Multimodal phenotyping reveals plant-food-related dietary information in serum Raman spectra of community-dwelling Japanese adults

द दशकों से, डॉक्टर और वैज्ञानिक यह समझते आए हैं कि हम जो खाते हैं वह हमारे दीर्घकालिक स्वास्थ्य को आकार देता है। हम जानते हैं कि सब्जियों, फलों और साबुत अनाज से भरपूर आहार हृदय रोग और मधुमेह के जोखिम को कम करता है, जबकि प्रोसेस्ड मीट और मीठे पेय पदार्थों से भरपूर आहार इसके विपरीत प्रभाव डालता है। इसे मापने के लिए, शोधकर्ता अक्सर स्कोरिंग सिस्टम का उपयोग करते हैं जो इस बात का हिसाब रखते हैं कि एक व्यक्ति स्वस्थ खाद्य पदार्थों के कितने सेवन करता है बनाम अस्वस्थ खाद्य पदार्थों के। ये स्कोर एक व्यक्ति की समग्र आहार गुणवत्ता को दर्शाने वाला एक एकल अंक प्रदान करते हैं। हालाँकि, एक एकल अंक पूरी कहानी नहीं बता सकता। दो व्यक्तियों का स्कोर बिल्कुल समान हो सकता है लेकिन उन्होंने इसे पूरी तरह से अलग-अलग खाद्य संयोजनों के माध्यम से प्राप्त किया होगा। इसके अलावा, भले ही लोग एक ही तरह के खाद्य पदार्थ खाते हों, उनके शरीर अनूठे तरीकों से प्रतिक्रिया करते हैं; एक व्यक्ति का ब्लड शुगर एक भोजन के बाद बढ़ सकता है जबकि दूसरे का स्थिर रह सकता है। आधुनिक विज्ञान के लिए बड़ा सवाल यह है कि शरीर के जीव विज्ञान में इन सूक्ष्म, व्यक्तिगत अंतरों को कैसे देखा जाए। हम जानते हैं कि आहार रक्त पर एक निशान छोड़ता है, लेकिन हम अभी भी यह सीख रहे हैं कि वह निशान वास्तव में कहाँ दिखाई देता है और उसे कैसे पढ़ा जाए।

जापान की शोधकर्ताओं की एक टीम ने हाल ही में लगभग चार सौ समुदाय-निवासी वयस्कों के रक्त का अध्ययन करके इस पहेली को सुलझाने का प्रयास किया। वे यह देखना चाहते थे कि क्या वे इन लोगों द्वारा आदतन खाए जाने वाले विशिष्ट खाद्य पदार्थों के निशानों को उनके रक्त के नमूनों के भीतर खोज सकते हैं। टीम ने प्रतिभागियों द्वारा समय के साथ खाए गए खाद्य पदार्थों के विस्तृत रिकॉर्ड एकत्र किए और फिर ताजे रक्त के नमूने लिए ताकि तीन अलग-अलग प्रकार के परीक्षण किए जा सकें। सबसे पहले, उन्होंने मानक रक्त परीक्षण किए जिनका उपयोग डॉक्टर कोलेस्ट्रॉल और शुगर लेवल जैसी चीजों की जांच के लिए रोज करते हैं। दूसरा, उन्होंने सीरम मेटाबोलोम (serum metabolome) का विश्लेषण किया, जो पाचन और चयापचय से उत्पन्न रक्त में तैरते सूक्ष्म अणुओं का एक विस्तृत रासायनिक मानचित्र है। तीसरा, उन्होंने रमन स्पेक्ट्रोस्कोपी (Raman spectroscopy) नामक एक तकनीक का उपयोग किया। यह विधि रक्त के सीरम पर एक विशिष्ट प्रकार की रोशनी डालती है और मापती है कि प्रकाश अणुओं से टकराकर कैसे वापस आता है। यह एक आणविक फिंगरप्रिंट की तरह कार्य करता है, जो बिना किसी डाई या लेबल को जोड़े नमूने की रासायनिक संरचना को प्रकट करता है।

शोधकर्ताओं ने प्रतिभागियों को उनके आहार गुणवत्ता स्कोर के आधार पर समूहों में विभाजित करके शुरुआत की। उन्होंने पाया कि उच्च स्कोर वाले लोगों में, जो स्वस्थ खान-पान की आदतों को दर्शाता है, पिछले कई वर्षों का स्वास्थ्य इतिहास बेहतर रहा था। इन व्यक्तियों में अस्पताल में भर्ती होने की दर कम थी और रक्तचाप एवं किडनी के कार्य जैसे मानक स्वास्थ्य परीक्षणों में बेहतर आंकड़े थे। हालाँकि, जब टीम ने रक्त परीक्षणों और रासायनिक मानचित्रों से प्राप्त जटिल जैविक डेटा को देखा, तो उन्हें समूहों को अलग-अलग, स्पष्ट क्लस्टर में विभाजित होते हुए नहीं दिखा। दूसरे शब्दों में, एक स्वस्थ आहार ने एक स्पष्ट, अलग दिखने वाली "स्वस्थ" जैविक अवस्था नहीं बनाई जो अस्वस्थ अवस्था से पूरी तरह भिन्न हो। अच्छे आहार वाले लोगों और खराब आहार वाले लोगों के शरीर, समग्र रूप से देखे जाने पर आश्चर्यजनक रूप से समान दिखे, जिससे पता चलता है कि आहार शरीर को केवल एक मोड से दूसरे मोड में स्विच नहीं करता है।

