Categoría: Estudios y proyectos

Tecnología de biomarcadores ómicos para nutrición personalizada

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El Grupo de Nutrigenómica, Biomarcadores y Evaluación de Riesgos (NuBE) del Instituto de Investigación Sanitaria Illes Balears (IdISBa) ha participado en la publicación de un estudio sobre biomarcadores ómicos y un enfoque para su aplicación práctica con la finalidad de delinear el estado de salud para estrategias de nutrición personalizadas.

Sebastià Galmés, Andreu Palou-March y Francisca Serra, investigadores e investigadora del grupo NuBE, han participado en la publicación del artículo con el título "Omics biomarkers and an approach for their practical implementation to delineate health status for personalized nutrition strategies" a la revista Critical Reviews in Food Science and Nutrition.

La nutrición personalizada (NP) ha ganado mucha atención como herramienta de capacitación de los consumidores para promover cambios en el comportamiento dietético, optimizar el estado de salud y prevenir enfermedades relacionadas con la dieta. La implementación generalizada de la NP se enfrenta a diferentes obstáculos, siendo uno de los más relevantes la caracterización metabólica del individuo. Aunque las tecnologías ómicas permiten evaluar la dinámica del metabolismo con un detalle sin precedentes, su traducibilidad en protocolos de NP asequibles y sencillos sigue siendo difícil debido a la complejidad de la regulación metabólica y a diferentes limitaciones técnicas y económicas.

En este trabajo, se propone un marco conceptual que considera la desregulación de unos pocos procesos globales, a saber, el metabolismo de los carbohidratos, el metabolismo de los lípidos, la inflamación, el estrés oxidativo y los metabolitos derivados de la microbiota, como la base de la aparición de varias enfermedades no transmisibles. Estos procesos pueden evaluarse y caracterizarse mediante conjuntos específicos de marcadores proteómicos, metabolómicos y genéticos que minimizan las restricciones operativas y maximizan la información obtenida a nivel individual. Las metodologías actuales de aprendizaje automático y análisis de datos permiten desarrollar algoritmos para integrar marcadores ómicos y genéticos. La reducción de la dimensionalidad de las variables facilita la implementación de la información ómica y genética en herramientas digitales. Este marco se ejemplifica presentando como caso de uso el proyecto PREVENTOMICS, financiado por la UE.

Referencia del artículo
Keijer J, Escoté X, Galmés S, Palou-March A, Serra F, Aldubayan MA, et al. Omics biomarkers and an approach for their practical implementation to delineate health status for personalized nutrition strategies. Crit Rev Food Sci Nutr. 2023 Apr 19;1–29. doi: 10.1080/10408398.2023.2198605. PubMed PMID: 37077157.

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[Fuente: Bibliosalut]

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