Attraverso l’amplificazione della “cascata omica”, piccoli cambiamenti a livello genico o proteico si traducono in ampie variazioni nel profilo dei metaboliti. In altre parole, la firma metabolica agisce come un amplificatore precoce degli squilibri sistemici, dallo stress ossidativo alle disfunzioni del metabolismo lipidico o amminoacidico, molto prima che si manifesti un danno strutturale irreversibile.

Comprendere queste vie biochimiche è essenziale per passare da una nutrizione meramente riparativa a una strategia di precisione fondata sulla biologia dei sistemi. L’integrazione delle scienze omiche consente al clinico di intervenire sulla traiettoria della malattia ben prima che il danno diventi irreversibile. Se la diagnostica tradizionale offre una fotografia statica, le omiche restituiscono un filmato dinamico del fenotipo biologico, permettendo interventi calibrati sulla biochimica individuale.

La metabolomica “untargeted” (non mirata) è un approccio di ricerca orientato alla profilazione globale e sistematica dei metaboliti a basso peso molecolare, quali zuccheri, aminoacidi e lipidi, presenti in un campione biologico, senza focalizzarsi su molecole predefinite. L’approccio non mirato fornisce quindi una visione d’insieme della composizione metabolica, mentre quello targeted è fondamentale per la traduzione clinica, poiché si concentra sulla quantificazione di un set specifico e predefinito di metaboliti.

L’approccio Metabolomics activity screening (Mas) ha consentito di riclassificare metaboliti come la taurina, da semplici biomarker a modulatori funzionali. La taurina, infatti, non si limita a indicare il turnover cellulare, ma promuove attivamente la maturazione dei precursori cellulari aumentando la disponibilità di serina. Questo incremento risulta cruciale per la biosintesi dei glicosfingolipidi, componenti essenziali delle membrane cellulari e della mielina, dimostrando come l’intervento nutrizionale possa orientare direttamente la riprogrammazione del fenotipo.

Le scienze omiche si configurano dunque come il pilastro della nutrizione clinica del futuro, poiché mettono in luce la gerarchia della regolazione metabolica. Se la genomica identifica il rischio potenziale (ad esempio varianti di COL1A1 o PLS3), è la metabolomica a fornire l’istantanea funzionale del flusso biochimico in atto.

L’integrazione di dati trascrittomici e proteomici consente di individuare i nodi regolatori critici; tuttavia, è la firma metabolica a confermare l’efficacia biologica di un intervento. Per esempio, l’integrazione di calcio e vitamina D3, associata all’esercizio fisico di resistenza, può indurre una riduzione significativa della creatinina urinaria con contestuale incremento di guanidinoacetato e colina, evidenziando una riattivazione del metabolismo energetico sistemico, ben prima dell’osservazione di modificazioni cliniche manifeste.

La comprensione dei meccanismi molecolari della senescenza cellulare e dell’osteoimmunologia consente al clinico che opera nell’ambito della nutrizione di agire come un vero e proprio “ingegnere biologico”, capace di modulare e riprogrammare il metabolismo.

In questo scenario, se da un lato si apre la possibilità di sviluppare protocolli personalizzati per correggere traiettorie metaboliche specifiche, come quelle relative al metabolismo della carnitina o della lisina, dall’altro i costi delle indagini restano elevati e i pannelli di metabolomica targeted, riproducibili e realmente applicabili in ambito clinico, sono ancora limitati. Il ruolo dello specialista consiste quindi, allo stato attuale, nel navigare questa complessità integrando i dati omici con i marcatori tradizionali, al fine di identificare il driver metabolico primario: infiammazione cronica, stress ossidativo o deficit mitocondriale? La risposta risiede in un’interpretazione realmente integrata del dato biologico.

Silvia Ambrogio

Bibliografia

• Precision nutrition: Is tailor‑made dietary intervention a reality yet? (Review). Biomed Rep. 2025 Mar 17;22(5):86.
• Paving the way to precision nutrition through  Front Nutr 2019; 6 :41.