Presente y Futuro de la Nutrición Personalizada

C. Bernard (Mediados. s XIX) manifiesta ” no hay enfermedades sino enfermos”.

Garrod (ppios. s XX) sugiere que dieta influye en enfermedad de maneradiferente según el individuo.Williams (1956): Diversos estudios muestran amplias variaciones en losniveles de insulina, colesterol, iones….

Galeno (Pérgamo, Grecia, 130 - Roma, 200) “ninguna causa puede sereficiente sin una aptitud del cuerpo”….los individuos heredan respuestasúnicas a los alimentos susceptibilidades únicas a enfermedades crónicas

Hipócrates (Cos, 460 a. C. - Tesalia 370 a. C.) “…que elalimento sea tu medicina y la medicina tu alimento”

Medicina y Nutricion personalizadas

Genética estudia la herencia, los genes y

su variación

Secuenciación genoma humano muestra:

•Humanos idénticos 99,9 % aprox. 3∙106 SNPs responsables de

todas las diferencias

•≈ 1000 mutaciones responsables de enfermedades y genes

relacionados con enfermedades multifactoriales como DMT2,

obesidad, ECV y cáncer.

• Mutación cualquier cambio en la secuencia de nucleótidos del ADN.

DNA RNA PROTEINS

Transcription Translation

Gene Expression= f(DNA × Environmental factors)

GENOTIPO → FENOTIPO

• Genotipo: conjunto de genes (y alelos) de un organismo

• Fenotipo: forma en la que se expresa un carácter observable

Nutrition And Genetic Interactions

Possible interactions of diet with genetic variability to affect disease risk.

Jenab MZ et al. Hum Genet (2009) 125: 507–525

• Factores exógenos: exposición a toxinas o productos químicos, radiación,alérgenos, contaminantes, virus y bacterias….

• Factores volitivos: estilo de vida, ejercicio físico, consumo de alcohol otabaco, ingestión calórica y componentes de la dieta, alteraciones delsueño….

ENFERMEDADES MONOGÉNICAS ENFERMEDADES POLIGÉNICAS

CeliaquíaIntolerancia a la lactosaHipercolesterolemia familiarFenilcetonuriaGalactosemia

ObesidadDiabetes tipo 2HiperlipidemiasHipertensiónEnfermedad cardiovascularOsteoporosisEnfermedades neurodegenerativasCáncer

HAPLOTIPO + AMBIENTE PREDISPOSICIÓN (% contribución)

• Mutación cualquier cambio en la secuencia de nucleótidos del ADN.• Polimorfismo mutación con alelo de frecuencia superior a 1%

• Nutrición personalizada, basada en:• Secuenciación genoma humano• Análisis de variabilidad genética• Estudios de asociación entre variantes

genéticas y marcadores de enfermedad• Impacto de nutrientes sobre la expresión génica

Aproximaciones en obesidad• Terapia nutricional y dietética• Programas de actividad física• Tratamiento farmacológico• Cirugía

NUTRICIÓN PERSONALIZADA

Do1

LEPR

HS3B1

ATP1A2

D1S202

Nidd/gk6

1 4 6 7 8

155 Mb

bw/gk1Mob-4CHS1

ADRB3

LPLDo6

9 10 11

UMS

12

ESD

2 3 5

236 Mb

PigQTL

ACH

UCP 1Do6

CPE

203 Mb 183 Mb

TNFir24

Do2

GLO1

Obq2

171Mb

Mob-2LEP

Do3

145 Mb 144 Mb

Mob-1

Niddm1

APOA4

Nidd/gk5

144 Mb

DRD2

BBS1

SURTUBMob-1Obq1

D11S419

143 Mb

Weight 1

85Mb

114 Mb

13 18

109 Mb

14

Mob-3

Mob-1

98 Mb

BBS4

16 17

92 Mb

Niddm3

19

67 Mb

Do6

Obq1

20

72 Mb

PPCDMob-5ADA

ASIP

21

50 Mb

22

56 Mb

P1 bw/gk1

28 Mb

YBw2

ChoroideremiaWTS

SGBSBFLS

X

164 Mb

Bw3

Bw1

KEL

LDLR

255 Mb

Obq2

ACP1

APO B

GCKR

POMC

PRKAR2 UCP2/3

MC4/5R

106 Mb

15

Do2

PWS

BBS4LIPC

214 Mb

Nidd/gk1

BBS3

APOD

PPAR

194 Mb

GRL

Mob-4

PC1

ÚLTIMOS: UCP, POMC, LEP, βAR, PPAR, AP2, TNF,...

