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VI Ciclo de conferenciasVI Ciclo de conferenciasALIMENTACIALIMENTACIÓÓN FUERA DEL HOGAR N FUERA DEL HOGAR
Son Son fiablesfiables loslos datosdatos de la de la TablasTablasde de ComposiciComposicióónn de de AlimentosAlimentos??
Gaspar Ros BerruezoGaspar Ros BerruezoCatedrCatedráático de Nutricitico de Nutricióón y n y
BromatologBromatologííaa
Red
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Mito
Las espinacas tiene mucho hierro.
1890 J. Alexander:
estaba diseccionando una hoja de espinaca.
Su secretaria se equivocó al apuntar las propiedades en la línea correspondiente al hierro:
multiplicó por 10 la cantidad hierro al olvidar una coma (de 3 a 30 mg/100g).
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Mito
Las espinacas tiene mucho hierro.
1929 (17 de enero)The New York Evening JournalLos dibujantes Dave y MaxFleischer habían dibujado crean nuevo héroe
Nace Popeye. En EE.UU anemia infantil creciente.
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++
1900 2000
Identificación de nutrientes esenciales
Prevenir deficienciasMantener funciones corporales
Dirigida a evitar déficitsNutriciNutricióónn adecuadaadecuada
Desarrollo de“alimentos sin”
Desarrollo de“alimentos sin”
Se observa la relación ciertos nutrientes y
enfermedades crónicas
Cambios en el estilo de vidaMayor esperanza de vidaAvances tecnológicosAlto coste sanitario
Enfocada a la promoción de saludNutriciNutricióónn óóptimaptima
Desarrollo de“alimentos Funcionales”
Desarrollo de“alimentos Funcionales”
Evolución del concepto de Nutrición
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CANUTRICIÓN-ALIMENTACIÓN MODERNA
(SIGLO XXI)
El conocimiento de la composición química de los alimentos es el primer elemento esencial en el tratamiento alimentario de las enfermedades o en cualquier estudio cuantitativo de la nutrición humana.
(McCance y Widdowson, 1940)
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TCA
Tradicionalmente la fuente de información sobre la composición de los alimentos ha consistido en tablas impresas de composición de alimentos (TCA).Proporcionan información sobre la composición de los alimentos más importantes en la alimentación de una población.
Tabla de composición de
alimentos A1
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CALas primeras tablas de
composición de alimentos
Von Voit en Alemania 1831-1908.
Atwater en los Estados Unidos de América
1844-1907.
Plimmer en el Reino Unido. (Somogyi, 1974; Atwater y Woods, 1896; Widdowson, 1974
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1974 Southgate estableció una distinción entre estos dos sistemas, a los que denominó respectivamente método directo e indirecto de compilación de tablas.
La INFOODS describió dichos métodos y otros procedimientos de compilación de datos de composición de alimentos (Rand et al., 1991).
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CAMétodo directo
Ventajas Todos los valores son el resultado de análisis llevados a cabo expresamente para la base de datos que se está compilando.Estrecho control de los procedimientos:
muestreo, análisis y control de calidad
Permite obtener datos muy fidedignos.
Análisis real de los alimentos.
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CAMétodo directo
InconvenientesInconvenientesCostoso y Costoso y Prolongado y Prolongado y Ejerce presiEjerce presióón sobre los recursos analn sobre los recursos analííticos ticos disponibles en muchas partes del mundo.disponibles en muchas partes del mundo.
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CAMétodo indirecto
Se utiliza casi siempre Se utiliza casi siempre cuando los recursos analcuando los recursos analííticos son limitados o ticos son limitados o el suministro de alimentos procede en gran parte de el suministro de alimentos procede en gran parte de productos alimenticios importados de otros paproductos alimenticios importados de otros paííses cuyos ses cuyos datos sobre la composicidatos sobre la composicióón estn estáán disponibles. n disponibles.
