Ernährung und KI: Warum wir Lebensmittel gerade neu verstehen lernen

Ein Blick in moderne Forschungslabore zeigt schnell, warum derzeit so viele Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler von einem Paradigmenwechsel sprechen. Über viele Jahrzehnte konzentrierte sich die Ernährungswissenschaft auf rund 150 bekannte Nährstoffe. Dazu zählen Vitamine, Mineralstoffe, Aminosäuren, Fettsäuren, Kohlenhydrate und einige weitere bioaktive Substanzen. Sie bilden bis heute die Grundlage nahezu aller Ernährungsempfehlungen. Inzwischen zeichnet sich jedoch ein deutlich größeres Bild ab. In Datenbanken sind derzeit mehr als 26.000 unterschiedliche chemische Verbindungen beschrieben, die in Lebensmitteln nachgewiesen wurden. Manche Forschende vermuten sogar, dass ihre tatsächliche Zahl deutlich höher liegt. 

Das schmälert den Wert des bisherigen Wissens keineswegs. Vitamine bleiben Vitamine, Eiweiß bleibt Eiweiß und Ballaststoffe verlieren ihre Bedeutung nicht. Neu ist die Erkenntnis, dass sie möglicherweise Teil eines sehr viel größeren biologischen Netzwerks sind. Wir bewegen uns damit von einer nährstoffzentrierten zu einer systemorientierten Sicht auf Lebensmittel. Einzelne Inhaltsstoffe bleiben wichtig, doch zunehmend rückt ihr Zusammenspiel in den Mittelpunkt. 

Noch vor wenigen Jahren wäre ein Großteil dessen, was heute in modernen Laboren sichtbar wird, schlicht verborgen geblieben. Zwar ließen sich Vitamine, Fettsäuren oder Aminosäuren zuverlässig bestimmen, doch von der eigentlichen molekularen Vielfalt eines Lebensmittels war damit nur ein kleiner Ausschnitt erfasst. Heute wird immer deutlicher: Ein Lebensmittel gleicht weniger einer Liste einzelner Inhaltsstoffe als einem fein abgestimmten biologischen Netzwerk. 

Die Gesamtheit der bislang bekannten Moleküle eines Lebensmittels wird als Foodome bezeichnet. Man kann es sich als seine molekulare Landschaft vorstellen: ein Geflecht aus Vitaminen, Fettsäuren, Proteinen, Polyphenolen, Aromastoffen und Tausenden weiteren Verbindungen. Jeder Apfel, jede Linse und jede Heidelbeere besitzt ein eigenes Foodome, das weit über die Angaben einer Nährwerttabelle hinausgeht. 

Foodomics ist das Forschungsgebiet, das diese molekulare Landschaft untersucht. Der Begriff verbindet das englische Wort Food mit den sogenannten Omics-Wissenschaften – Forschungsgebieten wie der Genomik, Proteomik oder Metabolomik. Sie verfolgen eine gemeinsame Idee: Biologische Systeme werden nicht länger ausschließlich in einzelne Bestandteile zerlegt, sondern möglichst umfassend analysiert. Foodomics überträgt diesen Ansatz auf Lebensmittel und Ernährung. 

Damit verändert sich auch die zentrale Fragestellung der Forschung. Über viele Jahrzehnte lautete sie: Welcher Nährstoff bewirkt welche Wirkung? Heute rückt eine umfassendere Frage in den Mittelpunkt: Welche biologischen Informationen trägt ein Lebensmittel in sich – und wie verarbeitet unser Körper sie? KI ist dabei das Werkzeug, Foodomics die wissenschaftliche Methode. Der eigentliche Wandel betrifft jedoch unser Verständnis von Lebensmitteln. Sie erscheinen nicht länger nur als Träger einzelner Nährstoffe, sondern als komplexe biologische Systeme, deren Bestandteile miteinander und mit unserem Organismus interagieren. 

Moderne Massenspektrometer und andere Hochdurchsatzverfahren erfassen heute Tausende chemischer Signale innerhalb weniger Minuten. Leistungsfähige Algorithmen vergleichen die entstehenden Daten, erkennen Ähnlichkeiten zwischen molekularen Strukturen und modellieren Zusammenhänge, die in dieser Größenordnung für Menschen kaum mehr überschaubar wären. Auf diese Weise entstehen Hypothesen über bislang unbekannte Moleküle und ihre möglichen Funktionen – Hypothesen, die anschließend experimentell überprüft werden können. KI ersetzt also nicht die Forschung. Sie hilft dabei, ihre Daten auszuwerten, Muster sichtbar zu machen und neue Fragestellungen zu entwickeln. 