GENOMA HUMANO DE LA OBESIDAD

220

220220 220

220

220

WP 4: Recruiting centres for PoP Study

220

1. University College Dublin (Ireland)

2. Maastricht University (The Netherlands)

3. University of Navarra (Spain)

4. University of Reading (UK)

5. National Food and Nutrition Institute Warsaw

(Poland)

6. Harokopio University Athens (Athens)

7. Technische Universitaet Muenchen (Germany)

N = 1280 (excluding 20 % dropout rate)

Courtesy John Mathers, UNew

BackgroundPersonalised nutrition: the concept?

2000

“Personalised nutrition is the tailoring of dietary advice to suit an individual based on their genetic make-up.”

ObjectivesTo explore the scientific,

business and consumeraspects of personalised nutrition

To determine whether dietary advice based on a person’s genes, could deliver consumer benefits

What worries the public about personalised nutrition?

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4

Personal diet may not be effective

Data may be accessed by hackers

Data may not be treated confidentially

Data may not be stored securely

Data may be misused by Pers Nutr provider

Data may be misused by advertisers

Data may be misused by insurers

Data may be misused by authorities

Indicate extent you agree or disagree 1-5 (mean score) (N=9381)Courtesy Barbara Stewart-Knox, UU

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4

Family doctor

Dept of Health

Eu Commission

NHS

Food Retailers

Food Manufacturers

On-Line Pers Nutr Comp's

Universities

Consumer Orgs

Dieticians/Nutritionists

Personal Trainers

Friends/Family

News media

Social Media

Who do the public trust to provide personalised nutrition?

Indicate extent you trust or do not trust 1-5 (mean score) (N=9381)Courtesy Barbara Stewart-Knox, UU

Phenotyping devicesAbbot Continuous glucose monitoring system

Direct Life Activity Monitor

The Zeo sleep Manager (Oram)

Sensor tail 5 mm

DBS: dry blood spot analysis

Courtesy Prof Hannelore Daniel TUM

30 – 100 µl per spot

Courtesy John Mathers, UNew

MASSIVE PCR

PCR PURIFICATION and PREPARATION

ROBOTIC PRINTING

Competitive hybridization

Detection with confocal laser microscope

Sample collectionBuilding the ChipRNA isolation

lean obese~ ~ ~~ ~ ~ ~~

~ ~ ~~ ~ ~ ~~Reversetranscription

Label withfluor dyes~ ~ ~~ ~ ~ ~~

~ ~ ~~ ~ ~ ~~

Computer data analysis

TOOLS: Microchip scanning

Moreno et al. 2010

APPROACHES AGAINST OBESITY

Nutritional and Diet TheraphyDrugs TreatmentsPhysical Activity ProgrammesBariatric SurgeryOthers: Personalized.............................................Nutrition

Br J Nutr, 2012; 107 (4): 533-8

Dietary fatty acid distribution modifies obesity risk linked to the rs9939609 polymorphism of the fat mass and obesity-associated gene in a Spanish case-control study of children

Fig. 2. BMI-standard deviation score (SDS) of children and adolescents according to SFA consumption(percentage of total energy, dichotomised by the median) and the presence of the fat mass and obesityassociated (FTO) rs9939609 polymorphism in a dominant model. Values are means, with their standarderrors represented by vertical bars.

Supplementary Figure 2 (online): Distribution of the Genetic Predisposition Score (GPS), trend and cumulative effects onBMI-SDS and fat mass percentage in the adolescent population A.) At baseline and B.) After 10 weeks of multidisciplinaryintervention. Left axis: Prevalence. Right axis: A) BMI-SDS or Fat mass percentage (baseline) and B) BMI-SDS or Fat masspercentage variation (after the intervention).