हालाँकि, कहानी तब बदल गई जब शोधकर्ताओं ने समग्र स्कोर के बजाय विशिष्ट खाद्य पदार्थों पर ध्यान केंद्रित किया। उन्होंने एक अधिक सटीक प्रश्न पूछा: क्या वे रक्त डेटा को देखकर यह अनुमान लगा सकते हैं कि एक व्यक्ति ने कॉफी या किसी विशेष सब्जी जैसे विशिष्ट खाद्य पदार्थ का कितना सेवन किया है? उन्होंने पाया कि मानक रक्त परीक्षण और रासायनिक मानचित्र इस बात का अनुमान लगा सकते थे, लेकिन रमन स्पेक्ट्रोस्कोपी ने इस पहेली का एक महत्वपूर्ण हिस्सा जोड़ दिया। कॉफी और कुछ पौधों पर आधारित पोषक तत्वों सहित कई विशिष्ट आहार चरों के लिए, रक्त में प्रकाश-प्रकीर्णन (light-scattering) पैटर्न ने वह अतिरिक्त जानकारी प्रदान की जो अन्य परीक्षणों में छूट गई थी। यह विशेष रूप से बीटा-कैरोटीन के लिए स्पष्ट था, जो नारंगी और पीले रंग की सब्जियों में पाया जाने वाला एक पोषक तत्व है। बीटा-कैरोटीन से जुड़े रमन पैटर्न को सीधे अणुओं में होने वाले विशिष्ट कंपन से जोड़ा जा सका, जिन्हें कैरोटीनॉयड के रूप में जाना जाता है। इसने पुष्टि की कि प्रकाश वास्तव में रक्त में इन पौधों पर आधारित यौगिकों की भौतिक उपस्थिति को पकड़ रहा था।

इस खोज को और भी महत्वपूर्ण बनाने वाली बात यह थी कि बीटा-कैरोटीन का संकेत एक अलग घटना नहीं था। प्रकाश के वे समान पैटर्न जो बीटा-कैरोटीन की ओर इशारा करते थे, वे स्वस्थ, पौधों पर आधारित खाद्य पदार्थों के एक व्यापक समूह के साथ भी मेल खाते थे। जब शोधकर्ताओं ने इन संकेतों के दिशात्मक मानचित्र को बनाया, तो उन्होंने पाया कि सब्जियां, फल, दलहन और समग्र स्वस्थ आहार स्कोर सभी एक ही दिशा की ओर संकेत करते हैं। इसके विपरीत, प्रोसेस्ड मीट और मीठे पेय पदार्थों जैसे कम स्वस्थ मदों के संकेत विपरीत दिशा में थे। यह सुझाव देता है कि शरीर रक्त में केवल एक एकल "डाइट स्कोर" को संग्रहीत नहीं करता है। इसके बजाय, भोजन का प्रभाव जीव विज्ञान के विभिन्न स्तरों पर वितरित होता है। आहार के कुछ पहलू मानक रक्त परीक्षणों में दिखाई देते हैं, कुछ रासायनिक मानचित्रों में, और कुछ अनूठे रूप से इस बात में पकड़े जाते हैं कि प्रकाश रक्त के साथ कैसे क्रिया करता है।

अध्ययन यह निष्कर्ष निकालता है कि हमारा आदतन आहार शरीर में एक एकल, स्विच-जैसे अवस्था के रूप में प्रस्तुत नहीं होता है। इसके बजाय, यह विभिन्न प्रकार के मापों में फैले हुए, पता लगाने योग्य आयामों की एक श्रृंखला के रूप में जीव विज्ञान में बुना हुआ है। जबकि एक सरल आहार स्कोर लोगों को दो अलग जैविक समूहों में विभाजित नहीं कर सकता है, हम जो खाते हैं उसके विशिष्ट विवरण अभी भी वहां मौजूद हैं, जिन्हें खोजने के लिए बस सही उपकरणों की आवश्यकता है। मानक चिकित्सा परीक्षणों को उन्नत प्रकाश-आधारित स्कैनिंग के साथ जोड़कर, वैज्ञानिक अब इस बात की अधिक पूर्ण तस्वीर देख सकते हैं कि भोजन हमारे जीव विज्ञान को कैसे आकार देता है, जिससे वे सरल स्कोर से आगे बढ़कर हमारे द्वारा खाए गए भोजन के विशिष्ट, पता लगाने योग्य पदचिह्नों को समझने की ओर बढ़ सकते हैं।