Doch das Foodome eines Lebensmittels allein erklärt noch nicht, wie es auf einen bestimmten Menschen wirkt. An diesem Punkt kommt Multiomics ins Spiel. Der Forschungsansatz verbindet verschiedene biologische Ebenen miteinander. Die Moleküle eines Lebensmittels werden gemeinsam mit den Genen eines Menschen, seinem Darmmikrobiom, seinen Stoffwechselprodukten sowie Einflüssen wie Schlaf, Bewegung, Stress oder hormonellen Veränderungen betrachtet. 

 So wird verständlicher, warum dieselbe Mahlzeit bei zwei Menschen unterschiedliche Wirkungen entfalten kann. Unsere Gene beeinflussen, wie wir Nährstoffe verarbeiten. Das Darmmikrobiom verändert Bestandteile unserer Nahrung, bevor sie überhaupt in den Stoffwechsel gelangen. Bewegung, Schlaf oder chronischer Stress greifen wiederum in dieselben biologischen Regelkreise ein. Ernährung, Stoffwechsel und Lebensstil lassen sich deshalb immer weniger voneinander trennen. 

Und selbst innerhalb dieser immer detaillierter werdenden Landkarte bleibt ein erheblicher Teil bislang unerforscht. Dafür hat sich der Begriff Nutritional Dark Matter etabliert – die dunkle Materie der Ernährung. Gemeint sind Tausende Moleküle in unseren Lebensmitteln, deren Existenz sich zwar nachweisen lässt, deren biologische Funktion, gesundheitliche Bedeutung oder Zusammenspiel mit anderen Verbindungen jedoch noch unzureichend verstanden ist. 

Ähnlich scheint es sich mit unserer Nahrung zu verhalten. Auch hier stoßen Forschende auf Tausende messbare Moleküle, deren biologische Bedeutung wir erst langsam entschlüsseln. Dazu gehören seltene Pflanzenstoffe, bislang nur teilweise charakterisierte Polyphenole, Schwefelverbindungen, kleine Peptide sowie Moleküle, die erst beim Kochen, Fermentieren oder durch unser Darmmikrobiom entstehen. Welche Rolle sie für Stoffwechsel, Gesundheit, Longevity oder Prävention spielen, ist häufig noch ungeklärt. 

Die Nutritional Dark Matter ist damit kein Gegenbegriff zu Foodome oder Foodomics, sondern bezeichnet den noch weitgehend unbekannten Teil jener molekularen Welt, die mithilfe von Foodomics untersucht wird. Genau diese offene Dimension macht deutlich, wie unvollständig unser Bild von Lebensmitteln trotz aller wissenschaftlichen Fortschritte noch ist. 

Hier liegt die eigentliche Bedeutung der künstlichen Intelligenz. Nicht weil sie bessere Ernährungsempfehlungen formuliert als Menschen. Nicht weil sie Laborforschung oder klinische Studien ersetzt. Sondern weil sie etwas sichtbar macht, was bislang verborgen blieb: Beziehungen. Sie erkennt Muster in einer Komplexität, die längst jede einzelne Disziplin übersteigt. Aus Molekülen werden Netzwerke. Aus Einzelbefunden entsteht Zusammenhang. Und aus einer Sammlung bekannter und noch unbekannter Nährstoffe entwickelt sich Schritt für Schritt ein neues Verständnis von Lebensmitteln. Eine Heidelbeere ist deshalb keine andere Frucht als noch vor zehn Jahren. Ein Apfel enthält heute nicht mehr Moleküle als gestern. Neu ist unser Blick auf sie. Und genau darin könnte die eigentliche Revolution liegen. 

Wer die aktuelle Forschung verfolgt, könnte leicht den Eindruck gewinnen, dass wir in wenigen Jahren für jede Mahlzeit einen persönlichen Algorithmus benötigen. Sensoren messen den Stoffwechsel in Echtzeit, künstliche Intelligenz analysiert Blutwerte, das Darmmikrobiom wird entschlüsselt und am Ende erstellt ein digitales System den idealen Speiseplan. Solche Szenarien wirken futuristisch. Ein Teil davon wird vermutlich tatsächlich Realität werden. Die spannendste Entwicklung beginnt jedoch schon heute – und sie hat weniger mit Technologie zu tun als mit einem neuen Verständnis von Ernährung. 