Aunque el mAunque el méétodo indirecto requiere evidentemente todo indirecto requiere evidentemente menos recursos analmenos recursos analííticos que el directo, el grado ticos que el directo, el grado de minuciosidad necesario en su examen hace que de minuciosidad necesario en su examen hace que con frecuencia resulte prolongado y costoso.con frecuencia resulte prolongado y costoso.
Se utilizan datos tomados (prestados o “borrowed”de la bibliografía publicada o de informes de laboratorio inéditos..
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CAMétodo indirecto
InconvenientesHay menos control sobre la calidad de los datos,que
Pueden ser desiguales. Hay que tener mucho cuidado a la hora de evaluarlos para su inclusión en la base de datos.
En algunos casos, los valores pueden ser atribuidos, calculados o tomados prestados de otras tablas o bases de datos y puede resultar imposible remontarse a la fuente original; estos valores tienen un grado menor de confianza.
Se utilizan datos tomados (prestados o “borrowed”de la bibliografía publicada o de informes de laboratorio inéditos..
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Método combinado
La mayor parte de las bases de datos de composición de alimentos se elaboran en la actualidad con
valores analíticos originalesotros tomados de la bibliografía
y de otras bases de datos, así como con valores atribuidos y calculados.
Mezcla de métodos directo e indirecto.
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TCAProblemas más frecuentes:
Suelen ser estáticas en el tiempo.Datos propios: 20%Incompletas en los nutrientes analizados y de interés para el estudio.Metodología analítica variable.Muestreo incompleto.
Su elaboración es muy costosa; por tal razón se suele combinar la ejecución de un programa de muestreo y análisis con la utilización de datos ya existentes.
Tabla de composición de
alimentos A1
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CATablas de composición de
alimentos(TCA) frentes a bases de datos (BDCA).
Hoy en día el formato básico son las bases de datos de composición de alimentos (BDCA).Ventajas:
Actualizables o dinámicas.Ágiles y rápidas.Accesibles (INTERNET).Mayor capacidad.Mayor documentación.INTERNACIONALES.
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La necesidad de disponer de BDCA
Realización de estudios nutricionales en los que se cuantifica la ingesta de determinados componentes y/o se evalúa su efecto.Planificación de la ingesta de individuos o grupos de individuos.Formulación de alimentos y su etiquetado nutricional.Otros: laboratorios de análisis, elaboración de regulaciones, docencia, etc.
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Situación actual en Europa (I): puntos débiles
Las diferentes TCA y BDCA europeas:Utilizan diferentes idiomasUtilizan diferentes sistemas de descripción y clasificación de alimentosPresentan diferencias en la definición de los componentesPresentan diferencias en los métodos analíticosEstán insuficientemente documentadas
La compatibilidad de las diferentes BDCA europeas es baja
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CAANTECEDENTES
Iniciativas a nivel europeo
Proyecto EPIC (inicio~1990)
Proyecto ENDB (1998-2004)
Red EuroFIR
EPIC NutrientDatabase
(9 países europeos)
Eurofoods-ENFANT
(1990-1993)
COST Action 99
(1995-1999)
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CAEuropean Food Information
Resource Network (EuroFIR)
Una red de excelencia para proporcionar información sobre alimentos
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CAThe EuroFIR Vision
The Internet
PTSP
FR
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ITEPIC
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SK
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TR
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Before March 2005MA
Anders Möller - DFVF (modified)
Online
Static
Info
No Info ?
No NDB
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Situación actual en Europa (y II): problemas generados
Los estudios nutricionales multicéntricos (p.e. EPIC) realizados en Europa precisan datos comparables procedentes de diferentes países.La imposibilidad de intercambiar datos de composición entre países impide realizar colaboraciones que disminuyan costes, y esto impide proporcionar más y mejores datos.Existen “vacios” de conocimiento en la composición de alimentos que es preciso llenar (alimentos tradicionales, alimentos de minorias étnicas, compuestos bioactivos).
