Une base de données de recherche sur les "vrais aliments" permet de classer 50 000 aliments transformés
Une nouvelle étude réalisée par des chercheurs du Mass General Brigham fournit aux consommateurs et aux décideurs politiques des informations sur le degré de transformation des aliments disponibles dans trois grandes épiceries. À l'aide d'un algorithme, les chercheurs ont analysé l'offre de ces magasins et attribué une note aux aliments en fonction de leur degré de transformation. Ils ont également analysé les catégories d'aliments afin de déterminer les options disponibles dans les différents magasins. Leurs résultats sont publiés dans Nature Food.
"Il y a beaucoup de messages contradictoires sur ce qu'une personne doit manger. Notre travail vise à créer une sorte de traducteur pour aider les gens à regarder les informations alimentaires d'une manière plus digeste", a déclaré l'auteur correspondant Giulia Menichetti, PhD, chercheur à la Channing Division of Network Medicine au Brigham and Women's Hospital. "En créant un système de notation des aliments transformés, les consommateurs n'ont pas besoin d'être submergés d'informations excessives et difficiles à comprendre pour pouvoir manger plus sainement".
Au cours des dernières décennies, les aliments ultra-transformés ont envahi les rayons des supermarchés. Ces aliments contiennent souvent des additifs, des conservateurs et des quantités élevées de sucre, de sel et de graisses malsaines. Des recherches ont montré que les régimes alimentaires riches en aliments ultra-transformés peuvent contribuer à des problèmes de santé tels que l'obésité, le diabète et les maladies cardiaques. La surtransformation peut également priver les aliments de nutriments bénéfiques. Mais il n'existe pas de méthode simple pour déterminer quels aliments sont transformés, hautement transformés ou ultra-transformés. En outre, les chercheurs savent très peu de choses sur les aliments disponibles dans la vie réelle.
Lorsque les gens entendent parler des dangers des aliments ultra-transformés, ils se demandent : "D'accord, quelles sont les règles ? Comment pouvons-nous appliquer ces connaissances ? a déclaré M. Menichetti. "Nous construisons des outils pour aider les gens à modifier leur régime alimentaire sur la base des informations actuellement disponibles sur la transformation des aliments. Étant donné le défi que représente la transformation des comportements alimentaires, nous voulons les inciter à manger quelque chose qui corresponde à ce qu'ils veulent actuellement, mais qui soit moins transformé".
Les chercheurs ont rassemblé et analysé les listes d'ingrédients, les données nutritionnelles et les prix des aliments disponibles dans trois grandes épiceries américaines : Target, Whole Foods et Walmart. Ils ont utilisé ces données pour créer GroceryDB, une base de données contenant plus de 50 000 produits alimentaires. Ils ont publié les résultats sur le site web TrueFood, que les consommateurs peuvent utiliser pour comparer les aliments. Le site web propose un score de transformation, des informations nutritionnelles et un arbre d'ingrédients qui montre la composition de divers aliments.
Les chercheurs ont ensuite utilisé leur algorithme FPro, publié dans un article paru en 2023 dans Nature Communications, qui s'appuie sur l'apprentissage automatique pour déterminer le degré de transformation des aliments disponibles et l'inscrire dans un "score de transformation". Plus le score est élevé, plus l'aliment est ultra-transformé. Bien que Whole Foods propose davantage d'options peu transformées, la plupart des aliments vendus dans ces magasins sont ultra-transformés.
Dans certains magasins, les aliments ultra-transformés étaient la seule option dans certaines catégories. Par exemple, les céréales vendues par Whole Foods couvraient une gamme de valeurs FPro allant de peu transformées à ultra-transformées. En revanche, toutes les céréales disponibles chez Walmart et Target affichaient un indice de transformation élevé. La même tendance a été observée dans les catégories soupes et ragoûts, yaourts et boissons au yaourt, lait et substituts de lait, et biscuits et gâteaux secs. Les auteurs notent que si les épiceries vendent une grande variété en termes de quantité de produits et de marques, les choix de transformation proposés peuvent être identiques dans plusieurs magasins, ce qui limite les choix nutritionnels des consommateurs à une gamme étroite. Bien que les données de GroceryDB et du site web True Food soient remarquablement détaillées, elles restent limitées car elles ne proviennent que de trois magasins à un moment donné. À l'avenir, les chercheurs souhaiteraient ajouter des informations de géolocalisation et un suivi temporel afin d'en savoir plus sur les options alimentaires dans les différentes régions du pays et sur la manière dont cette variabilité peut avoir un impact sur les déterminants sociaux de la santé.
"Les gens peuvent utiliser ces informations, mais notre objectif serait d'en faire un outil à grande échelle, basé sur des données, pour améliorer la santé publique", a déclaré M. Menichetti. "La plupart des activités de recherche dans le domaine de la nutrition dépendent encore de la curation manuelle, mais notre étude montre que l'intelligence artificielle et la science des données peuvent être utilisées pour passer à l'échelle supérieure. Cette initiative jette non seulement les bases d'efforts similaires à l'échelle mondiale, mais souligne également le rôle essentiel des données en libre accès et comparables à l'échelle internationale pour faire progresser la sécurité nutritionnelle mondiale dans le but de garantir que chacun ait accès à des options alimentaires saines dans le cadre de ses activités quotidiennes."
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.