Main aspects of the ontology of digital nutritional science

В пункте 11 Постановления Президиума РАН № 178 от 27.11.2018 «Об актуальных проблемах оптимизации питания населения России: роль науки» отмечено, что необходимо формирование нового научного направления «цифровая нутрициология», предусматривающего цифровую трансформацию данных о физиологических потребностях человека в пищевых и биологически активных веществах и энергии, химическом составе основных пищевых продуктов, а также создание ЭВМ программ для разработки персонализированных рекомендаций по оптимальному питанию

Создание «цифровых двойников» (имитационных моделей пищевого продукта) необходим для анализа пищевой, биологической и энергетической ценности и др. характеристик продукта перед запуском его в производство. Применение виртуальной имитационной модели позволит в режиме реального времени реагировать на изменения в физико-химическом составе используемого сырья или замене основного, или вспомогательного сырья, и в соответствии с этим корректировать рецептуру для получения продукта с заданным химическим составом и гарантированным качеством

В последние годы в соответствии с принципами четвертой промышленной революцией одной из тенденций проникновения искусственного интеллекта в производство стали онтологии. 

Настоящей эпохе цифровизации всех отраслей характерно стремление к управляемому данными, совместимому и децентрализованному производственному процессу. Для достижения этой крупной трансформации одним из основных требований является обеспечение совместимости различных производственных автоматизированных систем. Онтологии как форма представления знаний о реальном мире или его части успешно используются для решения проблем совместимости в цифровом производстве. И действительно они использовались во многих промышленных проектах для решения этих проблем. 

Онтологии необходимы для того, чтобы компьютеры могли эффективно обрабатывать, интерпретировать и использовать данные. Основная цель онтологий в этих областях — создание общего словаря терминов и понятий, а также описание их взаимных связей таким образом, чтобы машины могли «понимать» и интерпретировать информацию аналогично тому, как это делают люди

Создание онтологий в области здоровья и питания является важным шагом к улучшению понимания взаимодействия питания и здоровья. Современные исследования в этой области направлены на разработку более точных и персонализированных подходов к питанию, что помогает не только улучшить качество жизни, но и предотвратить хронические заболевания. Онтологии играют ключевую роль в этом процессе, предоставляя структурированные и интегрированные данные, которые позволяют проводить более глубокий анализ и разрабатывать эффективные методы лечения и профилактики.  

Данная статья посвящена обзору существующих онтологий в области нутрициологии. На данный момент нет русскоязычных онтологий (не были найдены в свободном доступе) в области нутрициологии, но существуют англоязычные онтологии в области здоровья и питания.  

Существующие подходы к созданию онтологий в области здоровья и питания включают:

1. Использование стандартных форматов и языков описания, таких как OWL и RDF, для обеспечения совместимости между различными системами.

2. Интеграцию данных из разных источников, что позволяет создавать более полные и точные модели.

3. Применение принципов модульности, чтобы облегчить обновление и расширение онтологий по мере появления новых данных и знаний. 

Во время исследования были изучены различные онтологии и средства по работе с ними, к ним относятся: 

– FOODON (Food Ontology). 

– OBO (Open Biological and Biomedical Ontologies). 

– NCBO BioPortal. 

– Nutritional Phenotype Database (dbNP). 

– Plant Ontology (PO). 

Элементы, приведенного выше списка относятся к двум группам: 

1. Онтологии: FOODON, OBO, PO. 

2. Средства предоставления доступа к онтологиям и работы с ними: NCBO BioPortal и dbNP. 

Рассмотрим анализ элементов в разрезе, приведенных выше групп (табл. 1).

Исходя из анализа становится понятно, что каждая из рассматриваемых онтологий, является специализированной. 

– FOODON фокусируется на пищевых продуктах и их компонентах, обеспечивая точное описание и поддержку исследований в области питания и диетологии. 

– OBO охватывает широкий спектр биологических и биомедицинских исследований, обеспечивая интеграцию и совместимость данных. 

– PO направлена на описание структур и процессов растений, поддерживая исследования в ботанике и агрономии. 

В ходе исследования также необходимо проанализировать популярные средства по работе с онтологиями в области нутрициологии. В таблице 2 представлен анализ инструментов NCBO BioPortal и Nutritional Phenotype Database (dbNP). 

Наиболее близкой к тематике цифровой нутрициологии является онтология FOODON, она организована в виде иерархической структуры, где каждый элемент (класс) описывает определённое понятие, связанное с продуктами питания

Мы предлагаем при создании онтологии цифровой нутрициологии для представления знаний использовать иерархическую структуру. На первом уровне иерархии должны располагаться категории: питательные вещества, диетические модели, здоровье и заболевания, генетические профили, микробиом, поведенческие факторы.

