A assinatura metabólica baseada no sangue supera o método padrão para prever dieta e risco de doenças

Quando se trata de estudar alimentos e dietas, é difícil saber o que as pessoas estão comendo – muito menos o risco de doenças causadas pelo que comem.

Médicos e pesquisadores geralmente pedem às pessoas que preencham um questionário de frequência alimentar que estima a ingestão calórica, grupos de alimentos e nutrientes. Isso depende da memória de uma pessoa e pode não fornecer a imagem mais precisa.

No entanto, uma equipe de pesquisa liderada por um cardiologista da Michigan Medicine encontrou um método usando perfis moleculares e aprendizado de máquina para desenvolver assinaturas dietéticas baseadas no sangue que predizem com mais precisão a dieta e o risco de doenças cardiovasculares e diabetes tipo 2. Os resultados são publicados em Jornal Europeu do Coração.

“A dieta não é unidimensional; está em constante mudança e as formas como tradicionalmente a avaliamos não são perfeitas”, disse o autor sênior Venkatesh Murthy, MD, Ph.D., cardiologista do Centro Cardiovascular Frankel da Universidade de Michigan e associado professor de cardiologia da UM Medical School.

“Precisamos de ferramentas mais confiáveis ​​e precisas, além de fáceis de usar para todos. Usando assinaturas de metabólitos e ciência de dadospodemos melhorar nossa compreensão de quanto as pessoas estão realmente ingerindo, bem como quais riscos podem incorrer para doenças cardiometabólicas que afetam milhões de americanos”, disse Murthy.

Os pesquisadores acompanharam mais de 2.200 adultos brancos e negros no estudo Coronary Artery Risk Development in Young Adults, usando amostras de sangue e pesquisas alimentares para determinar as assinaturas de metabólitos da dieta e o risco de doenças subsequentes ao longo de 25 anos. Por meio de um modelo de aprendizado de máquina, os pesquisadores conseguiram criar uma dieta baseada em sangue assinatura que prevê com mais precisão toda a dieta de uma pessoa em 19 grupos de alimentos em 10-20%.

Além disso, a assinatura baseada no sangue muitas vezes superou o índice de alimentação saudável, uma medida padrão da qualidade da dieta, para identificar quem tem maior probabilidade de desenvolver diabetes e doenças cardiovasculares com base em cada grupo de alimentos. Por exemplo, quando o questionário de frequência alimentar indicou um aumento de 18% no risco de diabetes para uma pessoa que come carne vermelha, a assinatura baseada no sangue encontrou um risco aumentado de 55%.

“O uso de metabólitos para entender as exposições alimentares e nutrição é uma área em expansão na ciência nutricional”, disse o co-autor Ravi Shah, MD, cardiologista e professor associado de medicina no Vanderbilt University Medical Center. “Além de entender quais tipos de nutrição são melhores ou piores para nossa saúde, os métodos aqui podem permitir que aqueles que estudam ciência alimentar tirem uma foto metabólica da nutrição e dieta para entender melhor suas implicações na saúde”.

A técnica de assinatura baseada no sangue, dizem os pesquisadores, precisa ser testada em estudos prospectivos e controlados de diferentes dietas. Saber exatamente o quão bem as pessoas estão aderindo a um dieta usar assinaturas baseadas em sangue, diz Murthy, criará resultados ainda mais fortes.

“Dieta e pesquisa nutricional são realmente difíceis”, disse Murthy. “Vemos isso como um passo importante e um conjunto de ferramentas para fazer pesquisas nutricionais com maior precisão e eficiência. Eventualmente, esse trabalho pode nos permitir entender melhor as dietas ideais para nossos pacientes”.