Po raz pierwszy naukowcom z amerykańskiego Narodowego Instytutu Zdrowia (NIH) udało się zidentyfikować wzorce metabolitów we krwi i moczu, które mogą stanowić obiektywny wskaźnik poziomu spożycia energii pochodzącej z wysoko przetworzonej żywności. Metabolity to związki powstałe w wyniku przekształcania pokarmu przez organizm w energię, w procesie znanym jako metabolizm. Na podstawie tych danych badacze opracowali tzw. wielometabolitowy wskaźnik (poly-metabolite score) – narzędzie, które może wspomóc lub nawet zastąpić tradycyjne metody samodzielnego raportowania diety w badaniach nad wpływem odżywiania na zdrowie.
Dotychczasowe metody oceny nawyków żywieniowych oparte były głównie na ankietach, które wiążą się z wieloma ograniczeniami – od błędów w pamięci uczestników po zmienność produktów spożywczych w czasie. Właśnie te ograniczenia zainspirowały zespół badawczy do poszukiwań bardziej precyzyjnych narzędzi diagnostycznych. Zdaniem dr Erikki Loftfield, głównej autorki badania z amerykańskiego Narodowego Instytutu Raka, metabolomika – dziedzina analizująca profil chemiczny produktów przemiany materii – otwiera nie tylko nowe możliwości pomiaru poziomu spożycia przetworzonych pokarmów, ale również pozwala zrozumieć, jak te pokarmy wpływają na nasze zdrowie.
Wysokie spożycie żywności ultraprzetworzonej wiąże się z większym ryzykiem otyłości oraz chorób przewlekłych, w tym niektórych nowotworów. Produkty te, zwykle gotowe do spożycia lub podgrzania, są bogate w kalorie, a ubogie w składniki odżywcze. W badaniach populacyjnych oceniających wpływ takiej diety na zdrowie, opierano się dotąd głównie na subiektywnych raportach uczestników. Dzięki nowym odkryciom zespół NIH oferuje badaczom narzędzie, które może w sposób obiektywny mierzyć poziom spożytej żywności przetworzonej i tym samym przyczynić się do bardziej wiarygodnych wyników badań zdrowotnych.
W analizie wykorzystano dane z kilku wcześniejszych projektów badawczych, które obejmowały próbki biologiczne oraz informacje żywieniowe od 718 starszych dorosłych uczestników, gromadzone przez okres 12 miesięcy. Dodatkowe dane pochodziły z eksperymentalnego badania klinicznego, w którym 20 dorosłych osób przez dwa tygodnie spożywało dietę zawierającą w 80% wysoko przetworzoną żywność, a następnie – w losowej kolejności – dietę pozbawioną takich produktów.
Naukowcy zidentyfikowali setki metabolitów, które wykazywały korelację z procentową ilością energii pochodzącą z wysoko przetworzonych produktów. Następnie, wykorzystując zaawansowane metody uczenia maszynowego, zespół wyróżnił konkretne wzorce metabolomiczne powiązane z wysokim spożyciem tego typu żywności. Na tej podstawie obliczono osobne wielometabolitowe wskaźniki dla próbek krwi i moczu. Dalsze analizy wykazały, że wskaźniki te pozwalają trafnie odróżnić fazy diety przetworzonej i nieprzetworzonej wśród uczestników badania klinicznego.
Warto zaznaczyć, że osoby biorące udział w badaniu były starszymi dorosłymi z USA, co może ograniczać zastosowanie wyników w innych grupach wiekowych i kulturowych. Dlatego też autorzy badania zalecają powtórzenie analiz w populacjach o zróżnicowanych dietach i odmiennych poziomach konsumpcji żywności przetworzonej. W kolejnych etapach badania naukowcy planują również sprawdzić zależności pomiędzy wynikami testów metabolomicznych a ryzykiem wystąpienia chorób takich jak cukrzyca typu 2 czy nowotwory.
To przełomowe podejście pokazuje, jak technologia może wspierać badania zdrowotne i ochronę zdrowia publicznego. Opracowane wskaźniki metabolitowe mogą w przyszłości znaleźć zastosowanie w praktykach klinicznych, badaniach przesiewowych i kampaniach edukacyjnych, które mają na celu ograniczanie spożycia żywności ultraprzetworzonej – prawdziwego wyzwania współczesnej diety.
