Aplicações da multiômica na nutrição

A nutrição, historicamente, foi pautada em recomendações gerais para populações. Entretanto, avanços recentes na biologia molecular e na ciência de dados abriram caminho para a nutrição de precisão, na qual intervenções alimentares são adaptadas às características únicas de cada indivíduo.

Nesse contexto, a integração multiômica – que combina informações do genoma, epigenoma, transcriptoma, proteoma, metaboloma, lipidoma e microbioma – vem transformando a forma como compreendemos a relação entre dieta, saúde e doença. Aprenda mais aqui.

1. Genômica nutricional

A análise do genoma permite identificar variantes genéticas que influenciam a resposta a nutrientes. Por exemplo, polimorfismos em genes do metabolismo lipídico ou da intolerância à lactose ajudam a orientar recomendações dietéticas personalizadas.

2. Epigenômica e transcriptômica

A alimentação modula o epigenoma (como a metilação do DNA) e a expressão gênica. Nutrientes como folato, vitamina B12 ou compostos bioativos de vegetais podem alterar esses padrões, afetando processos como inflamação, envelhecimento e risco de câncer. O uso integrado de epigenômica e transcriptômica permite mapear como diferentes padrões alimentares “reprogramam” o metabolismo celular.

3. Proteômica e metabolômica nutricional

O proteoma e o metaboloma refletem diretamente o estado funcional do organismo. Alterações nos perfis de proteínas inflamatórias ou metabólitos energéticos (como aminoácidos, ácidos graxos de cadeia curta, ácidos biliares) mostram como o corpo responde a dietas específicas. A metabolômica, em especial, é útil para detectar biomarcadores de adesão dietética (por exemplo, consumo de frutas, vegetais, carne vermelha) e para monitorar o impacto de nutrientes na saúde metabólica.

4. Lipidômica

Os lipídios não apenas fornecem energia, mas também atuam como moléculas sinalizadoras. A lipidômica nutricional investiga como diferentes fontes de gordura (ômega-3, ômega-6, saturadas, trans) modulam vias inflamatórias e cardiovasculares. Isso possibilita delinear intervenções específicas para prevenção de doenças crônicas.

5. Microbioma intestinal e oral

A dieta é um dos principais moduladores do microbioma, e a integração de dados multiômicos mostra como diferentes padrões alimentares remodelam comunidades bacterianas e seus metabólitos (ex.: butirato, propionato). Esse eixo microbioma–metaboloma é crucial para compreender a saúde intestinal, obesidade, diabetes tipo 2 e até a saúde mental.

6. Exposoma, estilo de vida e dados digitais

Além das camadas moleculares, o conceito de exposoma inclui fatores ambientais e comportamentais, como poluição, estresse, sono e atividade física. Aliado ao uso de wearables (sensores corporais que monitoram glicemia, gasto energético, sono), é possível capturar dados em tempo real que enriquecem a personalização nutricional.

7. Integração e aplicações clínicas

Combinando todas essas dimensões em modelos de machine learning e deep learning, é possível:

• Prever risco individual de doenças relacionadas à dieta (obesidade, diabetes, cardiovasculares).

• Subtipar fenótipos metabólicos: por exemplo, diferentes tipos de obesidade com mecanismos distintos.

• Descobrir novos biomarcadores nutricionais, úteis para monitoramento dietético.

• Avaliar resposta a intervenções, ajustando planos alimentares de forma dinâmica.

A multiômica aplicada à nutrição inaugura uma nova era, na qual a alimentação deixa de ser uma recomendação generalista e passa a ser um instrumento terapêutico personalizado, capaz de prevenir doenças, otimizar desempenho metabólico e promover longevidade saudável. Essa abordagem integrativa conecta dieta, genética, microbiota e ambiente, permitindo compreender o ser humano como um sistema biológico complexo em constante interação com o que consome.

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