¿El café es bueno para nosotros? Quizás el aprendizaje automático pueda ayudar a resolverlo.

¿Deberías beber café? Si es así, ¿cuánto? Estas parecen preguntas que una sociedad capaz de crear vacunas para un nuevo virus respiratorio dentro de un año no debería tener problemas para responder. Y, sin embargo, la literatura científica sobre el café ilustra la frustración que sienten los lectores, sin mencionar a muchos investigadores, con los estudios de nutrición: las conclusiones siempre cambian y con frecuencia se contradicen entre sí.

Este tipo de desacuerdo podría no importar mucho si hablamos de alimentos o bebidas que no se consumen ampliamente. Pero en 1991, cuando la Organización Mundial de la Salud clasificó el café como un posible carcinógeno, las implicaciones fueron enormes: más de la mitad de la población estadounidense bebe café a diario. Estudios observacionales habían descubierto un posible vínculo entre la bebida y los cánceres de vejiga y páncreas. Pero resultaría que tales estudios, en los que los investigadores piden a un gran número de personas que proporcionen información sobre cosas como su ingesta dietética y hábitos diarios y luego buscan asociaciones con resultados de salud particulares, no habían reconocido que los fumadores son más propensos a tomar café. Fumar fue lo que aumentó su riesgo de cáncer; una vez que se entendió esa asociación (junto con otras), el café se eliminó de la lista de carcinógenos en 2016. Al año siguiente, una revisión de la evidencia disponible, publicada en The British Medical Journal, encontró un vínculo entre el café y un menor riesgo de algunos cánceres, así como por enfermedades cardiovasculares y muerte por cualquier causa.

Ahora, un nuevo análisis de los datos existentes, publicado en la revista Circulation: Heart Failure de la American Heart Association, sugiere que dos o tres (o más) tazas de café al día pueden reducir el riesgo de insuficiencia cardíaca. Por supuesto, se aplican las advertencias habituales: esto es asociación, no causalidad. Podría ser que las personas con enfermedades cardíacas tiendan a evitar el café, posiblemente pensando que será malo para ellos. Entonces … bueno para ti o no bueno para ti, ¿cuál es? Y si nunca podemos decirlo, ¿cuál es el sentido de estos estudios?

Los críticos han argumentado, de hecho, que no hay uno: que la investigación en nutrición debería cambiar su enfoque de los estudios observacionales a los ensayos de control aleatorios. Al dar café al azar a un grupo y retenerlo a otro, estos ensayos pueden tratar de separar la causa y el efecto. Sin embargo, cuando se trata de comprender cómo cualquier aspecto de nuestra dieta afecta nuestra salud, ambos enfoques tienen limitaciones significativas. Nuestras dietas funcionan en nosotros durante toda la vida; no es factible mantener a las personas en un laboratorio, controlando su consumo de café, hasta que desarrollen insuficiencia cardíaca. Pero es notoriamente difícil lograr que las personas informen con precisión lo que comen y beben en casa. Idealmente, para llegar al fondo de la cuestión del café, debería saber el tipo de grano de café utilizado y cómo se tostó, molió y preparó, todo lo cual afecta su bioquímica, además de la cantidad exacta ingerida, su temperatura y la cantidad y tipo de cualquier edulcorante o lácteo añadido. Luego, consideraría todas las demás variables que influyen en el metabolismo y la salud general de un bebedor de café: genoma, microbioma, estilo de vida (hábitos de sueño, por ejemplo) y nivel socioeconómico (¿hay estrés en el hogar? ¿Mala calidad del aire local?).

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Los ensayos de control aleatorios aún podrían proporcionar información útil sobre cómo el café influye en los procesos biológicos durante períodos más cortos. Esto podría ayudar a explicar, y así validar, ciertas asociaciones a más largo plazo. Pero antes de hacer una prueba con un nutriente dado, los científicos deben tener alguna razón para pensar que podría tener un impacto significativo en muchas personas; también necesitan tener evidencia plausible de que probar el compuesto en seres humanos no les hará un daño duradero.

El estudio Circulation empleó datos de observación, pero su objetivo inicial no era evaluar la relación entre el café y la insuficiencia cardíaca. Así es como me lo describió el autor principal, David Kao, cardiólogo de la Facultad de Medicina de la Universidad de Colorado: “La pregunta general era: ¿Cuáles son los factores de la vida diaria que afectan la salud del corazón que no conocemos y que podrían potencialmente se puede cambiar a un riesgo más bajo “. Debido a que uno de cada cinco estadounidenses desarrollará insuficiencia cardíaca, incluso pequeños cambios en su comportamiento podrían tener un gran impacto acumulativo.

