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Description:
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O exposoma é o conjunto de todas as exposições ambientais e estilos de vida que um indivíduo sofre ao longo da vida, incluindo fatores químicos, físicos, biológicos e sociais. Ele influencia diretamente a saúde, interagindo com a genética e o metabolismo, podendo levar a doenças como diabetes, doenças cardiovasculares, câncer, etc. Entender e medir o exposoma é complexo porque ele é dinâmico e multifatorial. Componentes do exposomaO exposoma pode ser dividido em três grandes domínios: Exposições externas gerais: Poluição do ar, água, produtos químicos ambientais, radiação. Condições sociais e estilo de vida: dieta, sono, estresse, atividade física.
Exposições internas: Resposta biológica: Alterações no metabolismo, epigenética, proteômica e sinalização celular. Fenótipo clínico (como resistência à insulina ou obesidade).
Como avaliar o exposoma?Não existe um exame único que diga “esse é seu exposoma”. Mas podemos aproximar usando várias abordagens: a) Exames clínicosPara diabetes e doenças metabólicas: Esses exames não medem exposições diretamente, mas mostram consequências do exposoma (ex.: dieta, sedentarismo, poluição, inflamação crônica).
b) Exames metabolômicosc) Exames genômicos / epigenômicosAvaliam como exposições modificam a expressão gênica (metilação do DNA, microRNAs). Útil para estudar efeitos cumulativos do exposoma ao longo do tempo.
Estratégia prática de avaliação do exposoma em saúde metabólicaColeta de dados clínicos: Histórico de dieta, atividade física, tabagismo, uso de medicamentos. Peso, circunferência abdominal, pressão arterial.
Análises laboratoriais padrão: Metabolômica: Amostras de sangue/urina para identificar metabolitos indicativos de exposição ambiental ou alterações metabólicas. Ferramenta poderosa para entender alterações pré-clínicas (antes da diabetes ou síndrome metabólica).
Integração com dados de estilo de vida e ambientais: Análise de risco: Correlacionar alterações metabolômicas com risco de diabetes, obesidade ou hipertensão. Pode usar inteligência artificial ou modelos estatísticos multivariados para integrar os dados.
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