Mit jeder neuen Analyse wächst das Wissen darüber, wie unterschiedlich Menschen auf dieselbe Mahlzeit reagieren können. Gene, Darmmikrobiom, Alter, Schlaf, Bewegung, hormonelle Veränderungen oder Medikamente beeinflussen, welche Stoffwechselprozesse nach dem Essen ablaufen. Ernährung entwickelt sich dadurch Schritt für Schritt von einer allgemeinen Empfehlung hin zu einer Wissenschaft, die den einzelnen Menschen stärker berücksichtigt. Künstliche Intelligenz hilft dabei, diese enorme Datenmenge zu ordnen und Zusammenhänge sichtbar zu machen, die bislang im Verborgenen lagen. 

Die Auswirkungen reichen jedoch weit über die individuelle Ernährung hinaus. Auch dort, wo Lebensmittel entstehen, verändert künstliche Intelligenz bereits heute ganze Prozesse. In der Landwirtschaft unterstützen intelligente Systeme dabei, Wasser gezielter einzusetzen, Pflanzenkrankheiten früher zu erkennen oder Erträge präziser vorherzusagen. Vertikale Farmen bringen den Anbau näher an die Städte, Präzisionsfermentation eröffnet neue Möglichkeiten für die Herstellung ausgewählter Lebensmittelbestandteile, während kultiviertes Fleisch (In-vitro-Fleisch) die Art der Fleischproduktion grundlegend verändern könnte. Neue Produktionsverfahren könnten dazu beitragen, Ressourcen effizienter zu nutzen. Betrachtet man diese Entwicklungen gemeinsam, wird deutlich, dass Ernährung künftig weit stärker als zusammenhängendes System verstanden wird – vom Boden über die Pflanze und die Verarbeitung bis hin zu den biologischen Reaktionen in unserem Körper. 

Gerade für die Fitness- und Gesundheitsbranche eröffnet dieser Perspektivwechsel neue Möglichkeiten. Wer über Ernährung spricht, spricht künftig nicht mehr ausschließlich über Kalorien, Makronährstoffe oder Nahrungsergänzungsmittel. Der Blick erweitert sich: von einzelnen Nährstoffen auf biologische Netzwerke, von allgemeinen Empfehlungen auf individuelle Reaktionen und von kurzfristigen Effekten auf langfristige Gesundheit und Longevity. Zunehmend rückt die Frage in den Mittelpunkt, wie Lebensmittel mit unserem Stoffwechsel kommunizieren, wie sie Regeneration beeinflussen, Leistungsfähigkeit unterstützen oder langfristig zur Gesunderhaltung beitragen können. 

Gleichzeitig wachsen Disziplinen zusammen, die lange Zeit weitgehend getrennt voneinander gearbeitet haben. Ernährungswissenschaft, Lebensmittelchemie, Mikrobiomforschung, Systembiologie, Bioinformatik, Medizin und künstliche Intelligenz entwickeln sich immer stärker zu einem gemeinsamen Forschungsfeld. Aus der Analyse einzelner Bestandteile entsteht so Schritt für Schritt ein systemisches Verständnis von Ernährung. Genau darin liegt das Potenzial der kommenden Jahre. 

Bei all den technologischen Entwicklungen drängt sich eine einfache Frage auf: Was bedeutet dieses neue Wissen für unseren Alltag? Überraschenderweise bestätigt die Forschung viele Empfehlungen, die seit Langem als sinnvoll gelten. Eine abwechslungsreiche Ernährung mit Gemüse, Obst, Hülsenfrüchten, Vollkornprodukten, Nüssen, Samen und fermentierten Lebensmitteln liefert weit mehr als die Summe ihrer bekannten Nährstoffe. Sie bringt den Körper mit einer außergewöhnlichen Vielfalt biologischer Moleküle in Kontakt – von denen wir viele erst zu verstehen beginnen. Je genauer Forschende Lebensmittel untersuchen, desto plausibler erscheint deshalb der Wert von Vielfalt. Sie versorgt den Organismus nicht nur mit Energie und essenziellen Nährstoffen, sondern mit einer molekularen Vielfalt, deren Bedeutung die Wissenschaft gerade erst entschlüsselt. 

Vielleicht liegt darin die größte Überraschung dieser Entwicklung. Jahrzehntelang schien wissenschaftlicher Fortschritt vor allem darin zu bestehen, immer kleinere Bausteine zu entdecken. Heute erweitert sich der Blick erneut. Einzelne Moleküle bleiben wichtig, doch ihr Zusammenspiel rückt zunehmend in den Mittelpunkt. Aus einzelnen Puzzleteilen entsteht langsam ein Gesamtbild. Damit schließt sich der Kreis zum Anfang dieses Artikels. 