Tradicionalmente, los investigadores parten de una hipótesis: el café reduce el riesgo de enfermedades cardíacas, por ejemplo. Luego comparan la ingesta de café de los sujetos con su historial cardiovascular. Un inconveniente de este proceso es que hay todo tipo de formas en que las nociones preconcebidas de los investigadores pueden llevarlos a encontrar relaciones falsas al influir en las variables que incluyen y excluir en el análisis o al incitar a investigadores sin escrúpulos a manipular los datos para que se ajusten a su teoría. “Puedes sacar a la luz cualquier hallazgo científico que desees usando tus propios sesgos, y obtienes una publicación”, dice Steven Heymsfield, profesor de metabolismo y composición corporal en el Centro de Investigación Biomédica Pennington de la Universidad Estatal de Louisiana. Para ilustrar este punto, una revisión de 2013 ampliamente citada en The American Journal of Clinical Nutrition buscó 50 ingredientes comunes de libros de cocina en la literatura científica; 36 se habían relacionado individualmente con un aumento o disminución del riesgo de cáncer, incluidos el apio y los guisantes.

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Kao, sin embargo, no comenzó con una hipótesis. En cambio, utilizó una técnica de análisis de datos poderosa y cada vez más popular conocida como aprendizaje automático para buscar vínculos entre miles de características de pacientes recopiladas en el conocido Framingham Heart Study y las probabilidades de que esos pacientes desarrollen insuficiencia cardíaca. El algoritmo “comenzará a alinear las variables que más contribuyeron a la variación en los datos”, o el rango de resultados cardíacos, dice Diana Thomas, profesora de matemáticas en West Point. “Y eso es objetivo”.

La capacidad del aprendizaje automático para procesar grandes cantidades de datos podría transformar la capacidad de los investigadores en nutrición para estudiar el comportamiento de sus sujetos con mayor precisión y en tiempo real, dice Amanda Vest, directora médica del Programa de Trasplante Cardíaco en el Centro Médico Tufts, quien escribió un editorial que se publicó con el estudio Circulation. Por ejemplo, podría estar capacitado para escanear fotografías de las comidas de los sujetos e interpretar su nivel de macronutrientes. También podría analizar datos de dispositivos de geolocalización, sensores de actividad y redes sociales.

Pero el aprendizaje automático es tan bueno como los datos que se analizan. Sin controles cuidadosos, dice Michael Kosorok, profesor de bioestadística en la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill, “nos da la capacidad de cometer más y más errores”. Si, por ejemplo, se aplica a conjuntos de datos que no son lo suficientemente diversos o aleatorios, los patrones que ve no se mantendrán cuando el algoritmo los use para hacer predicciones del mundo real. Este ha sido un problema serio con el software de reconocimiento facial: entrenados principalmente en sujetos masculinos blancos, los algoritmos han sido mucho menos precisos para identificar mujeres y personas de color. Los algoritmos también deben programarse para manejar la incertidumbre en los datos, como cuando la “taza de café” informada por una persona es de seis onzas y la de otra es de ocho onzas.

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Un análisis como el de Kao, que comienza sin nociones preconcebidas sobre lo que podrían decir los datos, puede revelar conexiones en las que nadie ha pensado. Pero esos hallazgos deben probarse rigurosamente para ver si pueden replicarse en otros contextos. Después de que apareció el vínculo entre la ingesta de café y un riesgo reducido de insuficiencia cardíaca en los datos de Framingham, Kao confirmó el resultado utilizando el algoritmo para predecir correctamente la relación entre la ingesta de café y la insuficiencia cardíaca en otros dos conjuntos de datos respetados. Kosorok describe el enfoque como “reflexivo” y dice que “parece una evidencia bastante buena”.

Aún así, no es definitivo. Más bien, es parte de un creciente cuerpo de evidencia que, por el momento, puede decir poco sobre cuánto café debería beber la gente. “Puede ser bueno para usted”, dice Dariush Mozaffarian, decano de la Escuela Friedman de Ciencias y Políticas de Nutrición de la Universidad de Tufts. “Creo que podemos decir con certeza que no es malo para ti”. (Los aditivos son otra historia). Ser más específico requerirá más investigación. El año pasado, Mozaffarian y otros pidieron a los Institutos Nacionales de Salud que establecieran un instituto de ciencia de la nutrición que pudiera coordinar esos esfuerzos y, fundamentalmente, ayudar a las personas a interpretar los resultados. “Necesitamos un esfuerzo bien financiado, bien organizado y coordinado para descubrir la nutrición”, dice. “Ningún estudio llega a la verdad”.


Kim Tingley es una escritora colaboradora de la revista.

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