Obesity Susceptibility Loci on Body Mass Index and Weight Loss in SpanishAdolescents after a Lifestyle Intervention

J Pediatr, 2012 Sept 161: 466-470.e2

Gen SNP Genotipo Score/SNP Score/patolog (minor-minor) (major-minor) (major-major) Major allele Minor allele OBESIDADFTO rs9939609 AA 0,6 4,1 0,6 0,3 0 T A

Prevalencia 15 15 60 25MC4R rs17782313 CC 2,5 2,5 2 0 T C

Prevalencia 3 3 47 50MTHFR rs1801133 CC 0 0,2 0 0 C T

Prevalencia 50 10 40 50DIABETESFTO rs9939609 AA 2 3,7 2 0,6 0 T A

Prevalencia 15 15 60 25PPARA rs1800206 CC 0 0,3 0,2 0 C G

Prevalencia 95 1 4 95PPARG rs1801282 CG 0,3 0,3 0,2 0 C G

Prevalencia 15 5 15 80MTNR1B rs10830963 CC 0 0,3 0,1 0 C G

Prevalencia 52 4 44 52GNB3 rs5443 TT 0,4 0,4 0,2 0 C T

Prevalencia 10 10 55 35HIPERTENSIÓNMTHFR rs1801133 CC 0 1,4 0,2 0,1 0 C T

Prevalencia 50 10 40 50NOS3 rs1799983 CT 0 0,2 0 0 C T

Prevalencia 34 7 34 59GNB3 rs5443 TT 0,4 0,4 0,1 0 C T

Prevalencia 10 10 55 35INTOLERANCIA A LA LACTOSALCT rs4988235 TT -4 -5 4 0 -4 T C

Prevalencia 55 10 35 55

(C;C) 4x lactose intolerant (C;T) 0x lactose intolerant (T;T) -4x lactose tolerant

SCORE CINFA-UNAV

Gen SNP Major allele Minor allele INTERACCIONES

APOA1 rs670 G A Si GG (3) Si su dieta es

APOA1 rs670 G A Si AA (1) Una dieta rica

LIPC rs1800588 C T Si TT (1) Una dieta rica

MTHFR rs1801133 C T Si TT (1) Si la ingesta d

NOS3 rs1799983 C T Si TT (1) Los ácidos gra

PLIN rs894160 G A Si AA (1) Una dieta rica

PPARA rs1800206 C G Si GG (1) Si su dieta es

PPARG rs1801282 C G Si GG (1) Si su dieta es

SCORE CINFA-UNAVINTERACCIONES GEN-DIETA

Si su dieta es rica en grasas o si su ingesta de grasas monoinsaturadas, como el aceite de oliva, es muy elevada, usted tiene mayor predisposición que la mayoría de la población para desarrollar diabetes tipo 2, obesidad e hipertensión.Le recomendamos una dieta algo más baja en grasas para prevenir estasposibles consecuencias.

SCORE CINFA-UNAVSNP polimorfismo

01 APOA5 (rs662799) g.4430 T>C

02 APOB (rs5742904) c.10580 G>A03 APOA1 (rs670) g.4926 G>A04 ESR1 (rs2234693) c.453-387 T>C05 FTO (rs9939609) c.46-23525 T>A06 GC (rs2282679) c.*26-796 A>C07 GCKR (rs1260326) c.1337 C>T08 GNB3 (rs5443) c. 825 C>T 09 MTNR1B (rs10830963) c.223+5596 C>G10 MC4R (rs17782313) g.5785109 T>C11 LPL (rs328) c.1421 C>G12 LIPG (rs4939883) g.47167214 C>T13 CETP (rs1800777) c.1403 G>A14 LIPC (rs1800588) g.4501 C>T15 NOS3 (rs1799983) c.894 G>T16 PLIN4 (rs894160) c.772-799 G>A17 PPARA (rs1800206) c.484 C>G18 PPARG (rs1801282) c.34 C>G19 CELSR2 (rs12740374) c.*919 G>T20 MTHFR (rs1801133) c.665 C>T

