LA FIRMA METABÓLICA BASADA EN LA SANGRE SUPERA AL MÉTODO ESTÁNDAR PARA PREDECIR LA DIETA Y EL RIESGO DE ENFERMEDADES
- Jue 15 de Dic 2022
- Sochob
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Cuando se trata de estudiar los alimentos y la dieta, es difícil saber lo que comen las personas, y mucho menos el riesgo de enfermedades causadas por lo que comen. Los médicos e investigadores suelen pedir a las personas que completen un extenso cuestionario de frecuencia de alimentos que estima la ingesta calórica, los grupos de alimentos y los nutrientes. Eso depende de la memoria de una persona y es posible que no proporcione la imagen más precisa.
Sin embargo, un equipo de investigación dirigido por un cardiólogo de Michigan Medicine encontró un método que utiliza perfiles moleculares y aprendizaje automático para desarrollar firmas dietéticas basadas en sangre que predicen con mayor precisión tanto la dieta como el riesgo de enfermedad cardiovascular y diabetes tipo 2. Los resultados se publican en European Heart Journal. «La dieta no es unidimensional; cambia constantemente, y las formas en que tradicionalmente la evaluamos no son perfectas», dijo el autor principal Venkatesh Murthy, MD, Ph.D., cardiólogo del Centro Cardiovascular Frankel Health de la Universidad de Michigan y asociado profesor de cardiología en la Facultad de Medicina de la UM.
«Necesitamos herramientas que sean más confiables y precisas y que al mismo tiempo sean fáciles de usar para todos. Al usar las firmas de metabolitos y la ciencia de datos, podemos mejorar nuestra comprensión de cuánto están ingiriendo las personas, así como los riesgos en los que pueden incurrir para problemas cardiometabólicos». enfermedad que afecta a millones de estadounidenses», dijo Murthy. Los investigadores siguieron a más de 2.200 adultos blancos y negros en el estudio Desarrollo del riesgo de la arteria coronaria en adultos jóvenes, utilizando muestras de sangre y encuestas de alimentos para determinar las firmas de metabolitos de la dieta y el riesgo de enfermedad posterior durante 25 años. A través de un modelo de aprendizaje automático, los investigadores pudieron crear una firma dietética basada en la sangre que predice con mayor precisión la dieta completa de una persona en 19 grupos de alimentos en un 10 – 20%.
Además, la firma basada en la sangre a menudo superó el índice de alimentación saludable, una medida estándar de la calidad de la dieta, para identificar quién tiene más probabilidades de desarrollar diabetes y enfermedades cardiovasculares según cada grupo de alimentos. Por ejemplo, cuando el cuestionario de frecuencia de alimentos indicó un aumento del 18% en el riesgo de diabetes para una persona que comía carne roja, la firma basada en la sangre encontró un aumento del riesgo del 55%.
«El uso de metabolitos para comprender la exposición a los alimentos y la nutrición es un área en expansión en la ciencia de la nutrición», dijo el coautor Ravi Shah, MD, cardiólogo y profesor asociado de medicina en el Centro Médico de la Universidad de Vanderbilt. «Más allá de comprender qué tipos de nutrición son mejores o peores para nuestra salud, los métodos aquí podrían permitir a quienes estudian la ciencia de los alimentos tomar una instantánea metabólica de la nutrición y la dieta para comprender mejor sus implicaciones en la salud». La técnica de firma basada en sangre, dicen los investigadores, debe probarse en estudios prospectivos y controlados de diferentes dietas. Saber con precisión qué tan bien las personas se adhieren a una dieta usando firmas basadas en la sangre, dice Murthy, creará resultados aún más sólidos.
«La dieta y la investigación nutricional son realmente difíciles», dijo Murthy. «Vemos esto como un paso importante y un conjunto de herramientas para realizar investigaciones nutricionales con mayor precisión y eficiencia. Eventualmente, dicho trabajo puede permitirnos comprender mejor las dietas óptimas para nuestros pacientes».
Fuente: https://labblog.uofmhealth.org
Referencia: Shah RV, Steffen LM, Nayor M, et al. Dietary metabolic signatures and cardiometabolic risk. Eur Heart J. 2022 Nov 25:ehac446.