L'integrazione personalizzata mediante intelligenza artificiale (IA) rappresenta una delle frontiere più avanzate della nutrizione di precisione, poiché sposta l'attenzione da interventi generalizzati a strategie mirate fondate sui dati individuali. Questo approccio risulta particolarmente promettente nell'ambito della salute materna, dove l'integrazione di micronutrienti multipli (Mms) può essere ottimizzata per migliorare gli esiti della gravidanza. Un elemento centrale in questo ambito è il gemello digitale nutrizionale, un modello computazionale che simula i processi fisiologici e metabolici di un individuo.

Il panorama della medicina moderna si trova ad affrontare una sfida sempre più complessa: la gestione delle interazioni tra farmaci e integratori. Al recente congresso della Società Italiana di Nutraceutica (SINut) tenutosi a Bologna, Sheila Leone, dell’Università “G. d’Annunzio” di Chieti-Pescara, ha illustrato come la Digital Health e l’Intelligenza Artificiale (IA) possano rappresentare una soluzione, pur non essendo prive di rischi.

L’Intelligenza Artificiale (IA) non rappresenta più un’astrazione teorica, ma si configura come un vero e proprio catalizzatore per la trasformazione del “dark matter” degli alimenti, ovvero l’ampia e ancora poco caratterizzata gamma di composti bioattivi, in mappe strutturate di ipotesi predittive, successivamente sottoposte a validazione empirica in vitro e in vivo. In questo ambito ancora largamente inesplorato, che costituisce il cuore dell’esposoma dietetico, i peptidi bioattivi derivati dagli alimenti (Food bioactive peptides, Fbp) emergono come elementi chiave per comprendere le interazioni tra dieta e salute.