Makine öğrenmesiyle belirlenen sebze ağırlıklı beslenme örüntüsü daha düşük ölüm ve kalp-damar hastalığı riskiyle ilişkilendirilirken, 45 yaşındaki kadınlarda tahmini yaşam beklentisi farkı 8,3 yıla, erkeklerde 6,1 yıla kadar ulaştı.
Uzun yaşam için “hangi besini yemeliyiz?” sorusunun yanıtı sandığımızdan daha karmaşık olabilir. Kanada’da yürütülen yeni araştırma, tek tek besinlerden ziyade insanların hangi yiyecekleri birlikte ve düzenli olarak tükettiğine odaklandı. Makine öğrenmesiyle ortaya çıkarılan beslenme ağlarının ölüm riski, kalp-damar hastalıkları ve tahmini yaşam beklentisiyle farklı biçimlerde ilişkili olduğu belirlendi.[1]
British Columbia Üniversitesi araştırmacılarının yürüttüğü ve hakemli The Journal of Nutrition dergisinde yayımlanan çalışmada, Kanada Toplum Sağlığı Araştırması’nın 2004 ve 2015 beslenme verileri kullanıldı. İlk örneklemde 15 bin 835, ikinci örneklemde ise 13 bin 557 yetişkinin beslenme verileri analiz edildi.[1]
Araştırmacılar klasik “tek besin-tek sonuç” yaklaşımı yerine yapay zekâ ve makine öğrenmesinden yararlanarak hangi yiyecek gruplarının insanların günlük beslenmesinde birbirleriyle bağlantılı olduğunu haritaladı.[1]
Makine Öğrenmesi Üç Beslenme Ağı Belirledi
Analiz sonucunda üç temel beslenme topluluğu ortaya çıktı.
Bunlar sebzeden zengin beslenme ağı, şekerli içecek tüketiminin yüksek ve meyve tüketiminin düşük olduğu beslenme ağı ile yüksek yağlı kahvaltı örüntüsü olarak sınıflandırıldı.[1]
Araştırmanın yenilikçi tarafı, örneğin yalnızca “sebze tüketiyor mu?” sorusuna bakmamasıydı.
Bunun yerine sebzelerin hangi diğer yiyeceklerle birlikte tüketildiği, bu besinlerin kişinin genel beslenme ağı içerisindeki konumu ve ortaya çıkan bütünsel örüntünün sağlık sonuçlarıyla ilişkisi değerlendirildi.
Başka bir ifadeyle araştırmacılar tabağı parçalara ayırmak yerine tabağın tamamındaki ilişkileri incelemeye çalıştı.
Sebze Ağırlıklı Beslenme Daha Düşük Ölüm Riskiyle İlişkili
En dikkat çekici sonuç sebzeden zengin beslenme ağında ortaya çıktı.
Araştırmacılar, bu beslenme ağı puanının 90’ıncı yüzdelik diliminde bulunan kişilerle 10’uncu yüzdelik dilimdekileri karşılaştırdığında, daha yüksek puanın tüm nedenlere bağlı ölüm riskiyle yaklaşık yüzde 51 daha düşük düzeyde ilişkili olduğunu hesapladı.[1]
İstatistiksel analizde hazard oranı 0,49 olarak bulundu. Kadınlarda 0,41, erkeklerde ise 0,52 olarak hesaplandı.[1]
Sebzeden zengin beslenme ağı aynı zamanda kalp-damar hastalığı açısından da daha düşük riskle ilişkilendirildi. Genel popülasyondaki hazard oranı 0,55 olarak bildirildi.[1]
Bu rakamların gözlemsel bir araştırmadan geldiğinin altını çizmek gerekiyor. Sonuçlar, sebze ağırlıklı bir beslenme ağının ölüm riskini doğrudan yüzde 51 azalttığını kanıtlamıyor; iki durum arasında güçlü bir istatistiksel ilişki bulunduğunu gösteriyor.
Şekerli İçecek ve Az Meyve Kombinasyonunda Tersine İlişki
Tablonun diğer tarafında ise şekerli içecek tüketiminin yüksek, meyve tüketiminin düşük olduğu beslenme örüntüsü vardı.
Bu ağda daha yüksek puan, genel popülasyonda tüm nedenlere bağlı ölüm riskinin daha yüksek olmasıyla ilişkilendirildi. Hazard oranı 1,31 olarak hesaplandı.[1]
Erkeklerde ise oran 1,39 olarak bildirildi.[1]
Yüksek yağlı kahvaltı ağı ile tüm nedenlere bağlı ölüm arasında ise genel popülasyonda istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki saptanmadı.[1]
Bu farklılık, araştırmanın temel mesajını da güçlendiriyor: Bir yiyeceğin sağlık üzerindeki anlamı, kişinin geri kalan beslenmesinden tamamen bağımsız olmayabilir.
