšení gastrointestinálních symptomů a emočních stavů spolu s významným poklesem skóre ADS (p = 0.000), včetně symptomů souvisejících s konzumací alkoholu [18].
Současně bylo v regulačně-klinických materiálech uvedeno, že FDA schválila sBLA pro přípravek PALYNZIQ (pegvaliase-pqpz), čímž rozšířila indikaci na pediatrické pacienty ve věku 12+ s fenylketonurií [19], přičemž sdělení uvádělo signifikantně větší snížení hladin fenylalaninu v krvi v 72. týdnu u ramene s PALYNZIQ ve srovnání s ramenem „pouze dieta“ [19]. Pro ultra-vzácná onemocnění byl citován LOARGYS jako terapie zaměřená na „primární hnací sílu“ onemocnění (trvale zvýšený arginin u ARG1-D), se zrychleným schválením FDA na základě výsledků studie fáze 3 PEACE, v níž LOARGYS po 24 týdnech významně snížil hladinu argininu v plazmě ve srovnání s placebem [20].
V oblasti vzácných onemocnění a neurologie bylo také uvedeno, že leucovorin je první léčbou vzácného genetického onemocnění „cerebrální deficit folátu“ [21] a že Avlayah (týdenní intravenózní infuze) byl schválen pro léčbu neurologických projevů Hunterova syndromu za specifických klinických a populačních podmínek [22].
Personalizační technologie a data pacientů
V rámci hyper-personalizace výživy byly uvedeny aplikace strojového učení na datech shromážděných „v terénu“: modely federativního učení mohou předpovídat glykemické reakce na základě biometrických údajů z nositelných zařízení a neurální sítě dekódují senzorické preference z diskusí na sociálních médiích [14]. V kontextu přehledu bylo zdůrazněno, že AI může transformovat jak přesnou fermentaci směrem k udržitelné biosyntéze proteinů, enzymů a funkčních sloučenin, tak systémy hyper-personalizace diety, integrující genomiku, metabolomiku a psychologii spotřebitele pro párování doporučení v „reálném čase“ [14].
Bezpečnost a mezery ve výzkumu
Z pohledu bezpečnosti a vývoje medicínských a nutričních produktů bylo zdůrazněno, že dříve než budou moci být rostlinné proteiny komercializovány v kritických aplikacích (např. kojenecká výživa), je nezbytné rozsáhlé posouzení alergenního potenciálu, včetně testů in vitro, studií na zvířatech a nakonec klinických studií u kojenců [23]. Navíc bylo uvedeno, že v současné době nejsou žádné jiné rostlinné proteiny (např. hrachový, čočkový, bobový) schváleny pro použití v kojeneckých výživách pro děti < 1 rok a existuje nedostatek dat o jejich alergenitě v této věkové skupině [23].
V oblasti interakcí mezi výživou a farmakologií bylo zdůrazněno, že dopad zpracování potravin na absorpci léčiv, metabolismus a následnou farmakologickou aktivitu je „naléhavý, avšak nedostatečně prozkoumaný“, což znamená významnou mezeru pro navrhování dietních a lékařských intervencí v reálných nutričních podmínkách [24].
Průlomové technologie
V letech 2025–2026 kombinují „průřezové“ technologie tři vrstvy: (1) výrobu a modifikaci složek (extrakce a biotransformace), (2) pokročilé systémy formulace a dodávání a (3) datové platformy, standardizaci a AI podporující design a validaci účinků. V shromážděných citacích se tyto prvky objevují jako součásti jediného, koherentního směru vývoje, v němž jsou produkty „navrhovány“ současně na úrovni chemie, nosiče a klinických důkazů [2].
Inženýrství dodávání (Delivery Engineering)
Smart nanonosiče byly prezentovány jako kritický průlom ve formulační technologii, umožňující překonání bariér in vivo vyplývajících z fyzikálně-chemických a farmakokinetických vlastností bioaktivních složek [2]. Byl také definován soubor problémů, které mají tyto systémy řešit, včetně rozpustnosti, stability, nespecifické distribuce a kontroly uvolňování [2]. Obzvláště slibné je uvolňování reagující na stimuly prostřednictvím materiálů reagujících na pH, enzymy nebo redox v patologických mikroprostředích, které má umožnit přesné uvolňování v místě určení [2].
Biotransformace a fermentace
V oblasti biotransformací byla mikrobiální fermentace označena za „eco-friendly“ řešení pro obohacení a diverzifikaci hodnoty surovin [2]. Mechanisticky byla popsána role mikrobiálních enzymů, jako jsou β-glucosidases a esterázy, při hydrolýze a modifikaci vázaných složek ve výchozím materiálu [2]. V důsledku toho byla hlášena možnost zvýšení biologické dostupnosti a bioaktivity, včetně transformace hesperidin na aktivnější hesperetin a generování nových molekul za mírných podmínek v souladu s principy „green manufacturing“ [2].
