Ngày 14-7, Tổng thống Donald Trump tuyên bố rằng Công ty nước giải khát Coca-Cola đã đồng ý sử dụng đường mía trong các sản phẩm của mình tại Mỹ. Đây là một bước tiến mới trong chương trình nghị sự ‘Làm cho nước Mỹ khỏe mạnh trở lại’ (Make America Healthy Again – MAHA) của chính quyền Tổng thống Trump. Tuy nhiên, động thái này cũng đặt ngành sản xuất trái bắp của Mỹ trước một thách thức mới khi nguồn cầu bị cắt đứt.

Coca-Cola sẽ sớm công bố thông tin chi tiết về việc sử dụng đường mía trong sản phẩm của mình. Người phát ngôn của công ty có trụ sở tại thành phố Atlanta cho biết, họ trân trọng sự quan tâm của ông Trump dành cho thương hiệu nước giải khát này. Chương trình nghị sự MAHA của chính quyền Tổng thống Trump đã lan rộng và nhận được sự hưởng ứng của nhiều công ty thực phẩm lớn.

Hơn 90% nhà sản xuất kem tại Mỹ đã cam kết loại bỏ hoàn toàn phẩm màu nhân tạo khỏi sản phẩm bán lẻ trước năm 2028. Các tập đoàn lớn như General Mills, Kraft Heinz, J.M. Smucker, Hershey và Nestlé USA đã tiên phong công bố kế hoạch thay phẩm màu tổng hợp bằng nguyên liệu tự nhiên.

Tuy nhiên, động thái này cũng gây ra một số tranh cãi về tác động lên sức khỏe của siro bắp và đường mía. Một số chuyên gia dinh dưỡng cho rằng, fructose là chất tạo ngọt thường được sử dụng như một lựa chọn thay thế giá rẻ và có hạn sử dụng lâu hơn đường. Tuy nhiên, các nhà khoa học cho rằng sự khác biệt về mặt dinh dưỡng giữa đường và siro bắp có hàm lượng fructose cao là không đáng kể.

Bên cạnh đó, động thái của ông Trump cũng vấp phải sự phản đối của các nhà sản xuất siro bắp. Họ cho rằng việc nhập khẩu đường mía sẽ tốn kém hơn so với việc sử dụng nguyên liệu trong nước. Sự sụt giảm nhu cầu đối với siro bắp sẽ là một đòn giáng mạnh vào các nhà sản xuất Mỹ.

Cơn sốt ‘Coca Mexico’ đã trở thành một hiện tượng trong lòng người tiêu dùng Mỹ. Các tín đồ nước giải khát tại Mỹ cho biết họ nhận thấy sự khác biệt rõ rệt giữa các sản phẩm làm ngọt bằng đường mía và siro bắp. Do đó, Coca Mexico trở thành mặt hàng ngách được ưa chuộng tại xứ sở cờ hoa.

Chính quyền ông Trump muốn ‘làm cho nước Mỹ khỏe mạnh trở lại’ thông qua việc thúc đẩy các công ty thực phẩm thay đổi công thức và loại bỏ các thành phần không tốt cho sức khỏe. Sáng kiến này đã gây sức ép buộc các công ty thực phẩm phải thay đổi và đáp ứng xu thế tiêu dùng mới.

Một nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng việc sử dụng thuốc chống béo phì (AOMs) có thể dẫn đến giảm cân đáng kể trong thời gian điều trị. Tuy nhiên, tình trạng tăng cân trở lại sau khi ngừng sử dụng AOMs vẫn còn là một vấn đề được quan tâm rộng rãi. Để làm rõ vấn đề này, các nhà nghiên cứu đã tiến hành phân tích dữ liệu từ 11 nghiên cứu lâm sàng ngẫu nhiên có đối chứng (RCTs). Mục tiêu của nghiên cứu này là đánh giá tác động lâu dài của AOMs lên cân nặng và theo dõi sự thay đổi cân nặng sau khi ngừng điều trị.

Kết quả phân tích cho thấy rằng, so với nhóm đối chứng, AOMs vẫn có tác dụng giảm cân 4 tuần sau khi ngừng điều trị. Sự chênh lệch về cân nặng giữa nhóm sử dụng AOMs và nhóm đối chứng là -0,32 kg, với khoảng tin cậy 95% là từ -3,60 đến 2,97. Tuy nhiên, đáng chú ý là có sự biến đổi lớn trong các kết quả này, như được chỉ ra bởi chỉ số I2 là 83% và giá trị P là 0,85. Điều này cho thấy có sự không đồng nhất giữa các nghiên cứu được phân tích.

Tuy nhiên, bắt đầu từ tuần thứ 8 trở đi sau khi ngừng điều trị, tình hình đã thay đổi. Các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng AOMs có liên quan đến tình trạng tăng cân đáng kể so với nhóm đối chứng. Sự chênh lệch về cân nặng giữa nhóm sử dụng AOMs và nhóm đối chứng là 1,50 kg, với khoảng tin cậy 95% là từ 1,32 đến 1,68. Điều này gợi ý rằng mặc dù AOMs có thể giúp giảm cân trong thời gian điều trị, nhưng việc ngừng sử dụng chúng có thể dẫn đến tình trạng tăng cân trở lại, và thậm chí có thể vượt qua mức cân nặng ban đầu.

