Abstract
2025–2026年にかけて、栄養補助食品およびニュートラシューティカル製品の設計において、記述的なアプローチから、メカニズムの仮説、トランスレーショナルリサーチ、およびマルチオミクスを含むシステム分析に基づいた設計への明確な転換が見られる。これには、生体利用能や生理学的効果を形成する上での食品マトリックスや加工履歴の役割の考慮も含まれる [1]。同時に、「スマート」なナノキャリアが製剤技術における画期的な進歩として特定されており、低溶解性、不十分な安定性、活性物質の制御放出の欠如といった課題に対処するとともに、標的部位での刺激応答性放出（例：pH/酵素/還元依存性）を可能にしている [2]。成分の取得および修飾のための「グリーン」な経路がますます強調されており、これには vitamin D3 含有画分のための超臨界 CO2 抽出や、微生物発酵および酵素を用いたバイオトランスフォーメーションが含まれる。これらは穏やかな条件下でバイオアクティビティを高め（例：hesperidin から hesperetin への変換）、新しい分子を生成することができる [2, 3]。臨床および栄養医学においては、AI と患者の生物学的データに支えられたプレシジョン・ニュートリションの重要性が増しており、一方で規制および品質の側面も強化されている。信頼できる健康強調表示と規制当局の承認のためには、「エビデンス–用量–クレーム」の枠組みと、エビデンスの確実性に対する厳格な格付け（例：GRADE）が必要とされている [1, 2]。並行して、食品とデジタル技術の融合が進んでおり、CGM とマイクロバイオータに基づき血糖応答を予測するモデルから、成分および製品開発を加速させるエージェントベースの AI プラットフォームまでが登場している [4, 5]。
Introduction
2025–2026年の収集された研究著作は、マルチオミクス戦略（マイクロバイオームプロファイリング、メタボロミクス、リピドミクス）の実装と、生物学的メカニズムに強く根ざしたシステム的かつトランスレーショナルなパラダイムへの移行を通じた、生物活性化合物および機能性食品研究の「方法論的成熟」を記述している [1]。これらの資料の中では、バイオアクティビティは食品マトリックス、加工履歴、および物理化学的安定性と切り離すことはできないと一貫して強調されている。これらが成分のバイオアクセシビリティおよび生理学的影響を形成するためである [1]。実務上、これは2025–2026年におけるイノベーションが「新しい成分」としてだけでなく、製造、安定化、デリバリー、効果の測定、および適切に定義された標的集団における有効性の証明の新しい方法として理解されていることを意味する [1, 2]。
この期間、テクノロジーと規制の結びつきはより密接になる。「エビデンス–用量–クレーム」の軸を中心とした科学的評価の枠組みが直接的に提唱されており、これは各成分の有効性、安全な用量反応関係、および標的集団への適合性を厳格に検証することを目的としている [2]。同時に、デジタル分野では、予測モデルの信頼性と再現性を確保するためのデータフォーマットと分析パイプラインの標準化の必要性、および臨床的に意義があり公平なアプリケーションへのトランスレーショナルな展開のための責任ある実装の重要性が強調されている [4, 6]。
Dietary Supplements
提供された引用文献において、技術的ソリューションは主に成分の調達と「設計」（抽出、バイオトランスフォーメーション）およびその製剤化（キャリア、刺激応答性放出）、ならびにエビデンスの質と健康強調表示の論理に関するものである。したがって、以下の結論は、サプリメントと機能性食品および医療製品用成分の両方に典型的な技術に適用されるが、本章では、特定の生物活性化合物を届けることに焦点を当てた製剤としてのサプリメントの観点から解釈する [2]。
Sourcing and Biotransformations of Ingredients
高度な成分調達の例として、パイロットプラントで実施された超臨界 CO2 抽出（SFE-CO2）を用いた vitamin D3 含有画分の取得が示された [3]。同様の「エコ・ソリューション」の流れの中で、原材料の価値を豊かにし多様化させる戦略として、微生物発酵を含むバイオトランスフォーメーション技術の重要性が強調された [2]。
バイオトランスフォーメーションのメカニズムレベルでは、出発物質中の結合化合物の加水分解および修飾のための、β-glucosidases や esterases などの微生物酵素システムの使用が記述された [2]。詳細な例では、このような処理によって hesperidin をより活性の高い hesperetin に変換することで、バイオアベイラビリティとバイオアクティビティを大幅に向上させ、同時に、穏やかで「グリーンな製造」条件を維持しながら、原材料には存在しない新しい分子の形成を導き得ることが示された [2]。