На следующем уровне из узлов категорий исходят классы:

– Питательные вещества (Nutrient): белки, жиры, углеводы, витамины и минералы.

– Продукты питания (FoodProduct): разные типы продуктов питания (фрукты, овощи, цельнозерновые продукты, мясо, молочные продукты и т.д.).

– Диетические модели (DietaryModel): это различные диетические подходы, (вегетарианство, веганство, безглютеновая диета, диета с высоким содержанием белка и т.д.).

– Здоровье и заболевания (HealthCondition): различные состояния здоровья (ожирение, диабет, сердечно-сосудистые заболевания) и роль питания в их профилактике и лечении.

– Генетические профили (GeneticProfile): генетическая информация, связанную с метаболизмом питательных веществ, реакцией на диету и риском заболеваний.

– Микробиом (Microbiome): состав и функция кишечного микробиома и его взаимодействие с питанием и здоровьем.

– Поведенческие факторы (BehavioralFactor): психологические, социальные и культурные факторы, влияющие на выбор питания и поведение, связанное с питанием.

На третьем уровне иерархии могут находиться подклассы, например класс «Витамины» может содержать подкласс «Витамины группы В». На следующем уровне уже располагаются экземпляры классов, например, «Витамин В12».

На данный момент выделены следующие связи между категориями:

– Продукты питания — питательные вещества: Связь, показывающая, какие питательные вещества содержатся в разных продуктах питания.

– Диетические модели — продукты питания: Связь, иллюстрирующая, какие продукты питания входят в различные диетические модели.

– Диетические модели — здоровье и заболевания: Связь, демонстрирующая влияние разных диетических моделей на различные состояния здоровья.

– Генетические профили — питательные вещества: Связь, показывающая, как генетические вариации влияют на метаболизм и реакцию на питательные вещества.

– Микробиом — питательные вещества: Связь, подчеркивающая роль микробиома в метаболизме питательных веществ и здоровье.

– Поведенческие факторы — диетические модели: Связь, иллюстрирующая, как психологические, социальные и культурные факторы влияют на выбор диетической модели.

Эти связи реализуются с помощью следующих отношений:

– hasNutrient: Описывает, какие питательные вещества содержатся в продуктах питания;

– isPartOf: Описывает, какие продукты питания входят в состав определенной диетической модели;

– hasEffect: Описывает влияние диетической модели на состояние здоровья или заболевание;

– influencesMetabolism: Описывает, как генетический профиль влияет на метаболизм питательных веществ;

– processesNutrient: Описывает роль микробиома в переработке и усвоении питательных веществ;

– affectsChoice: Описывает влияние поведенческих факторов на выбор диетической модели;

– hasImpact: Описывает воздействие питательных веществ на здоровье;

– isMetabolizedBy: Описывает, как питательные вещества усваиваются в соответствии с генетическим профилем;

– contributesTo: Описывает вклад микробиома в общее состояние здоровья;

– influencesDiet: Описывает, как культурные и социальные факторы влияют на диетические предпочтения.

Основные атрибуты:

– количество: атрибут, описывающий количество потребляемых питательных веществ или продуктов питания;

– частота: атрибут, показывающий, как часто человек потребляет определенные продукты или диетические модели.

Для наглядности связи между классами представлены на рисунке 1.

Рисунок 1 - Визуализация связей между классами

DOI:10.60797/IRJ.2025.155.107.3

Таким образом, определены основные аспекты построения онтологии.

В процессе написания статьи были проанализированы онтологии близкие с тематикой нутрициологии — FOODON, OBO, PO и средства представления и доступа к ним — NCBO BioPortal и Nutritional Phenotype Database. Выполнив анализ, представленный в таблицах 1–2, можно сделать вывод, что каждая из рассматриваемых онтологий имеет свои уникальные цели и задачи, но все они направлены на улучшение интеграции и анализа данных в области цифровой нутрициологии. А программные средства NCBO BioPortal и Nutritional Phenotype Database (dbNP) предоставляют различные возможности для работы с онтологиями, биомедицинскими данными и исследованиями в области питания и фенотипов.

На основе проанализированных данных, была построена возможная структура онтологии цифровой нутрициологии. Она должна быть иерархической и состоять из трех четко определенных уровней, где первым уровнем будут категории рассматриваемой предметной области, на втором классы этих категорий и при необходимости на 3 уровне выделяемые подклассы, которые также могут иметь поддеревья.

Онтология, созданная по разработанной структуре, позволит проводить углубленный анализ, моделирование и разработку персонализированных рекомендаций по питанию и здоровью.