Personalizace a AI platformy
V citovaných zdrojích se objevuje koncept platformy pro vývoj a personalizaci, jejímiž „úhelnými kameny“ jsou vícerozměrné individuální posouzení, adaptivní intervence a systémy zpětné vazby a „AI-powered smart formulation and design“ [2]. V podobném duchu bylo uvedeno, že personalizovaného managementu zdraví má být dosaženo prostřednictvím integrované datové a produktové platformy, analyzující individuální rozdíly a poskytující řešení na míru [2].
Jako příklad digitální akcelerace R&D byla představena AMBROSIA, agentní platforma AI integrující biologická data s „inteligentními výzkumnými operacemi“, která má urychlit vývoj produktů, optimalizovat charakterizaci extraktů a identifikovat nové cílové trhy pro stávající složky [5]. V oblasti výroby bylo také uvedeno edge-RL pro dynamickou optimalizaci parametrů bioreaktoru v reálném čase, tvořící technologický základ pro stabilnější a efektivnější fermentační procesy [14].
Standardizace důkazů
Materiály ukázaly dvě doplňující se osy standardizace: standardizaci dat a standardizaci důkazů. Z pohledu dat bylo zdůrazněno, že standardizace formátů, předzpracování a analytických rámců je nezbytná pro vytváření spolehlivých, reprodukovatelných a přenositelných modelů [4]. Z pohledu klinických důkazů byl zdůrazněn význam přístupu GRADE (na příkladu HMB) jako modelu pro transparentní syntézu a hodnocení jistoty důkazů [1], a bylo také zdůrazněno, že regulační akceptace a věrohodná zdravotní tvrzení vyžadují metodologickou disciplínu a přísné hodnocení kvality důkazů [1]. Navíc byl přímo postulován rámec „evidence–dose–claim“ jako vědecký systém pro hodnocení účinnosti, bezpečnosti a vhodnosti pro cílové populace [2].
Trendy
V celém období 2025–2026 lze identifikovat několik trendů, které se v citovaných zdrojích konzistentně opakují a propojují doplňky stravy, funkční potraviny a medicínské produkty do jediného inovačního ekosystému.
Prvním trendem je přechod od „deskriptivní katalogizace“ k výzkumu řízenému hypotézami, mechanistickému a translačnímu výzkumu, který je výslovně popsán jako obor „v aktivním přechodu“ [1]. Druhým je institucionalizace multi-omics přístupů jako nástroje pro metodologické dozrávání výzkumu bioaktivity a interakcí mezi dietou, mikrobiotou a hostitelem [1].
Třetím trendem je „matrix-aware“ design produktů, přistupující k potravinové matrici, zpracování a stabilitě jako k determinantům bioaccessibiity a fyziologických účinků, nikoliv jako k technologickým detailům druhého řádu [1]. Čtvrtým je posun od probiotik jako jediné osy mikrobiotické inovace k postbiotikům s pokusem o sjednocení definice prostřednictvím standardu ISAPP, při uznání, že nomenklatura zůstává otevřenou debatou [8].
Pátým trendem je rostoucí role AI v personalizaci a R&D: od predikčních modelů glykemické odpovědi postavených na CGM a proměnných mikrobioty až po agentní platformy integrující biologická data s výzkumnými operacemi pro urychlení vývoje produktů [4, 5]. Šestým trendem je automatizace a „procesní inteligence“ v biovýrobě, včetně zpětnovazebného učení optimalizujícího parametry bioreaktoru v reálném čase, což podporuje stabilitu a efektivitu fermentačních procesů produkujících funkční složky [14].
Výzvy
Identifikované výzvy pro období 2025–2026 jsou translační, regulační a inženýrské povahy a mnohé z nich se týkají toho, co se děje „mezi“ laboratoří, výrobou, trhem a klinickou praxí.
V oblasti mikrobioty a postbiotik patří mezi translační bariéry variabilita formulací, degradace v gastrointestinálním traktu, omezené porozumění interakcím mezi střevem a mozkem a interindividuální variabilita mikrobiomu, což komplikuje jak design studií, tak předvídatelnost účinků v populaci [10]. Současně v oblasti nových tříd složek bylo uvedeno, že nomenklatura (např. postbiotika) zůstává otevřenou debatou, ačkoliv by neměla blokovat pokrok, což v praxi znamená potřebu paralelní práce na definici, standardech kvality a kritériích důkazů [8].
V oblasti dat a AI bylo uvedeno, že standardizace datových formátů, předzpracování a analytických rámců je podmínkou pro reprodukovatelné a přenositelné modely [4]. Zároveň bylo zdůrazněno, že další zlepšování metodiky a odpovědná implementace jsou klíčové pro přenos inovací do klinicky významných a spravedlivých aplikací [6].
V oblasti biovýroby a „přesné fermentace“ byly popsány bariéry související s kapitálovými a energetickými náklady, problémy s navyšováním kapacity, složitostí následného zpracování, přijetím spotřebiteli a regulační nejistotou [15]. Z pohledu proveditelnosti a udržitelnosti bylo také zdůrazněno, že výběr kmene, design procesu a následné zpracování silně ovlivňují udržitelnost a komerční životaschopnost, což udává tón prioritám vývoje technologií v nadcházejících letech [15].