Delivery and Stabilization
製剤技術における重要なブレイクスルーは、生物活性成分の複雑な物理化学的特性や最適ではない薬物動態プロファイルに起因する、in vivo での適用障壁を克服することを目的としたスマートナノキャリアの開発であると明確に記述された [2]。これらのシステムは、低溶解性、不十分な安定性、非特異的な分布、および活性成分の制御放出の欠如といった主要な実務的問題を体系的に解決するように設計されている [2]。刺激応答性放出は、特に有望なバリエーションとして特定されており、特定の pH、酵素、または還元レベルといった病理学的微小環境に反応する材料を通じて、標的部位での精密な放出を可能にする [2]。
機能性食品の分野（サプリメントに転用されることが多い）では、酸素に敏感な成分の品質と安定性を維持するシステムの役割が追加で強調されている。この戦略は、機能性食品やサプリメントにおける「酸素に敏感な栄養素」の品質、効力、および賞味期限を維持するために極めて重要であるとされている [7]。
Clinical Evidence and Claims Logic
収集された資料において、「エビデンス–用量–クレーム」アプローチは、信頼性のための条件として強く共鳴している。各成分の有効性、安全な用量反応関係、および標的集団を厳格に検証する「エビデンス–用量–クレーム」に基づいた科学的評価システムの確立が必要であることが示された [2]。サプリメントの実務の観点からは、特定の物質に関するエビデンスの統合が重要な例となる。β-hydroxy-β-methylbutyrate (HMB) の補給に関して GRADE 手法で評価された系統的レビューとメタ分析の包含は、重要な貢献として、より広くはエビデンスの確実性の透明な統合と批判的評価のパターンとして記述された [1]。信頼できる健康強調表示と規制当局の承認への道は、方法論的な規律とエビデンスの質の厳格な格付けによって「舗装」されることが直接的に強調された [1]。
Functional Food
2025–2026年の展望は、食事–マイクロバイオータ–ホストの相互作用が単なる記述ではなくトランスレーショナルに分析される、メカニズムに基づいたシステム設計への移行を示している [1]。方法論的には、マイクロバイオームプロファイリング、メタボロミクス、およびリピドミクスを含むマルチオミクスの使用による成熟が強調された [1]。同時に、バイオアクティビティは、バイオアクセシビリティと生理学的影響を決定する食品マトリックス、加工履歴、および物理化学的安定性と不可分に結びついていることが一貫して示された [1]。
New Ingredient Classes and Product Concepts
成分革新の流れの中で、ポストバイオティクスは特別な位置を占めており、これに対しては ISAPP の定義である「宿主に健康上の利益をもたらす、不活化された微生物および/またはその成分の調製物」が標準として採用されている [8]。同時に、この定義の採用が他のアプローチを無効にするものではなく、用語法は研究の進展を妨げる大きな障害となるべきではない「開かれた、継続的な議論」のままであることが強調された [8]。
メカニズムレベルでは、ポストバイオティクスが上皮バリア機能を強化し、先天性および獲得免疫応答を調節し、パターン認識受容体やエピジェネティックな修飾を通じてホストの遺伝子発現を調節し得ることが記述された [9]。並行して、製剤の変動性、腸脳相関の理解の限界、胃腸通過中の分解、およびマイクロバイオームの個人間変動を含む、臨床応用への主要な障壁が特定された [10]。
Evidence and Health Effect Models
代謝のパーソナライゼーションの分野では、持続血糖測定器（CGM）からのデータと、臨床的、行動的データ、および腸内マイクロバイオータ変数を組み合わせて、800人以上のコホートと46,898回の食事で勾配ブースティング回帰モデルをトレーニングした研究が引用された [4]。このモデルは、特定の食事に対する個人の血糖応答を正確に予測することができ、代謝効果を最適化することを目的とした個別化された食事推奨の策定を可能にした [4]。
