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Actualités médicales

Les chercheurs du NIH développent un score de poly-métabolite pour mesurer l'apport alimentaire ultra-transformé

Un nouveau modèle informatique peut prédire avec précision les communautés formées par les microbes intestinaux humains

Pour la première fois, les chercheurs des National Institutes of Health (NIH) ont identifié des modèles de métabolites dans le sang et l'urine qui peuvent être utilisés comme mesure objective de la consommation d'énergie d'un individu à partir d'aliments ultra-traités. Les métabolites sont laissés après que le corps ait converti les aliments en énergie, un processus connu sous le nom de métabolisme. Les scientifiques ont utilisé ces données pour développer un score basé sur de multiples métabolites, connus sous le nom de score de polymétabolite, qui a le potentiel de réduire la dépendance sur ou compléter l'utilisation de données alimentaires autodéclarées dans les grandes études de population. Les résultats sont apparus le 20 mai 2025 Médicament PLOS.

Les limites du régime autodéclaré sont bien connues. La métabolomique offre une occasion passionnante non seulement d'améliorer nos méthodes pour mesurer objectivement des expositions complexes comme l'alimentation et l'apport d'aliments ultra-traités, mais aussi pour comprendre les mécanismes par lesquels le régime alimentaire pourrait avoir un impact sur la santé. « 

Erikka Loftfield, Ph.D., MPH, chercheur principal du National Cancer Institute du NIH

Les régimes riches en aliments ultra-transformés, qui sont définis comme prêts à manger ou prêts à l'emploi, des produits fabriqués industriellement, généralement riches en calories et faibles en nutriments essentiels, ont été liés à un risque accru d'obésité et aux maladies chroniques connexes, y compris certains types de cancer. Des études de grande population quantifier les effets sur la santé des aliments ultraprocesdus reposent généralement sur les données autodéclarées des questionnaires alimentaires. Ces mesures peuvent être soumises à des différences de rapports et ne pas expliquer les changements dans l'approvisionnement alimentaire au fil du temps. À la suite de cette étude, les chercheurs ont désormais une mesure objective de l'apport alimentaire ultra-traité pour aider à faire progresser l'étude des associations entre les aliments ultra-transformés et les résultats pour la santé.

Dans la nouvelle étude, les chercheurs ont utilisé des données de plusieurs études existantes pour identifier les métabolites et les modèles de métabolites dans le sang et l'urine qui étaient liés à une consommation alimentaire ultra-traitée. Les données d'observation proviennent de 718 personnes âgées qui ont fourni des biospécimentes et des informations alimentaires sur une période d'étude de 12 mois. Les données expérimentales provenaient d'un petit essai clinique de 20 adultes du NIH Clinical Center qui ont consommé un régime riche en aliments ultraproces (80% de l'énergie) et un régime composé d'aliments ultraproces (0% d'énergie) pendant deux semaines chacun dans un ordre aléatoire.

Les chercheurs ont trouvé des centaines de métabolites en corrélation avec le pourcentage d'énergie des aliments ultra-transformés dans le régime alimentaire. À l'aide de l'apprentissage automatique, les chercheurs ont identifié les modèles métaboliques associés à une consommation élevée d'aliments ultra-transformés et à des scores de polymétabolite calculés séparément pour le sang et l'urine. Des tests supplémentaires ont révélé que ces scores pourraient se différencier avec précision au sein des sujets d'essai entre la phase de régime hautement traitée et la phase de régime non transformé.

Les participants à l'étude étaient des adultes américains plus âgés dont l'alimentation peut varier des autres populations, par conséquent, les résultats devront être reproduits dans d'autres groupes d'âge. Les chercheurs ont recommandé que ces scores de polymétabolite soient évalués et améliorés dans les populations avec différents régimes et un large éventail de consommateurs alimentaires ultra-traités. De plus, les recherches futures devraient examiner l'association de ces scores de polymétabolite et le risque de maladies telles que le cancer et le diabète de type 2.

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