La risonanza magnetica nucleare (Nmr) e la spettrometria di massa (Ms) rappresentano le principali piattaforme analitiche della metabolomica. L’Nmnr offre un approccio robusto e riproducibile, sebbene meno dettagliato; la Ms, grazie all’elevata sensibilità, consente un’identificazione più fine dei metaboliti. L’integrazione con proteomica ed epigenomica permette inoltre di valutare la risposta cellulare ai componenti nutrizionali, osservando il metabolismo direttamente nei siti d’azione. In ambito clinico, tali strumenti rendono possibile un monitoraggio accurato dell’esposizione alimentare e dell’aderenza al piano terapeutico.
Gli studi di intervento metabolomici prevedono la somministrazione controllata di alimenti o nutrienti, seguita dall’analisi di biofluidi (siero, plasma, urine) per identificare biomarcatori di assunzione a breve termine. Un esempio è l’integrazione con inulina in soggetti con prediabete o diabete, associata a riduzioni significative di glicemia, colesterolo totale e trigliceridi. Oltre a documentare l’effetto sul metabolismo glucidico e lipidico, tali dati consentono di monitorare oggettivamente aderenza e risposta biologica.
La metabolomica ha inoltre identificato biomarcatori acuti per alimenti di largo consumo. La prolina betaina è un marcatore specifico dell’assunzione di agrumi; l’escrezione urinaria di 1- e 3-metilistidina traccia il consumo di carne rossa; il 2-furoilglicina si associa al caffè, mentre formiato e citrullina al consumo di bevande zuccherate. L’utilizzo di questi indicatori supera i limiti dei questionari dietetici, aumentando l’accuratezza della valutazione nutrizionale.
Approcci dietetici di precisione sono stati valutati in studi randomizzati in doppio cieco su soggetti sovrappeso e obesi, con l’obiettivo di favorire la perdita ponderale attraverso strategie personalizzate. La stratificazione metabolica preliminare ha consentito di modulare l’intervento in base al profilo individuale, migliorando l’aderenza e l’efficacia terapeutica.
Le coorti prospettiche su larga scala hanno ampliato queste evidenze, identificando biomarcatori di consumo abituale e associandoli al rischio di malattia. In uno studio osservazionale, elevati livelli di ferritina, ridotta glicina e alterazioni dei lipidi epatici sono risultati correlati sia a un maggiore consumo di carne rossa sia a un aumentato rischio di diabete mellito di tipo 2, delineando una possibile traiettoria patogenetica. Biomarcatori specifici sono stati individuati anche per il consumo abituale di pesce oleoso (metil-istidina) e pane integrale (pirralina e derivati dell’acido indolo-carbossilico). Nello studio Predimed, l’impronta metabolica delle noci è stata definita attraverso 18 metaboliti, inclusi marcatori del metabolismo degli acidi grassi e composti derivati dal microbiota intestinale, evidenziando la complessità sistemica della risposta dietetica.
La variabilità interindividuale emerge chiaramente nel metabolismo dei carotenoidi: l’analisi della risposta al consumo di succo di anguria e pomodoro ha permesso di distinguere “forti” e “deboli” metabolizzatori, in relazione a varianti genetiche dell’enzima β-carotene 15,15'-monossigenasi 1, con implicazioni dirette sulla personalizzazione dell’apporto di pro-vitamina A.
Infine, l’assunzione di ferro è stata associata all’oncogenesi del carcinoma polmonare tramite meccanismi epigenetici, rafforzando la necessità di integrare dimensione nutrizionale, genetica e molecolare nella formulazione delle raccomandazioni cliniche. Nel complesso, tali evidenze consolidano il ruolo della metabolomica quale strumento di raccordo tra esposizione alimentare, fenotipo metabolico e rischio di malattia, con ricadute concrete nella pratica clinica.
Silvia Ambrogio
Bibliografia
- Urinary biomarkers of dietary intake: a review. Nutr Rev. (2020) 78:364–81.
- The Mediterranean diet, plasma metabolome, and cardiovascular disease risk. Eur Heart J. (2020) 41:2645–56.
- Role of metabolomics in the delivery of precision nutrition. Redox Biol. (2023) 65:102808.