食物耐性の免疫学の分野では、種子貯蔵タンパク質に対する Treg 細胞応答が経口免疫寛容に至る共通の経路を構成し得るというメカニズムが特定された [11]。さらに、デリバリー技術および複雑な（シンバイオティック/多成分）介入の分野では、「二重エマルションゲル」を使用してプロバイオティクスと CBD を胃腸管に届けることができるという結果が示された [12]。SHIME® モデルにおいて、有益な細菌群（Lachnospiraceae および Clostridiaceae）の増加、L. plantarum の効果的なデリバリー、放出、および定着、ならびに butyrate と lactate 産生の増加が報告され [12]、定量分析によりゲルからのプロバイオティクス細菌の効果的な放出（介入後に有意に高い菌数）が示された [12]。
Processing and Manufacturing Technologies
加工の分野では、非加熱的手法には明確な利点があることが強調された。これらは熱に敏感な成分の保持を可能にし、マトリックスを修飾することでバイオアベイラビリティを高め、従来の加熱手法の限界を克服する革新的なカプセル化システムをサポートする [13]。高圧処理（HPP）が一例として示され、室温で 400–600 MPa の圧力で微生物を不活化し、強化飲料において熱殺菌よりもビタミンやポリフェノール、および官能特性の保持を向上させる [13]。また、高電圧の短パルスを通じて細胞膜の可逆的な透過化を導き、植物化学物質の抽出を増加させ、熱的影響をほとんど与えずに微生物を不活化する PEF 技術についても言及された [13]。
バイオ製造においては、発酵制御自動化の開発がハイライトされた。組み込み型エッジコンピューティングデバイス（例：NVIDIA Jetson AGX Orin）が、バイオリアクターのパラメータ（温度、pH、攪拌速度）をリアルタイムで動的に最適化する強化学習アルゴリズムを実行する [14]。システム規模では、「精密発酵」のレビューが提示され、これは菌株設計、バイオプロセス工学、技術経済的実現可能性、環境への影響、および規制への対応を単一の枠組みに統合し、製品や生物に焦点を当てた以前のレビューのギャップに対処している [15]。持続可能性の観点からは、精密発酵は、従来の畜産や作物システムとの一般的な比較において、より少ない土地と水しか必要とせず、温室効果ガスの排出も少なく、汚染物質のない一貫した品質の製品を提供できることが示された [15]。ただし、高い資本コストやエネルギーコスト、スケーリングの問題、ダウンストリーム処理の複雑さ、規制の不確実性、および消費者の受容性といった大きな障壁も同時に強調された [15]。
Medical Food
提供された資料において、「メディカルフード」の軸はプレシジョン・ニュートリションおよび個別化医療に関連付けられており、そこでは介入が患者の生物学的プロファイル（ゲノミクス、マイクロバイオータ、代謝マーカー）に合わせて調整され、慢性疾患管理におけるプレシジョン・ニュートリション実装の最も可能性の高い経路として AI が示されている [16, 17]。臨床実務においても、患者のゲノムプロファイル、腸内マイクロバイオータ、または代謝マーカーに基づいた治療が、従来の一般的な食事推奨と比較してより良い結果をもたらすことが臨床試験で「段階的に実証されている」というデータが引用された [16]。
Clinical Evidence and Intervention Examples
マイクロバイオータ介入の分野では、臨床試験において B. BBr60 株の補給が、HDL の増加と総コレステロールの減少を通じた脂質プロファイルの有意な改善に関連していたという結果が引用された [18]。同じ結果において、NDI の減少（p = 0.002）によって測定された胃腸の健康の改善も認められ、これは胃腸の不快感が日常生活の機能に与える影響が軽減されたと解釈された [18]。また、胃腸症状および情緒状態の改善とともに、アルコール摂取に関連する症状を含む ADS スコアの有意な減少（p = 0.000）も認められた [18]。
同時に、規制・臨床資料において、FDA が PALYNZIQ (pegvaliase-pqpz) の sBLA を承認し、適応を 12 歳以上のフェニルケトン尿症の小児患者に拡大したことが示され [19]、その連絡では 72 週時点での血中 phenylalanine レベルの減少が「食事療法のみ」の群と比較して PALYNZIQ 群で有意に大きかったことが示された [19]。超希少疾患については、疾患の「主要因」（ARG1-D における持続的な arginine の上昇）を標的とした治療法として LOARGYS が引用され、24 週後に LOARGYS がプラセボと比較して血漿 arginine を有意に減少させた第 3 相 PEACE 試験の結果に基づき、FDA の迅速承認を受けた [20]。