21* LCT/MCM6 (rs4988235) c.1917+326 T>C23 APOE (rs429358) c.388 T>C24 APOE (rs7412) c.526 C>T

Gen

SNP

SNP(nomenclatura alternativa)

GPS basado en suma de alelos de riesgo

Interacción GPS * Ingesta energética

P= 0.0020

1520

2530

35P

erce

ntag

e of

bod

y fa

t

1000 2000 3000 4000

TOTAL ENERGY INTAKE

low GPS (<=7 risk alleles) high GPS (>7 risk alleles)

Ajustado por sexo, edad y factor de actividad física

Interacción GPS * Ingesta proteica

P= 0.0027

1520

2530

Per

cent

age

of b

ody

fat

0 50 100 150 200

PROTEIN intake


P= 0.0316

2022

2426

2830

Per

cent

age

of b

ody

fat

0 50 100 150 200

ANIMAL PROTEIN intake


P= 0.0034

2021

2223

2425

Per

cent

age

of b

ody

fat

10 20 30 40 50 60

VEGETABLE PROTEIN intake


Ajustado por sexo, edad, factor de actividad física e ingesta energética

Interacción GPS * Ingesta de grasa

P= 0.0292

2022

2426

Per

cent

age

of b

ody

fat

0 50 100 150 200

FAT intake


P= 0.0151

2223

2425

26P

erce

ntag

e of

bod

y fa

t

10 20 30 40 50

AGS intake


P= 0.0024

1820

2224

26P

erce

ntag

e of

bod

y fa

t

0 10 20 30 40

AGP intake



Interacción GPS * ingesta CHO-Fibra

P= 0.0078

2122

2324

2526

Per

cent

age

of b

ody

fat

0 100 200 300 400 500

CARBOHYDRATES intake


P= 0.0304

2122

2324

2526

Per

cent

age

of b

ody

fat

0 100 200 300

COMPLEX CARBOHYDRATES intake


P= 0.0394

1820

2224

26P

erce

ntag

e of

bod

y fa

t

10 20 30 40 50 60

FIBER intake



Nutrición

Act. Física

F. Endocrinos

S. Nervioso

OBESIDAD

AMBIENTE

GENÉTICA

OBESIDAD: AGENTES ETIOLÓGICOS

Genética del metabolismo + del fármaco

Eficacia

Genética del receptordel fármaco

= Heterogeneidad de la respuesta al fármaco

PatogénesisAbsorciónDistribuciónMetabolismo

Excreción

Toxicidad

Susceptibilidad

Genética del metabolismo + del nutriente

Genética del receptordel nutriente

= Heterogeneidad de la respuesta al nutriente

Pacientes y Enfermedades

Consumidoresy Salud

Farmacogenética

Nutrigenética

Microchip

Prevención

Tratamiento

FARMACOGENÉTICA Y NUTRIGENÉTICA

Nutrientes

NUTRICIÓN MOLECULAR

Genes

Nutrigenética

Polimorfismos

Nutrigenómica

Expresión de genes

NUTRICION PERSONALIZADA

Rather than there being an ‘optimal’ human diet, there are a range of adequate diets

which depend upon individual biological and cultural variation.

EPIGENETIC MARKS GENETIC BACKGROUND

PHYSICAL ACTIVITY

LIKES AND DISLIKESALLERGIES AND INTOLERANCES

FAMILY HISTORY

PREVIOUS DISEASESCULTURE

Personalized diet

Personalized Nutrition

Conclusiones

Genoma: 30.000 genes (30% presentan polimorfismos)

GENOMA

Expresión génica = f (DNA Factores ambientales )

Diagnostico: -Requerimientos de nutrientes-Predisposición para trastornos asociados a la nutrición-Prescripción de dietas (Profilaxis/terapia)

Presente y Futuro de la Nutrición Personalizada · responsables de enfermedades y genes...

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