Über viele Jahrzehnte haben wir Lebensmittel vor allem anhand dessen beschrieben, was wir messen konnten. Moderne Hochdurchsatzverfahren machen heute eine molekulare Vielfalt sichtbar, die weit über unsere bisherigen Modelle hinausgeht. Künstliche Intelligenz hilft anschließend dabei, die enorme Datenmenge auszuwerten, Muster zu erkennen und Zusammenhänge zu modellieren. Ein Apfel ist deshalb heute kein anderes Lebensmittel als gestern. Verändert hat sich unser Blick auf ihn. 

Gerade das macht wissenschaftliche Erkenntnis so faszinierend: Je größer unser Wissen wird, desto klarer erkennen wir die Grenzen dieses Wissens. Fortschritt bedeutet eben nicht nur, Antworten zu finden. Fortschritt bedeutet auch, bessere Fragen stellen zu können. 

Die Ernährungsforschung steht heute an genau diesem Punkt. Sie blickt auf Jahrzehnte beeindruckender Erkenntnisse zurück und entdeckt gleichzeitig eine neue Welt, die bislang im Verborgenen lag. Künstliche Intelligenz öffnet dafür eine Tür – hindurchgehen muss die Wissenschaft selbst. Und vielleicht ist das die spannendste Frage, mit der wir die Zukunft der Ernährung betrachten können: Was werden wir über Lebensmittel in zehn Jahren wissen, was wir uns heute noch nicht einmal vorstellen können? 

Konzept und Redaktion: Petra Orzech · Bild: Visualisierung mit ChatGPT (OpenAI)  

Der Beitrag basiert auf aktuellen wissenschaftlichen Veröffentlichungen aus den Bereichen Ernährungswissenschaft, Foodomics, Systembiologie und Künstliche Intelligenz. Eine Auswahl der wichtigsten Quellen findest du hier. 

Quellen und weiterführende Literatur

1. Cifuentes A. Food analysis and foodomics. J Chromatogr A. 2009;1216(43):7109. doi:10.1016/j.chroma.2009.09.018. 
   DOI: https://doi.org/10.1016/j.chroma.2009.09.018 
   PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19765718/

1. Cifuentes A. Foodomics: Principles and Applications. In: Cifuentes A, editor. Foodomics: Advanced Mass Spectrometry in Modern Food Science and Nutrition. Hoboken (NJ): Wiley; 2013. p. 1–13. doi:10.1002/9781118537282.ch1. 
   DOI: https://doi.org/10.1002/9781118537282.ch1 
   Wiley: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/9781118537282.ch1

1. Capozzi F, Bordoni A. Foodomics: a new comprehensive approach to food and nutrition. Genes Nutr. 2013;8(1):1–4. doi:10.1007/s12263-012-0310-x. 
   DOI: https://doi.org/10.1007/s12263-012-0310-x 
   Volltext (PMC): https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3535000/

1. Afendi FM, Ahnert SE, et al. Foodomics: A Data-Driven Approach to Revolutionize Nutrition and Sustainable Diets. Front Nutr. 2022;9:874312. doi:10.3389/fnut.2022.874312. 
   DOI: https://doi.org/10.3389/fnut.2022.874312 
   Volltext: https://www.frontiersin.org/journals/nutrition/articles/10.3389/fnut.2022.874312/full

1. Shi X, et al. Foodomics: A sustainable approach for the specific nutrition and diets for human health. Food Chem Adv. 2024;5:100995. doi:10.1016/j.focha.2024.100995. 
   DOI: https://doi.org/10.1016/j.focha.2024.100995 
   Volltext (PMC): https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11525469/

1. Cifuentes A, Herrero M, Simó C, García-Cañas V. Foodomics: MS-based strategies in modern food science and nutrition. Mass Spectrom Rev. 2012;31(1):49–69. doi:10.1002/mas.20335. 
   DOI: https://doi.org/10.1002/mas.20335 
   PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/21374694/

Für Leserinnen und Leser, die tiefer einsteigen möchten: 

1. PubMed – Foodomics

1. Foodomics (Wiley Fachbuch)

1. Foodomics – Open-Access-Review (Genes & Nutrition)

Besonders faszinieren sie die neuen Erkenntnisse an der Schnittstelle von Ernährungswissenschaft und Künstlicher Intelligenz. Als Mitglied eines Bio-Selbsterntehofs erlebt sie jedes Jahr aufs Neue, wie viel in natürlichen Lebensmitteln steckt – und wie viel wir darüber vermutlich noch gar nicht wissen. Genau diese Neugier war die Inspiration für diesen Artikel.