希少疾患および神経学の分野では、leucovorin が希少な遺伝性疾患である「脳脊髄液葉酸欠乏症」の最初の治療薬であること [21]、および Avlayah（週 1 回の静脈内輸注）が特定の臨床および人口条件下でハンター症候群の神経症状の治療薬として承認されたことも引用された [22]。
Personalization Technologies and Patient Data
栄養のハイパー・パーソナライゼーションの範囲内では、現場で収集されたデータに対する機械学習の適用が示された。連合学習モデルはウェアラブルデバイスからのバイオメトリクスに基づいて血糖応答を予測でき、ニューラルネットワークはソーシャルメディアの議論から感性的好みを解読する [14]。レビューの文脈では、AI がタンパク質、酵素、および機能性化合物の持続可能な生合成に向けた精密発酵と、ゲノミクス、メタボロミクス、および消費者心理を統合して「リアルタイム」で推奨をマッチングさせるハイパー・パーソナライゼーション食事システムの両方を変革し得ることが強調された [14]。
Safety and Research Gaps
安全性および医療・栄養製品の開発の観点からは、植物タンパク質を重要な用途（例：乳児用栄養）で商業化する前に、in vitro 試験、動物実験、そして最終的には乳児での臨床試験を含む、アレルゲン性の広範な評価が必要であることが強調された [23]。加えて、現在、他の植物タンパク質（例：エンドウ豆、レンズ豆、ソラマメ）は 1 歳未満の子供向けの乳児用調製粉乳への使用が承認されておらず、この年齢層におけるそれらのアレルゲン性に関するデータギャップが存在することが指摘された [23]。
栄養と薬理学の相互作用の分野では、薬物の吸収、代謝、およびその後の薬理学的活性に対する食品加工の影響は「差し迫っているが十分に探索されていない」ことが強調された。これは、実際の栄養条件における食事および医療介入を設計する上での重大なギャップを意味している [24]。
Breakthrough Technologies
2025–2026年において、「横断的」なテクノロジーは 3 つの層を組み合わせている。(1) 成分の製造と修飾（抽出とバイオトランスフォーメーション）、(2) 高度な製剤とデリバリーシステム、および (3) 設計と効果の検証をサポートするデータプラットフォーム、標準化、および AI。収集された引用文献において、これらの要素は単一の一貫した開発方向の構成要素として現れており、製品は化学、キャリア、および臨床エビデンスのレベルで同時に「設計」されている [2]。
Delivery Engineering
スマートナノキャリアは、製剤技術における決定的なブレイクスルーとして提示され、生物活性成分の物理化学的および薬物動態学的特性に起因する in vivo での障壁を克服することを可能にする [2]。また、溶解性、安定性、非特異的な分布、および放出制御を含む、これらのシステムが解決することを目的とした一連の問題も定義された [2]。刺激応答性放出は、病理学的微小環境における pH、酵素、または還元に反応する材料を通じて、標的部位での精密な放出を可能にすることを目的としており、特に有望である [2]。
Biotransformations and Fermentation
バイオトランスフォーメーションの分野では、原材料の価値を豊かにし多様化させるための「エコフレンドリー」なソリューションとして微生物発酵が示された [2]。メカニズム的には、出発物質中の結合成分の加水分解および修飾における β-glucosidases や esterases などの微生物酵素の役割が記述された [2]。その結果、hesperidin のより活性の高い hesperetin への変換や、「グリーンな製造」の原則に合致した穏やかな条件下での新しい分子の生成を含め、バイオアベイラビリティとバイオアクティビティを向上させる可能性が報告された [2]。
Personalization and AI Platforms
引用された情報源において、開発とパーソナライゼーションのプラットフォームの概念が登場しており、その「要」には、多次元的な個人評価、適応型介入およびフィードバックシステム、そして「AI を活用したスマートな製剤化と設計」が含まれている [2]。同様の流れで、個別化された健康管理は、個人の違いを分析し、カスタマイズされたソリューションを提供する統合されたデータおよび製品プラットフォームを通じて達成されるべきであることが示された [2]。