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Soluciones
Incrementar la compatibilidad BDCA nacionales que haga posible el intercambio de datos y la generación de una BDCA europeaIncluir información detallada sobre recetas tradicionales y alimentos étnicos (composición, forma de preparación, ingredientes, etc.)Incorporar información sobre compuestos bioactivosEstablecer herramientas de acceso eficiente a esta información (TIC)
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CAThe EuroFIR Vision
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Before March 2005MA
Anders Möller - DFVF (modified)
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CAMy EuroFIR Hope
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Some time in the futureMA
Anders Möller - DFVF (modified)
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No NDB
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Impacto de las solucionesIncremento de la validez de los estudios nutricionalesIncremento en la cantidad y calidad de la información sobre alimentos (composición, recetas, consumo)Mejor acceso a esta información, que estarácontinuamente actualizadaContinuidad: EuroFIR será una plataforma estable pan-europea
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BDCA Española destinada a EuroFIR*
Se trata de una oportunidad importante para conseguir una BDCA de referencia unificada y una estructura que la amplíe y mantenga.Puede significar una experiencia muy útil para el desarrollo de una BDCA española y en la participación de proyectos europeos como EuroFIRo EPIC.Coordinación: AESA (N)
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Papel de la AESA (N)
INDUSTRIA
SISTEMA I+D USUARIOS
ADMINISTRACIÓN
UniversidadesCentros de I+D
ConsumidoresInvestigadoresAdministraciónIndustriaSistema sanitarioMinisterios
Laboratorios de control
Federaciones industriasFederaciones gremialesFundaciones
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CARed Temática BDECA
ObjetivosIdentificar y evaluar las fuentes de datos potenciales
Estudiar la creación de una organización que se encargue del mantenimiento de la BDCA (€)
Colaborar con EuroFIR en determinadas actividades
Incrementar la comunicación y colaboración entre grupos
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Industria agroalimentaria
Puede aportar datos de composición de sus productos y otro tipo de informaciónInterés directo o indirecto en BDCA:
Etiquetado nutricionalDiseño de nuevos productosArgumentos beneficios sobre la salud
Ente promotor observador? Participación en organización a cargo de BDCA?...
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Red Temática: Grupos de Trabajo
• Grupo 1: Actividades de coordinación de la Red
• Grupo 2: Selección de alimentos y nutrientes
• Grupo 3: Estudio de las posibles fuentes de datos
• Grupo 4: Estudio de una organización
• Grupo 5: Elaboración de una página web
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Red Temática: Entregables
1. Propuesta para el establecimiento de una organización para la creación y mantenimiento de una base de datos de composición de los alimentos de referencia en España.
2. Lista de alimentos y nutrientes a incluir en la futura base de datos clasificados en función de su prioridad (*).
3. Estudio comparativo de las tablas y bases de datos de composición de los alimentos vigentes en España (*).
4. Informe sobre las fuentes de datos existentes con posibilidades de utilización futura.
5. Página web de la red temática finalizada y operacional.
Red
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Árbol de decisión para la selección de alimentos a analizar
Alimentos a incluir en la BD
Información existente
DISPONIBLE
Juego completo de datos
LIMITADA
ADECUADA NO ADECUADA
NO DISPONIBLE
Escrutinio de los datos
Inclusión en la BD
Plan de muestreo y análisis
Greenfield & Southgate, 2003
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CAPlan de trabajo para los miembros
de la Red Agenda 2006-2009Actividades esenciales y la creación de grupos de trabajo (compiladores, analistas, usuraros/consultores) para comenzar a aportar datos a la WEB y obtener una primera versión de la BDECA (v.0).
Valorar las TCA actualmente existente como primeras fuentes de datos.Normalizar los datos siguiendo las directrices de EuroFIR para la creación de BBDD (FoodTransportPackageXMLTemplate andSpecifications).
Indexado de alimentos. Uso de LANGUAL.
