¿Es demasiado pronto para que la genética personalizada influya en las decisiones de salud?
A medida que aprendemos más y más sobre cómo nuestros genes influyen en nuestra salud, cada vez está más claro que los alimentos afectan a cada persona de maneras únicas. Ese es el enfoque de un campo emergente llamado nutrigenómica: el estudio de cómo la nutrición nos impacta en un nivel genético, y cómo nuestras elecciones de alimentos podrían alterar la función misma de nuestros genes.
Según los defensores de la nutrigenómica, esta ciencia podría allanar el camino para un asesoramiento más personalizado y, a su vez, más eficaz sobre cómo y qué comer.
Con ese fin, las pruebas genéticas podrían algún día determinar qué alimentos específicos pueden ayudarlo a lograr un mejor control de peso y una mayor protección contra enfermedades crónicas como la enfermedad cardíaca , la diabetes y el cáncer.
La ventaja de salud de la nutrigenómica
Gracias en parte a la investigación nutrigenómica en curso, ahora entendemos que las variaciones individuales en nuestra composición genética juegan un papel en factores como el apetito, el metabolismo, la respuesta de azúcar en la sangre y la formación de células grasas. Debido a esta variación genética, el asesoramiento dietético generalizado puede llegar tan lejos para ayudarnos a mantener nuestra salud y controlar nuestro peso.
De hecho, se cree que la falta de un asesoramiento dietético más personalizado y matizado puede contribuir a nuestra incapacidad continua para abordar cuestiones tales como la epidemia de obesidad. Al reemplazar las recomendaciones de talla única por un enfoque de nutrición genéticamente personalizado, sugieren los defensores, es más probable que los individuos se apeguen a ese consejo y logren un bienestar duradero.
La ciencia detrás de la nutrigenómica
En este punto, faltan estudios a gran escala y de largo plazo que analicen la efectividad del asesoramiento dietético basado en nutrigenómica. Aún así, un creciente cuerpo de investigación indica que las dietas personalizadas genéticamente pueden mejorar su salud.
Esta investigación incluye un estudio publicado en la revista Cell en 2015, que encontró que la nutrición personalizada puede ayudar con el control del azúcar en la sangre (un factor clave en la prevención y el tratamiento de la diabetes).
Para este estudio, los investigadores comenzaron recopilando datos de 800 personas en el transcurso de una semana. Los datos fueron recopilados a través de una variedad de métodos, que incluyen el control de azúcar en la sangre, análisis de sangre, cuestionarios de salud e información autoinformada sobre la ingesta de alimentos. Al analizar estos datos, los investigadores encontraron que los diferentes miembros del estudio mostraron respuestas muy diferentes de azúcar en la sangre a los mismos alimentos (y que estas respuestas individuales se mantuvieron constantes día a día).
Como ejemplo de sus hallazgos sobre los efectos individualizados de ciertos alimentos, los autores del estudio apuntan a un participante de estudio de mediana edad con obesidad y prediabetes. Si bien esta participante incluyó tomates en su dieta como parte de sus esfuerzos por comer saludablemente, las pruebas realizadas durante el estudio mostraron que consumir tomates en realidad le provocó un aumento en el nivel de azúcar en la sangre.
Una vez que se completó la primera fase de este estudio, los investigadores desarrollaron un algoritmo para predecir la respuesta personalizada de azúcar en la sangre a "comidas de la vida real". A continuación, el equipo de investigación colocó a 26 participantes adicionales en el estudio sobre dietas personalizadas basadas en genética. Los resultados revelaron que seguir este consejo dietético personalizado ayudó a reducir los niveles de azúcar en la sangre después de las comidas de los participantes.
También hay alguna evidencia de que el asesoramiento dietético genéticamente basado podría conducir a mayores mejoras en los hábitos alimentarios, en comparación con las recomendaciones dietéticas más generalizadas. En un estudio publicado en la revista PLoS One en 2014, por ejemplo, los investigadores asignaron 138 adultos jóvenes sanos a dos grupos de estudio: uno que recibió asesoramiento dietético basado en ADN para cuatro componentes dietéticos diferentes (ingesta de cafeína, sodio, vitamina C y azúcar), y uno que recibió consejos dietéticos estándar para los mismos componentes.
Después de tres meses, los que recibieron asesoramiento dietético basado en el ADN comenzaron a mostrar mejoras en sus dietas.
Después de 12 meses, esas mejoras fueron aún más significativas. Por ejemplo, los participantes del estudio que fueron informados que portaban una versión de un gen relacionado con la ingesta de sal y la presión arterial alta redujeron su ingesta de sodio en mayor medida, en comparación con aquellos que recibieron consejos estándar para la ingesta de sodio.
Además, un estudio publicado en el American Journal of Clinical Nutrition en 2017 encontró que la nutrición basada en factores genéticos puede ayudar a promover la pérdida de peso dirigiéndose a los rasgos genéticos relacionados con la obesidad.
Nutrigenómica y nutrición personalizada
En los últimos años, varias compañías han comenzado a ofrecer asesoramiento dietético personalizado basado en pruebas genéticas. Sin embargo, los expertos en el campo de la nutrigenómica advierten que tal consejo puede no ser científicamente sólido. Debido a que las interacciones entre los nutrientes y el genoma son tan complejas, se necesita mucha más investigación para comprender cómo la nutrigenómica podría ayudarlo a construir una mejor dieta.
> Fuentes:
> San-Cristóbal R, Fallaize R, Macready AL, et al. "¿Pueden los consejos genéticos ayudarlo a perder peso? Hallazgos del ensayo controlado aleatorizado europeo Food4Me. "Am J Clin Nutr. 2017 de mayo; 105 (5): 1204-1213.
> Nielsen DE, El-Sohemy A. "Revelación de información genética y cambio en la ingesta dietética: un ensayo controlado aleatorio". PLoS One. 14 de noviembre de 2014; 9 (11): e112665.
> Zeevi D, Korem T, Zmora N, y col. "Nutrición personalizada por predicción de respuestas glicémicas". Cell. 2015 Nov 19; 163 (5): 1079-1094.
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