MAMMAL (Minimally-modified AMino Microbiota heALth)

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MAMMAL (Minimally-modified AMino Microbiota heALth)

Ente finanziatore EIT FOOD – Call 2021-2022

Coordinatore: Dr.ssa Carlotta De Filippo

IBBA Sezione Pisa

Lo studio del microbiota intestinale, la cui composizione è strettamente legata al regime dietetico, ha attirato grande attenzione in quanto coinvolto nella patogenesi di numerose patologie, rappresentando quindi un promettente target per la traslazione della ricerca clinica all’ambito nutrizionale con la possibilità di individuare alimenti con attività prebiotica cioè alimenti in grado di favorire la crescita di ceppi batterici intestinali con attività benefica per l’ospite. A questo proposito la comprensione della relazione tra dieta, metaboliti e ospite/microbiota è una delle sfide chiave per studiare la nutrizione personalizzata per i segmenti più fragili della popolazione, come soggetti affetti da patologie croniche, ma anche bambini e anziani. Considerando che il microbiota intestinale è cruciale per l’omeostasi e per lo sviluppo di un sistema immunitario funzionale o l’insorgenza di intolleranze o fenomeni di disbiosi, la modulazione del microbiota attraverso interventi dietetici è uno degli approcci più promettenti. Una domanda fondamentale nella nutrizione umana è come il microbiota intestinale interagisce con i composti presenti negli alimenti ad azione prebiotica (p.es nel caso di alimenti contenenti fibre) ma anche con i composti che si generano in seguito a processi di lavorazione degli alimenti.

Nel caso dello studio sulle preparazioni di latte artificiale, anche se il latte materno rimane l’alimento ideale per i lattanti [l’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) raccomanda l’allattamento esclusivo al seno dalla nascita ai 6 mesi come standard ottimale per l’alimentazione], la sostituzione con il latte artificiale si propone come una strategia dietetica efficace, nel caso in cui il latte materno non sia disponibile, o non sia

sufficiente a soddisfare i fabbisogni nutrizionali. In questo senso, l’individuazione della formulazione più appropriata in grado di produrre metaboliti benefici nell’intestino è un aspetto importante.  Per quanto riguarda le possibili proprietà prebiotiche di formulazioni di latte artificiale, risulta estremamente importante definire formulazioni in grado di promuovere la crescita di una comunità microbica capace di aumentare la produzione endogena degli acidi grassi a catena corta (SCFAs) ma anche, definire processi di trasformazione alimentare, che riducano al massimo tutti i procedimenti responsabili della produzione di prodotti secondari potenzialmente tossici, favorendo invece la produzione di substrati utilizzabili dal microbiota intestinale per la produzione di SCFAs.

L’apparato digerente incompleto del neonato allattato con formule a base di latte artificiale può essere influenzato da modificazioni di proteine/carboidrati derivanti dai processi di lavorazione. Tra queste modificazioni, la reazione di Maillard (o reazione di glicazione, MR) comprende una gamma di trasformazioni chimiche durante la lavorazione degli alimenti, con modificazioni delle proteine che generano prodotti di glicazione avanzata (d-AGE), i cui effetti sul microbiota intestinale non sono stati ancora ben caratterizzati. La disponibilità di nuovi substrati e fonti di carbonio può portare alla iper-regolazione di specifiche vie metaboliche nel microbiota intestinale e, infine, alla selezione attraverso la crescita, di specie microbiche specifiche capaci di generare metaboliti funzionali con proprietà benefiche come gli SCFA. Sebbene il microbiota possa essere addestrato come “metabolizzatore” di fonti proteiche, poco si sa sulla connessione tra microbiota intestinale e alimenti trasformati (come gli IF), né sui metaboliti generati. Il microbiota intestinale umano fermenta oligopeptidi alimentari producendo metaboliti specifici con effetti sia positivi che negativi. Il ruolo dei metaboliti dei composti della glicazione è per lo più sconosciuto.

Il livello di glicazione in termini di rapporto tra i composti Amadori (intermedi MR costituiti

da una parte zuccherina condensata con un’unità amminica) e i d-AGE possono regolare selettivamente la crescita di specie che presentano geni per la metabolizzazione di aminoacidi modificati in SCFAs come butirrato e acetato. Le informazioni sull’impatto sul microbiota intestinale di diverse formulazioni di latte artificiale (Infant Formula o IF), e formulazioni preparate con proteine più o meno idrolizzate [EHF (extensive hydrolyzation) e PHF (poorly hydrolyzed)], possono consentire la riprogettazione delle formulazioni a base di tali prodotti per offrire benefici simili al latte umano sia per la popolazione infantile ma anche

per la popolazione degli anziani.

Il progetto MAMMAL (Minimally-modified AMino Microbiota heALth) che vede come partners Danone  Research (France) e il CSIC (Consejo Superior de Investigaciones Científicas, Spain) si pone lo studio di nuove formulazioni di latti artificiali con proteine a vario grado di idrolizzazione, al fine di studiare come la trasformazione dell’alimento latte e le conseguenti modificazioni proteiche influenzino la capacità del microbiota intestinale di funzionare come un “bioremediator”, in grado di produrre metaboliti benefici come gli SCFAs, aspetto che non è stato chiarito fino ad oggi. Tali studi verranno eseguiti su modelli in vitro e in vivo utilizzando tecnologie “omiche” al fine di caratterizzare comunità microbiche specifiche e i relativi metaboliti. L’originalità della proposta consiste nel delineare la capacità del microbiota intestinale di metabolizzare e produrre energia da aminoacidi modificati, inevitabilmente formati durante il processo produttivo, di identificare le specie microbiche coinvolte nell’utilizzo del neoformato composto, di identificare i metaboliti specifici formati e costruire le basi per un quadro olistico dell’impatto sulla salute, nonché di invitare i produttori alimentari ad adottare la conoscenza acquisita nella pratica manifatturiera applicando tecniche chemiometriche e analisi di dati multivariati in grado di discriminare tra modifiche utili e alterazioni indesiderate di proteine.