Lo studio del metaboloma può migliorare l’approccio attualmente utilizzato negli studi epidemiologici in ambito nutrizionale

23 Dicembre, 2022

Uno dei limiti degli studi epidemiologici in ambito nutrizionale è la loro dipendenza dalla memoria soggettiva dei partecipanti per quanto riguarda le abitudini alimentari, che vengono generalmente rilevate mediante la somministrazione di questionari validati. Sulle risposte dei soggetti allo studio si basa infatti la maggior parte del lavoro successivo di elaborazione dei dati e di ricerca di possibili correlazioni con la salute nel tempo. Recentemente l’analisi di specifici metaboliti urinari o ematici è stata proposta come metodo alternativo per consentire di studiare in modo più oggettivo l’esposizione a specifici alimenti, e migliorare così la valutazione dei possibili effetti della dieta sulla salute.

In una popolazione di 2.200 uomini e donne afferenti al CARDIA study l’assunzione di alimenti stimata mediante le classiche indagini alimentari con questionari è stata confrontata con quella desunta invece dalla misurazione nel sangue di metaboliti circolanti, derivati dagli stessi alimenti, ottenendo poi, attraverso un modello di apprendimento automatico, un vero e proprio profilo metabolico, in grado di caratterizzare la dieta individuale.

È interessante osservare che le associazioni tra dieta e salute basate su questa “firma metabolica” sono diverse da quelle ottenute a partire dall’assunzione dietetica basata sulle rilevazioni con questionari: il rischio cardiovascolare associato al consumo di carne rossa e di carni processate aumenta, per esempio, passando dalla stima basata su questionari di frequenza alimentare a quella basata sulla metabolomica; l’effetto protettivo sullo stesso rischio associato al consumo di frutta e verdura aumenta invece passando dei dati raccolti mediante questionari a quelli derivati dalla metabolomica.

Sebbene questo approccio debba essere testato in ulteriori studi prospettici e di intervento controllati, si può concordare con gli autori, secondo i quali i risultati di questo studio possono aprire la strada a un miglioramento della ricerca nutrizionale e a una maggiore comprensione della relazione tra l’alimentazione e la salute umana.

Dietary metabolic signatures and cardiometabolic risk

Shah RV, Steffen LM, Nayor M, Reis JP, Jacobs DR, Allen NB, et al.
Eur Heart J. 2022;ehac446. doi:10.1093/eurheartj/ehac446. [published online ahead of print, 2022 Nov 25].

AIMS: Observational studies of diet in cardiometabolic-cardiovascular disease (CM-CVD) focus on self-reported consumption of food or dietary pattern, with limited information on individual metabolic responses to dietary intake linked to CM-CVD. Here, machine learning approaches were used to identify individual metabolic patterns related to diet and relation to long-term CM-CVD in early adulthood.
METHODS AND RESULTS: In 2259 White and Black adults (age 32.1 ± 3.6 years, 45% women, 44% Black) in the Coronary Artery Risk Development in Young Adults (CARDIA) study, multivariate models were employed to identify metabolite signatures of food group and composite dietary intake across 17 food groups, 2 nutrient groups, and healthy eating index-2015 (HEI2015) diet quality score. A broad array of metabolites associated with diet were uncovered, reflecting food-related components/catabolites (e.g. fish and long-chain unsaturated triacylglycerols), interactions with host features (microbiome), or pathways broadly implicated in CM-CVD (e.g. ceramide/sphingomyelin lipid metabolism). To integrate diet with metabolism, penalized machine learning models were used to define a metabolite signature linked to a putative CM-CVD-adverse diet (e.g. high in red/processed meat, refined grains), which was subsequently associated with long-term diabetes and CVD risk numerically more strongly than HEI2015 in CARDIA [e.g. diabetes: standardized hazard ratio (HR): 1.62, 95% confidence interval (CI): 1.32-1.97, P < 0.0001; CVD: HR: 1.55, 95% CI: 1.12-2.14, P = 0.008], with associations replicated for diabetes (P < 0.0001) in the Framingham Heart Study.
CONCLUSION: Metabolic signatures of diet are associated with long-term CM-CVD independent of lifestyle and traditional risk factors. Metabolomics improves precision to identify adverse consequences and pathways of diet-related CM-CVD.

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