V oblasti bezpečnosti a klinické praxe byla identifikována mezera ve výzkumu týkající se dopadu zpracování potravin na absorpci léčiv, metabolismus a farmakologickou aktivitu, považovaná za naléhavou, ale nedostatečně prostudovanou [24]. V kritických nutričních aplikacích bylo také uvedeno, že před komercializací nových rostlinných proteinů je nezbytné plné posouzení alergenity (in vitro, zvířata, nakonec studie u kojenců), a zároveň byla zaznamenána absence schválení pro alternativní rostlinné proteiny v kojeneckých výživách < 1 rok a nedostatek údajů o alergenitě v této skupině [23].
Důsledky
Citované zdroje odhalují praktické důsledky, které lze uspořádat kolem tří otázek: jak vyrábět složky, jak je dodávat do těla a jak prokazovat a škálovat jejich účinky.
Pro výrobce jsou klíčové dva paralelní technologické směry: na jedné straně pokročilé získávání zdrojů a biotransformace (SFE-CO2 pro frakce s vitamin D3 a mikrobiální fermentace/enzymy, které mohou zvýšit bioaktivitu a generovat nové molekuly) [2, 3], a na druhé straně vývoj formulačních systémů řešících problémy rozpustnosti, stability a kontrolovaného uvolňování, včetně uvolňování reagujícího na stimuly v cílových mikroprostředích [2]. Pro oddělení R&D jsou dalším „akcelerátorem“ AI platformy integrující biologická data s výzkumnými operacemi pro urychlení vývoje produktů a charakterizaci extraktů, jejichž příkladem je AMBROSIA [5].
Pro klinické pracovníky a nutriční týmy je důležitá rostoucí podpora dat a modelů: bylo prokázáno, že modely založené na CGM v kombinaci s klinickými, behaviorálními a mikrobiotickými daty mohou přesně předpovědět glykemickou odpověď a umožnit personalizaci doporučení [4]. Podpůrné je také stanovisko, že terapie a doporučení založená na genomickém profilu, mikrobiotě nebo metabolických markerech přinášejí lepší výsledky než generická doporučení a že AI je nejpravděpodobnější cestou k implementaci precizní výživy v managementu chronických onemocnění [16, 17].
Pro regulátory a týmy pro zajištění kvality byla přímo formulována nezbytnost rámců „evidence–dose–claim“ a byla zdůrazněna role přísného posuzování jistoty důkazů (GRADE) jako základu pro spolehlivá zdravotní tvrzení a regulační akceptaci [1, 2]. Pro datové systémy a digitální dohled bylo zdůrazněno, že standardizace datových formátů a procesů je nezbytná pro reprodukovatelné a přenositelné modely a odpovědná implementace je podmínkou pro přenos do klinicky významných a spravedlivých aplikací [4, 6].
Pro syntetické zobrazení toho, jak důsledky tvoří „rozhodovací mapu“ ve fázi vývoje produktu, níže uvedená tabulka shrnuje čtyři nejčastěji citované inovační osy spolu s typickými přínosy a bariérami, přesně tak, jak vyplývají z citovaných zdrojů.
Perspektivy
Citované materiály naznačují, že nejpravděpodobnější vývoj v nadcházejících letech bude zahrnovat další integraci mechanistického designu, standardizaci důkazů a digitální personalizační platformy. Na jedné straně byl obor výzkumu bioaktivních složek již popsán jako směřující k paradigmatům řízeným hypotézami, mechanistickým a translačním, podporovaným multi-omics [1]. Na straně druhé bylo zdůrazněno, že bioaktivita není nezávislá na matrici a zpracování, což naznačuje další intenzifikaci „matrix-aware“ přístupů, kde budou netermální zpracování a systémy dodávání navrhovány společně s biologickým cílem [1, 13].
V oblasti digitalizace je očekávaná trajektorie dvojí: (1) vývoj a přijetí platforem integrujících data a produkt pro poskytování zdravotních řešení na míru a (2) využití AI ke zkrácení cyklů R&D a automatizaci výrobních procesů. Tato trajektorie je přímo podpořena tezí, že personalizovaný management zdraví se má zhmotnit prostřednictvím integrované datové a produktové platformy [2], jakož i příkladem platformy AMBROSIA, která kombinuje biologická data s výzkumnými operacemi pro urychlení vývoje produktů [5]. Zároveň citované práce uvádějí nezbytné podmínky pro tuto transformaci: standardizaci dat a odpovědnou implementaci, aby se inovace promítly do klinicky významných, reprodukovatelných a spravedlivých aplikací [4, 6].
Konečně v oblasti regulace a důkazů je nejpravděpodobnější další posilování přísnosti hodnocení, neboť byla zdůrazněna jak nezbytnost rámců „evidence–dose–claim“ [2], tak ústřední role hodnocení kvality důkazů (GRADE) na cestě ke spolehlivým zdravotním tvrzením a regulační akceptaci [1].
