Dieta, conta anche come abbini i cibi: lo studio che lega le reti alimentari alla longevità

Non mangiamo i singoli alimenti in modo isolato, ma li combiniamo abitualmente in schemi ricorrenti. È da questa osservazione che nasce uno studio pubblicato su The Journal of Nutrition, nel quale un gruppo di ricercatori ha applicato tecniche di apprendimento automatico e analisi delle reti ai dati nutrizionali di adulti canadesi per capire se le combinazioni di alimenti potessero prevedere il rischio di mortalità, malattie cardiovascolari e l’aspettativa di vita.

Gli studiosi hanno analizzato le informazioni provenienti dalla Canadian Community Health Survey–Nutrition del 2004, collegate ai registri sanitari nazionali. Ogni gruppo alimentare è stato rappresentato come un nodo di una rete, mentre le connessioni tra gli alimenti sono state definite sulla base delle loro associazioni statistiche, indipendentemente dagli altri cibi consumati. Attraverso modelli grafici avanzati e algoritmi di rilevamento delle comunità, i ricercatori hanno identificato specifici modelli alimentari e ne hanno valutato l’associazione con gli esiti di salute nel lungo periodo.

Come funziona la rete degli alimenti: dall’intelligenza artificiale ai punteggi individuali

L’aspetto innovativo della ricerca non riguarda soltanto l’identificazione dei modelli alimentari, ma il modo in cui questi vengono costruiti. I ricercatori hanno utilizzato un modello grafico semiparametrico a copula gaussiana, particolarmente adatto ai dati nutrizionali, spesso caratterizzati da distribuzioni molto asimmetriche e dalla presenza di alimenti che alcuni partecipanti non consumano affatto durante la giornata.

Successivamente è stato impiegato l’algoritmo di rilevamento delle comunità di Lovanio, capace di raggruppare automaticamente gli alimenti che tendono a comparire insieme. In questo modo sono state identificate vere e proprie “comunità alimentari”, costituite da gruppi di cibi fortemente collegati tra loro.

Per valutare quanto ciascun individuo seguisse uno di questi modelli, gli autori hanno sviluppato un sistema di punteggio originale. Attraverso la misura della centralità dell’autovettore, ogni alimento ha ricevuto un peso in funzione della sua importanza all’interno della rete. Sono stati inoltre considerati sia il verso positivo sia quello negativo delle associazioni con il cosiddetto alimento centrale della comunità. Il risultato è stato un indice individuale capace di descrivere con maggiore precisione la reale aderenza di ogni partecipante ai diversi modelli alimentari, evitando semplificazioni che caratterizzano molti sistemi di valutazione tradizionali.

Tre modelli alimentari, tre effetti differenti sulla salute

L’analisi ha permesso di identificare tre principali comunità alimentari, ciascuna caratterizzata da una diversa composizione e da differenti associazioni con gli esiti di salute.

La prima era una comunità ricca di alimenti vegetali, comprendente diverse tipologie di verdure, legumi, soia, zuppe, pasta, riso e oli vegetali. In questo schema il fast food risultava associato negativamente, cioè tendeva a non comparire insieme agli alimenti principali del gruppo. Le persone che mostravano una maggiore aderenza a questo modello presentavano risultati nettamente migliori: confrontando chi apparteneva al 90° percentile con chi era al 10°, il rischio di mortalità per tutte le cause risultava inferiore del 51%, con una riduzione del 59% tra le donne e del 48% tra gli uomini. Inoltre si osservava una diminuzione del 45% del rischio cardiovascolare e un incremento stimato dell’aspettativa di vita pari a 8,3 anni nelle donne e 6,1 anni negli uomini.

La seconda comunità era invece centrata sulle bevande zuccherate. A questo modello risultavano associati positivamente cereali raffinati e snack salati, mentre acqua, cereali integrali, frutta fresca, yogurt, frutta secca e semi comparivano nella direzione opposta. Una maggiore aderenza a questo schema è risultata associata a esiti meno favorevoli, con differenze particolarmente evidenti nella popolazione maschile.

La terza comunità rappresentava una colazione ricca di grassi, comprendente grassi solidi, caffè, zucchero, carne lavorata, uova, pancake e waffle. In questo caso il tè era l’unico alimento associato negativamente. Tuttavia questo modello non ha mostrato associazioni statisticamente significative né con la mortalità complessiva né con il rischio di sviluppare malattie cardiovascolari.

Perché conta la combinazione degli alimenti

Lo studio suggerisce che il valore di una dieta non dipende esclusivamente dai singoli alimenti, ma anche da come questi vengono abitualmente associati tra loro. Due persone possono consumare gli stessi cibi in quantità simili, ma inserirli in contesti alimentari molto diversi, con possibili effetti differenti sulla salute. L’approccio basato sulle reti permette proprio di cogliere queste interazioni, offrendo una rappresentazione più realistica delle abitudini alimentari rispetto ai tradizionali modelli che analizzano gli alimenti separatamente o attraverso semplici punteggi di qualità della dieta.

Verso linee guida più personalizzate, ma servono ulteriori conferme

Gli autori sottolineano che i risultati descrivono associazioni osservazionali e non dimostrano un rapporto di causa-effetto. Non è quindi possibile affermare che seguire uno specifico modello alimentare riduca direttamente il rischio di morte o aumenti l’aspettativa di vita. Rimane infatti possibile che altri fattori, come attività fisica, condizioni socioeconomiche o stili di vita complessivi, abbiano contribuito alle differenze osservate.

Nonostante questo limite, il metodo proposto rappresenta un importante passo avanti nella ricerca nutrizionale. La possibilità di trasformare reti alimentari complesse in punteggi individuali apre infatti nuove prospettive sia per la prevenzione sia per la medicina personalizzata. In futuro, dopo ulteriori validazioni in popolazioni diverse da quella canadese, questo approccio potrebbe aiutare a sviluppare raccomandazioni dietetiche più precise, costruite non soltanto sui nutrienti o sui singoli alimenti, ma sulle reali combinazioni con cui vengono consumati. Gli autori ritengono inoltre che l’analisi delle reti possa contribuire a identificare differenze tra uomini e donne e a definire strategie di prevenzione delle malattie croniche maggiormente adattate alle caratteristiche delle diverse popolazioni.

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