Codificación de nutrientes (EUROFOOD).
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www.bedca.org
RedBEDCA
RedRedBase de DatosEspañola de Composición Alimentos
AGL2005-24940-E
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Datos Datos aportablesaportables a BDCA espaa BDCA españñolaola
MMéétodo todo CromatogrCromatográáficoficoMMéétodo Microbioltodo Microbiolóógicogico
* M* Méétodo Oficialtodo Oficial
* Microorganismo utilizado : * Microorganismo utilizado : LactobacillusLactobacilluscaseicasei
* Cuantifica folatos Totales * Cuantifica folatos Totales Basado en el crecimiento molar del Basado en el crecimiento molar del microorganismomicroorganismo
no responde a las formas no responde a las formas polpolíímerosmeros
mejor respuesta con las mejor respuesta con las formas monoformas mono-- y diy di-- de folatosde folatos
* * DeconjugaciDeconjugacióónn de las muestras de las muestras ((conjugasaconjugasa de pde pááncreas de pollo ncreas de pollo ddíímeros)meros)
* Medida del ensayo con * Medida del ensayo con espectrofotometrespectrofotometríía.a.
* Cuantifica diferentes formas de folatos* Cuantifica diferentes formas de folatosMONOGUTMONOGUTÁÁMICAS: DISPONIBLESMICAS: DISPONIBLES..* Cuantifica diferentes formas de folatos* Cuantifica diferentes formas de folatosPOLIGLUTPOLIGLUTÁÁMICAS: NO DISPONIBLES.MICAS: NO DISPONIBLES.
* Esencial el tratamiento con * Esencial el tratamiento con conjugasasconjugasasplasmplasmááticas (humana o rata) o de riticas (humana o rata) o de riñóñón de n de cerdo (HK) cerdo (HK) monmonóómerosmeros
* La * La deconjugacideconjugacióónn es el paso cres el paso críítico en tico en este meste méétodotodo
* Importancia condiciones de columna, * Importancia condiciones de columna, gradiente, soluciones de gradiente, soluciones de elucielucióónn y y cartuchos de extraccicartuchos de extraccióón in ióónica. Detectores nica. Detectores de ultravioleta y de ultravioleta y fluorenscenciafluorenscencia
UNIVERSIDADUNIVERSIDAD DE MURCIADE MURCIA
Información complementaria sobre folatos.
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ComparaciComparacióón entre mn entre méétodos (CRM)todos (CRM)RESULTADOS EXPRESADOS EN μG/100G DE PESO SECO DE LA DETERMINACIÓN DEL CONTENIDO DE FOLATOS MEDIANTE MÉTODO MICROBIOLÓGICO (MA) Y CROMATOGRAFÍA LÍQUIDA (HPLC) EN 4 MUESTRAS DE CRM TOMADO DE KONNINGS, (2001).
Forma química Método analítico
5-metil-THF
5-formil-THF
THF 10-formil-folato
Ácido fólico
HPLC μg/100g
MAμg/100g
CRM 485-mezcla de verduras
123
189205202
182±18198±13195±14
315±28
CRM 487-hígado de cerdo
123
56270330
608001440
114±141040±1801750±58
1340±140
CRM 421-leche en polvo
123
15.725
29.8
1.201.51.8
706677
86±292±4107±2
142±14
CRM 121-harina integral
43
2.594.20
3.618
-6.0
6.111.6
12±137±3
50±8
Tipo de ensayo *
* 1: no deconjugación ni adición de enzimas2: adición de conjugasa3: adición de conjugasa y Fungamil y Flavourzima4: no adición de conjugasa , adición de Fungamil y Flaovourzima
HPLC: cromatografía líquidaMA: método microbiológico
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CAUNIVERSIDADUNIVERSIDAD DE MURCIADE MURCIA
Métodos de análisisMétodos de análisis
0
10
20
30
40
50
60
70LC
1
LC2
LC3
LC4
LC5
LC6
LC-M
A
VA
L.C
ERT.