デジタル R&D 加速の例として、生物学的データを「インテリジェントな研究オペレーション」と統合し、製品開発を加速させ、エキスの特性評価を最適化し、既存成分の新しいターゲット市場を特定することを目的としたエージェントベースの AI プラットフォーム、AMBROSIA が提示された [5]。製造分野では、より安定し効率的な発酵プロセスの技術的基盤を形成する、バイオリアクターパラメータの動的なリアルタイム最適化のための edge-RL も示された [14]。
Standardization of Evidence
資料は、データの標準化とエビデンスの標準化という 2 つの補完的な標準化の軸を示した。データの観点からは、フォーマット、前処理、および分析の枠組みの標準化が、信頼性が高く、再現性があり、転用可能なモデルを作成するために不可欠であることが強調された [4]。臨床エビデンスの観点からは、（HMB を例とした）GRADE アプローチの重要性が、エビデンスの確実性の透明な統合と評価のモデルとしてハイライトされた [1]。また、規制当局の承認と信頼できる健康強調表示には、方法論的な規律とエビデンスの質の厳格な格付けが必要であることも強調された [1]。加えて、「エビデンス–用量–クレーム」の枠組みが、有効性、安全性、および標的集団への適合性を評価するための科学的システムとして直接提唱された [2]。
Trends
2025–2026年を通じて、引用された情報源に一貫して現れ、サプリメント、機能性食品、および医療製品を単一のイノベーションエコシステムへと結びつけるいくつかのトレンドを特定することができる。
第一のトレンドは、「記述的なカタログ化」から、仮説駆動型、メカニズム重視、およびトランスレーショナルな研究への移行であり、これは「活発な移行期にある」分野として明示的に記述されている [1]。第二は、バイオアクティビティおよび食事–マイクロバイオータ–ホスト相互作用に関する研究の方法論的成熟のためのツールとしての、マルチオミクスアプローチの制度化である [1]。
第三のトレンドは、食品マトリックス、加工、および安定性を、二次的な技術的詳細としてではなく、バイオアクセシビリティおよび生理学的効果の決定要因として扱う「マトリックスを意識した」製品設計である [1]。第四は、マイクロバイオータ・イノベーションの唯一の軸としてのプロバイオティクスからポストバイオティクスへのシフトであり、用語法が未だ議論の余地があることを認めつつも、ISAPP 標準を通じて定義を統一しようとする試みが見られる [8]。
第五のトレンドは、パーソナライゼーションおよび R&D における AI の役割の増大である。これには、CGM とマイクロバイオータ変数に基づいて構築された血糖応答の予測モデルから、製品開発を加速するために生物学的データと研究業務を統合するエージェントプラットフォームまでが含まれる [4, 5]。第六のトレンドは、バイオ製造における自動化と「プロセスの知能化」であり、これにはバイオリアクターのパラメータをリアルタイムで最適化する強化学習が含まれ、機能性成分を生成する発酵プロセスの安定性と効率を支えている [14]。
Challenges
2025–2026年に特定された課題は、トランスレーショナル、規制、および工学的な性質のものであり、その多くは研究室、生産現場、市場、および臨床実務の「間」で起こる事柄に関するものである。
マイクロバイオータおよびポストバイオティクスの分野では、トランスレーショナルな障壁として、製剤の変動性、胃腸管での分解、腸脳相関の理解の限界、およびマイクロバイオームの個人間変動が挙げられ、これらは試験設計と集団における効果の予測可能性の両方を困難にしている [10]。同時に、新しい成分クラスの分野では、用語法（例：ポストバイオティクス）が依然として議論の対象となっているが、それが進歩を妨げるべきではなく、実際には定義、品質基準、およびエビデンス基準に関する並行した作業が必要であることを意味している [8]。
データおよび AI の分野では、データフォーマット、前処理、および分析の枠組みの標準化が、再現可能で転用可能なモデルの条件であることが示された [4]。同時に、イノベーションを臨床的に意義があり公平なアプリケーションへと展開するためには、方法論のさらなる改善と責任ある実装が極めて重要であることが強調された [6]。
バイオ製造および「精密発酵」の分野では、資本およびエネルギーコスト、スケーリングの問題、ダウンストリーム処理の複雑さ、消費者の受容性、および規制の不確実性に関連する障壁が記述された [15]。実現可能性と持続可能性の観点からは、菌株の選択、プロセス設計、およびダウンストリーム処理が、持続可能性と商業的実行可能性に強く影響することが強調され、今後数年間の技術開発の優先順位を決定づけている [15]。
