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Associazione tra fattori di rischio e melanoma cutaneo
Un gruppo di ricercatori provenienti dagli Stati Uniti e dalla Cina ha condotto uno studio di randomizzazione mendeliana (MR) al […]
Alimentazione personalizzata per prevenire neoplasie maligne e nei sopravvissuti al cancro: importanza dei dati nutrigenomici
La nutrizione personalizzata e di precisione utilizza informazioni relative alle caratteristiche e alle risposte soggettive nei confronti dei nutrienti, degli alimenti e dei modelli alimentari, allo scopo di sviluppare strategie dietetiche mirate e più efficaci nel migliorare la salute di ciascun individuo.
Allontanandosi dalla convenzionale “taglia unica”, questi approcci di intervento possono aprire la strada a una salute migliore della popolazione in generale determinando anche un minor numero di malattie non trasmissibili. Attualmente, la maggior parte dei metodi di alimentazione personalizzata e di precisione si è concentrata sulla lotta all’obesità e alle malattie cardiometaboliche, mentre l’impegno rivolto alla prevenzione del cancro e alla gestione dei sopravvissuti alla malattia tumorale risulta ancora limitato.
I progressi ottenuti nella comprensione delle basi biologiche delle patologie oncologiche e del ruolo svolto dall’alimentazione nella prevenzione delle neoplasie maligne e nel prolungare la sopravvivenza dei pazienti, indirizzano verso la necessità di procedere alla sperimentazione e all’applicazione di tali approcci di nutrizione personalizzata e di precisione anche per quanto riguarda il settore delle malattie tumorali.
Questo sforzo può trarre vantaggio dalla maggiore conoscenza delle interazioni tra fattori dietetici, genotipo individuale e microbioma intestinale, elementi che hanno un impatto sul rischio di cancro e sulla sopravvivenza delle persone dopo la diagnosi. La traduzione di queste ricerche di base in azioni di salute pubblica dovrebbe includere l’acquisizione in tempo reale di dati nutrigenomici e l’uso di metodi di integrazione delle informazioni basati sull’intelligenza artificiale (IA).
Fonte: Redox Biol. 2023
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37105011/