MA
1
MA
2
MA
3
MA
4
H4 METIL FORMIL 10-FORMIL PGA TOTAL
HARINA DE TRIGO INTEGRALHARINA DE TRIGO INTEGRALLC 1= Suecia, LC 2= Finlandia, LC 3= Konings1999, LC 4= BRI, LC 5= IFRLC 6= España, LC-MA= Alemania, MA 1= Italia, MA 2= Holanda, MA 3= BRI
MA 4= Suecia
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Table 1:Summary of factors for evaluating quality of data.
J. M. Holden, Sampling strategies to assure representative values in food composition data, 1994.
Summary of factors for evaluating quality of data.
Datos Datos aportablesaportables a BDCA espaa BDCA españñolaolaInformación complementaria
FACTOR CLASIFICACIÓN
3 2 1 0
Método analítico Documentación publicadade la validación para del método
Alguna documentación; validación incompleta.
Alguna documentación; mínima validación.
Método no documentado. Referencia inaccesible.
Control de calidad del análisis
Exactitud y precisión óptimaindicado y monitorizado pordatos explícitos
Exactitud y precisiónaceptable
Exactitud y precisiónmínimamente aceptable
Exactitud o precisiónno documentadas o inaceptables
Número de muestras Extenso Adecuado Limitado -
Tratamiento de la muestra
Completa documentaciónde todos los pasos del procedimiento.
Documentación del procedimiento incompleta.
Descripción limitada de losprocedimientos,
Procedimientostotalmente inapropiadoso no documentados.
Plan de muestreado Muestreado significativogeográficamente, en marcascomerciales, variedades, etc.
Muestreado significativo, al menos dos regionesmuestreadas.
Un área geográfica No descrito o no representativo
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CAALIMENTO McCance and
Widdowson’s(a)
KoningsEJM (b)
VahteristoL (c)
CESNID(d)
TCA(e)
UMU(f)
Guisante fresco 62 70 78 58.00±3.56Guisante congelado 47 59 47 78 59.61±1.91Guisante enlatado 11 40 30.99±1.21Espinaca fresca 150 100 192 140 183.29±0.3
8Col de bruselas 135 87±28 94 132 79 55.58±3.89Acelga fresca 22 140 148.58±0.2
7Lechuga fresca 55 43±11 51 59 34 42.84±6.74Apio 16 18 12 18.62±1.72Judías verdes 80 22±3 66 60 25.42±2.14Escarola fresca 66 50 110 106.86±3.9
1Espárrago fresco 175 56±0 128 30 67.73±2.25Brócoli 90 65±24 114 110 90 92.00±0.87Tomate rojo 17 8±3 11 29 28 16.25±1.46Tomate verde 20.20±0.12Pimiento rojo 21 55 23 11 40.70±3.25Pepino 9 5±1 9 13 16 12.03±1.14Perejil 170 170 170 182.04±45.
37Cebolla 17 10±0 13 14 16 16.78±0.88Puntuaciónclasificación
3+2+2+1+1 3+3+1+3+2 3+3+2+3+2 0+1+2+1+0 0+0+0+1+0 3+3+2+3+2
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Muchas graciasMuchas gracias
Gaspar Ros BerruezoGaspar Ros BerruezoUniversidad de MurciaUniversidad de Murcia
MUCHAS GRACIASMUCHAS GRACIASGaspar Ros BerruezoGaspar Ros Berruezo
CatedrCatedráático de Nutricitico de Nutricióón y Bromatologn y Bromatologíía Universidad de Murciaa Universidad de Murcia
II Encuentro de Seguridad Alimentaria y II Encuentro de Seguridad Alimentaria y NutriciNutricióón Quinto aniversario de la n Quinto aniversario de la
creacicreacióón de la Agencia Espan de la Agencia Españñola de ola de SeguridadSeguridad