Attraverso l’identificazione del metabotipo (fenotipo metabolico), il clinico può stratificare i pazienti in sottogruppi accomunati da profili biochimici omogenei, prevedendo la risposta individuale a specifici nutrienti o interventi dietetici e aprendo la strada a una gestione realmente personalizzata delle patologie metaboliche.
Un esempio paradigmatico è rappresentato dal metabolismo dei carotenoidi, mediato dal gene BCMO1 (beta-carotene 15,15'-monooxygenase 1). Questo enzima catalizza la scissione ossidativa dei carotenoidi, quali quelli derivati da pomodoro o anguria, in retinaldeide (vitamina A). Polimorfismi a singolo nucleotide a carico di tale gene determinano la presenza di “forti” o “deboli” metabolizzatori: il soggetto “debole” presenta una minore efficienza nella conversione della pro-vitamina A e può pertanto richiedere un intervento nutrizionale mirato.
Ulteriori evidenze provengono dal trial clinico Predict 1, che ha impiegato algoritmi di Machine Learning per dimostrare come la risposta post-prandiale, a parità di carico glucidico (per esempio pane integrale), vari in modo marcato tra individui. È stato osservato che, anche in soggetti normoglicemici, livelli elevati di aminoacidi ramificati, in particolare leucina e isoleucina, associati ad alterazioni delle sfingomieline, rappresentano predittori di una maggiore richiesta insulinica post-prandiale e di una ridotta sensibilità all’insulina. L’identificazione precoce del metabotipo consente al nutrizionista di selezionare il regime dietetico con la più alta probabilità di successo terapeutico, mitigando il rischio di insulino-resistenza prima della sua manifestazione clinica.
Il microbiota intestinale agisce come un organo metabolico accessorio, trasformando i substrati alimentari in molecole bioattive. Un esempio emblematico è la produzione di Tmao (trimetilammina-N-ossido). Il processo segue una sequenza definita: l’assunzione di carne rossa fornisce precursori quali L-carnitina e fosfatidilcolina; il microbiota intestinale converte tali substrati in trimetilammina (Tma); la Tma viene quindi assorbita e ossidata a livello epatico dall’enzima Fmo3 (flavin-containing monooxygenase 3) in Tmao, metabolita a potenziale effetto pro-aterogenico. Le evidenze cliniche indicano che la riduzione del consumo di carne rossa dovrebbe essere prioritariamente raccomandata ai soggetti con ecosistema microbico e assetto enzimatico predisposti a un’elevata sintesi di Tmao. Parallelamente, la fermentazione delle fibre alimentari determina la produzione di acidi grassi a catena corta. Regimi dietetici ricchi di fibre promuovono un incremento del rapporto Prevotella/Bacteroides, con un miglioramento significativo del metabolismo glucidico. In questo contesto, la metabolomica consente di modulare il microbiota mediante prebiotici e diete mirate, intervenendo sui mediatori molecolari della salute sistemica.
Silvia Ambrogio
Bibliografia
- Metabolomics: Unveiling biological matrices in precision nutrition and health. Clin Nutr ESPEN. 2024 Dec;64: 314-323.
- Applications of Metabolomics to Precision Nutrition. Lifestyle Genom. 2022;15(1):1-9.
- Precision nutrition-based strategy for management of human diseases and healthy aging: current progress and challenges forward. Front Nutr. 2024 Aug 9;11: 1427608.