Những phát hiện này có ý nghĩa quan trọng đối với việc quản lý cân nặng và điều trị béo phì. Chúng chỉ ra rằng AOMs có thể là một công cụ hỗ trợ giảm cân hiệu quả trong ngắn hạn, nhưng cần phải xem xét kỹ lưỡng về chiến lược điều trị lâu dài để duy trì kết quả giảm cân sau khi ngừng sử dụng AOMs. Các chuyên gia y tế cần cân nhắc cẩn thận về lợi ích và rủi ro tiềm ẩn của AOMs cho từng bệnh nhân, cũng như sự cần thiết của việc theo dõi chặt chẽ sự thay đổi cân nặng sau khi ngừng điều trị.

Để tìm hiểu thêm về các nghiên cứu trên, bạn có thể truy cập vào các nguồn thông tin y khoa có uy tín như National Center for Biotechnology Information (NCBI) hoặc các tạp chí y khoa peer-reviewed khác. Thông tin chi tiết về các nghiên cứu này có thể giúp cung cấp một cái nhìn sâu sắc hơn về hiệu quả và rủi ro tiềm ẩn của AOMs trong điều trị béo phì.

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Tokyo đã áp dụng một hình thức trí tuệ nhân tạo tiên tiến, gọi là mạng lưới thần kinh Bayes, để phân tích dữ liệu về hệ vi sinh vật đường ruột và khám phá những hiểu biết sâu sắc về sức khỏe con người. Phương pháp này cho phép họ phát hiện ra các mô hình và mối liên hệ mà các kỹ thuật phân tích truyền thống không thể phát hiện một cách đáng tin cậy.

Vi khuẩn đường ruột đóng vai trò quan trọng trong một loạt các tình trạng sức khỏe. Sự đa dạng của chúng và sự phức tạp của các tương tác với cả hóa học của cơ thể và với nhau làm cho chúng rất khó nghiên cứu. Cơ thể con người chứa khoảng 30 đến 40 nghìn tỷ tế bào, nhưng đường ruột chứa khoảng 100 nghìn tỷ vi khuẩn đường ruột. Điều này có nghĩa là các tế bào vi khuẩn trong cơ thể chúng ta nhiều hơn số lượng tế bào của chính chúng ta.

Mặc dù vi khuẩn đường ruột thường được liên kết với tiêu hóa, chúng cũng ảnh hưởng đến một loạt các chức năng cơ thể. Chúng tồn tại trong sự đa dạng rộng lớn và tạo ra hoặc sửa đổi nhiều hợp chất hóa học được gọi là chất chuyển hóa. Các chất chuyển hóa này hoạt động như các phân tử tín hiệu, đi qua cơ thể và ảnh hưởng đến các hệ thống như miễn dịch, trao đổi chất, hoạt động não và tâm trạng.

Tuy nhiên, vẫn còn thách thức lớn trong việc hiểu rõ mối quan hệ giữa vi khuẩn đường ruột và sức khỏe con người. Các nhà nghiên cứu đang chỉ bắt đầu hiểu được loại vi khuẩn nào tạo ra chất chuyển hóa của con người và làm thế nào các mối quan hệ này thay đổi trong các bệnh khác nhau. Bằng cách lập bản đồ chính xác các mối quan hệ giữa vi khuẩn và hóa chất, các nhà nghiên cứu có thể phát triển các phương pháp điều trị cá nhân hóa.

Để giải quyết thách thức này, các nhà nghiên cứu đã áp dụng công cụ trí tuệ nhân tạo tiên tiến, hệ thống VBayesMM, để phân tích dữ liệu. Hệ thống này tự động phân biệt các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất chuyển hóa từ số lượng lớn các vi khuẩn ít liên quan, đồng thời thừa nhận sự không chắc chắn về các mối quan hệ dự đoán.

Khi được thử nghiệm trên dữ liệu thực từ các nghiên cứu về rối loạn giấc ngủ, béo phì và ung thư, phương pháp này đã liên tục vượt trội so với các phương pháp hiện có và xác định các gia đình vi khuẩn cụ thể phù hợp với các quá trình sinh học đã biết. Điều này mang lại sự tự tin rằng hệ thống này phát hiện ra các mối quan hệ sinh học thực sự chứ không phải là các mẫu thống kê không có ý nghĩa.

Mặc dù hệ thống được tối ưu hóa để đối phó với khối lượng phân tích nặng, việc khai thác các tập dữ liệu lớn vẫn đi kèm với chi phí tính toán cao. Tuy nhiên, khi thời gian trôi qua, rào cản này sẽ trở nên ít quan trọng hơn.

Các hạn chế hiện tại bao gồm việc hệ thống có lợi khi có nhiều dữ liệu về vi khuẩn đường ruột hơn là về các chất chuyển hóa mà chúng tạo ra. Khi dữ liệu về vi khuẩn không đủ, độ chính xác giảm. Ngoài ra, VBayesMM giả định rằng các vi khuẩn hoạt động độc lập, nhưng trên thực tế, chúng tương tác theo nhiều cách phức tạp.

Trong tương lai, các nhà nghiên cứu có kế hoạch làm việc với các tập dữ liệu hóa học toàn diện hơn để bắt toàn bộ phạm vi sản phẩm của vi khuẩn, mặc dù điều này tạo ra thách thức mới trong việc xác định hóa chất đến từ đâu. Họ cũng nhằm mục đích làm cho VBayesMM mạnh mẽ hơn khi phân tích dân số bệnh nhân đa dạng, kết hợp mối quan hệ ‘cây gia đình’ của vi khuẩn để đưa ra dự đoán tốt hơn và giảm thời gian tính toán cần thiết cho phân tích.

Thông tin thêm về nghiên cứu này có thể được tìm thấy tại https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adj3102.