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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 dados, podemos melhorar nossa compreensão de quanto as pessoas estão realmente ingerindo, bem como quais riscos podem incorrer para problemas cardiometabólicos doença que afeta 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 de alimentos para determinar assinaturas de metabólitos da dieta e subsequente risco de doença ao longo de 25 anos. Por meio de um modelo de aprendizado de máquina, os pesquisadores conseguiram criar uma assinatura alimentar baseada no sangue que prevê com mais precisão toda a dieta de uma pessoa em 19 grupos de alimentos em 10 a 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”.
As descobertas vêm logo após um prêmio de US$ 170 milhões dos Institutos Nacionais de Saúde para clínicas e centros em todo o país para um estudo de Nutrição para Saúde de Precisão para “desenvolver[ing] algoritmos para prever respostas individuais a rotinas alimentares e dietéticas”, de acordo com um comunicado.
A técnica de assinatura baseada no sangue, dizem os pesquisadores, precisa ser testada em estudos prospectivos e controlados de diferentes dietas. Saber exatamente como as pessoas estão aderindo a uma dieta usando 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”.
Autores adicionais incluem Lyn M. Steffen, Ph.D., MPH, David R, Jacobs Jr., Ph.D., Escola de Saúde Pública da Universidade de Minnesota, Matthew Nayor, MD, Escola de Medicina da Universidade de Boston, Jared P. Reis , Ph.D., National Heart, Lung, and Blood Institute, Norrina B. Allen, Ph.D., Donald Lloyd-Jones, MD, Sc.M., Northwestern University, Katie Meyer, Sc.D., UNC Chapel Hill, Joanne Cole, Ph.D., Massachusetts General Hospital, Paolo Piaggi, Ph.D., University of Pisa, Ramachandran S. Vasan, MD, Boston University Schools of Medicine and Public Health, The Framingham Heart Study, and Clary B Clish, Ph.D., Broad Institute de Harvard e MIT, da Universidade de Michigan.
Este trabalho foi apoiado por doações do National Institutes of Health e da American Heart Association.
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