Yaşam Beklentisinde 8,3 Yıla Ulaşan Fark
Longevity açısından çalışmanın en dikkat çekici bölümü yaşam beklentisi hesaplamaları oldu.
Araştırmacılar 45 yaşından itibaren tahmini yaşam beklentisini farklı beslenme ağı puanlarına göre modelledi.
Sebzeden zengin beslenme ağı puanının daha yüksek olması veya şekerli içecek-düşük meyve ve yüksek yağlı kahvaltı ağlarının daha düşük olması, kadınlarda 1 ile 8,3 yıl, erkeklerde ise 0,8 ile 6,1 yıl arasında değişen daha uzun tahmini yaşam beklentisiyle ilişkilendirildi.[1]
Özellikle sebzeden zengin örüntüde en yüksek ve en düşük puanların karşılaştırılmasında tahmini fark kadınlarda 8,3, erkeklerde 6,1 yıla ulaştı.[1]
Ancak bu sonuç “bu şekilde beslenen herkes 8,3 yıl fazla yaşayacak” anlamına gelmiyor.
Bunlar nüfus verilerinden elde edilen istatistiksel yaşam beklentisi tahminleri. Beslenme dışında fiziksel aktivite, sosyoekonomik durum, genetik özellikler ve diğer yaşam tarzı faktörleri de yaşam süresini etkileyebiliyor.
Uzun Yaşam Araştırmalarında Yeni Soru: Ne Yediğimiz mi, Nasıl Birlikte Yediğimiz mi?
Beslenme araştırmaları uzun yıllar boyunca tek tek besinlere veya besin öğelerine yoğunlaştı. Yağ, karbonhidrat, protein, şeker veya belirli vitaminlerin hastalıklarla ilişkileri ayrı ayrı araştırıldı.
Son yıllarda ise bilim insanlarının ilgisi giderek genel beslenme örüntülerine kayıyor.
Yeni araştırma bu yaklaşımı bir adım daha ileri taşıyarak beslenmeyi bir ağ sistemi şeklinde değerlendiriyor.
Bir kişinin çok sebze tüketmesi tek başına bütün hikâyeyi anlatmayabilir. Sebzelerin hangi protein kaynakları, tahıllar, meyveler, içecekler ve diğer yiyeceklerle birlikte tüketildiği genel beslenme profilinin farklı sağlık sonuçlarıyla ilişkisini değiştirebilir.
Makine öğrenmesi de insan gözünün büyük veri kümelerinde kolayca fark edemeyeceği bu bağlantıları ortaya çıkarmak için kullanılabiliyor.
Bulgular Neden Doğrudan “Uzun Yaşam Diyeti” Anlamına Gelmiyor?
Araştırma geniş ve ulusal düzeyde veriler içermesine rağmen gözlemsel nitelikte.
Dolayısıyla belirlenen beslenme ağlarının insanların daha uzun yaşamasına doğrudan neden olduğu söylenemez.
Beslenme verilerinin kişinin kendi bildirimlerine dayanması da hata payı oluşturabiliyor. Araştırmacılar ayrıca gözlenemeyen veya yeterince ölçülemeyen yaşam tarzı faktörlerinin sonuçları etkilemiş olabileceğini belirtiyor.[1]
Buna rağmen çalışma, beslenme ile longevity arasındaki ilişkiye farklı bir mercek tutuyor.
Gelecekte kişiselleştirilmiş beslenme sistemleri yalnızca “daha fazla sebze tüketin” demek yerine, kişinin bütün beslenme ağını analiz ederek hangi yiyecek kombinasyonlarının uzun dönem sağlık sonuçlarıyla ilişkili olduğunu değerlendirebilir.
Uzun yaşam araştırmalarında tabağın yeni matematiği, tek bir “süper besin” aramaktan çok yiyeceklerin oluşturduğu bütünsel örüntüyü anlamaya doğru ilerliyor.
Kaynaklar
[1] Wang Y, Sutherland JM, Jessri M. Cardiovascular Disease Events and Life Expectancy Lost Attributable to Machine Learning-Derived Dietary Networks: Evidence from Canadian National Nutrition Survey Linked to Routinely Collected Administrative Databases. The Journal of Nutrition. 2026;101598. DOI: 10.1016/j.tjnut.2026.101598