安全性および臨床実務の分野では、薬物の吸収、代謝、および薬理学的活性に対する食品加工の影響に関する研究ギャップが特定され、緊急ではあるが十分に研究されていないと見なされた [24]。重要な栄養用途では、新しい植物タンパク質を商業化する前に、アレルゲン性の完全な評価（in vitro、動物、最終的には乳児試験）が必要であることも示された。同時に、1 歳未満の乳児用調製粉乳における代替植物タンパク質の承認の欠如と、このグループにおけるアレルゲン性データの不足が指摘された [23]。
Implications
引用された情報源は、3 つの問いの周りに整理できる実用的な意味合いを明らかにしている。すなわち、いかにして成分を製造するか、いかにしてそれらを体内に届けるか、そしていかにしてその効果を証明しスケールさせるか、である。
製造業者にとって、2 つの並行する技術的方向性が鍵となる。一つは、高度な調達とバイオトランスフォーメーション（vitamin D3 含有画分のための SFE-CO2、およびバイオアクティビティを高め新しい分子を生成し得る微生物発酵/酵素）であり [2, 3]、もう一つは、溶解性、安定性、および制御放出の問題を解決する製剤システムの開発である。これには標的微小環境における刺激応答性放出も含まれる [2]。R&D 部門にとって、追加の「加速器」となるのは、製品開発を加速しエキスを特性評価するために、生物学的データと研究業務を統合する AI プラットフォームであり、その一例が AMBROSIA である [5]。
臨床医および栄養チームにとって、データとモデルによるサポートの拡大は重要である。CGM に臨床、行動、およびマイクロバイオータデータを組み合わせたモデルが、血糖応答を正確に予測し、推奨の個別化を可能にすることが示された [4]。ゲノムプロファイル、マイクロバイオータ、または代謝マーカーに基づいた治療や推奨が一般的な推奨よりも良い結果をもたらすこと、そして AI が慢性疾患管理においてプレシジョン・ニュートリションを実装するための最も可能性の高い経路であるという見解も、これを後押ししている [16, 17]。
規制当局および品質コンプライアンスチームにとって、「エビデンス–用量–クレーム」の枠組みの必要性が直接的に定式化され、信頼できる健康強調表示と規制当局の承認の基礎として、エビデンスの確実性の厳格な評価（GRADE）の役割が強調された [1, 2]。データシステムおよびデジタル監視については、再現可能で転用可能なモデルのためにデータフォーマットとパイプラインの標準化が不可欠であり、臨床的に意義があり公平なアプリケーションへの展開には責任ある実装が条件であることが強調された [4, 6]。
これらの意味合いが製品開発段階でどのように「意思決定マップ」を形成するかを総合的に示すため、以下の表に、引用された情報源から明らかになった、典型的なメリットと障壁を伴う 4 つの最も頻繁に引用されるイノベーションの軸をまとめる。
Perspectives
引用された資料は、今後数年間で最も可能性の高い展開として、メカニズム設計、エビデンスの標準化、およびデジタルパーソナライゼーションプラットフォームのさらなる統合を指摘している。一方で、生物活性成分の研究分野は、マルチオミクスに支えられた仮説駆動型、メカニズム重視、およびトランスレーショナルなパラダイムへと移行しつつあると既に記述されている [1]。他方で、バイオアクティビティはマトリックスや加工から独立したものではないことが強調されており、これは、非加熱加工やデリバリーシステムが生物学的な目的と並行して設計される、「マトリックスを意識した」アプローチのさらなる強化を示唆している [1, 13]。
デジタル化の分野では、期待される軌道は二重である。(1) カスタマイズされた健康ソリューションを提供するためにデータと製品を統合するプラットフォームの開発と採用、および (2) R&D サイクルの短縮と製造プロセスの自動化のための AI の使用である。この軌道は、個別化された健康管理が統合されたデータおよび製品プラットフォームを通じて具現化されるというテーゼ [2]、ならびに製品開発を加速するために生物学的データと研究業務を組み合わせた AMBROSIA プラットフォームの例 [5] によって直接裏付けられている。同時に、引用された著作は、この変革に必要な条件として、イノベーションが臨床的に意義があり、再現可能で公平なアプリケーションへとつながるための、データの標準化と責任ある実装を指摘している [4, 6]。
最後に、規制とエビデンスの分野では、評価の厳格化がさらに進む可能性が最も高い。「エビデンス–用量–クレーム」の枠組みの必要性 [2] と、信頼できる健康強調表示と規制当局の承認への道におけるエビデンスの質（GRADE）の格付けの中心的な役割 [1] の両方が強調されているためである。
