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..

Red

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CA

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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CAANTECEDENTES

Situación en España

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CAANTECEDENTES

Situación en España

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CAANTECEDENTES

Situación en España

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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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CA

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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CASituación de BDCA a nivel

mundial

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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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NOSE

FI

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ITEPIC

PLDE

SK

SI

HU

GR

TR

FO

RU

GE

RO

IS

JP

SP

US

JP

CH

CD

IL

GL

HR

AM

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AU

EE

BE

UA

LT

BG

CZ

BA

AL

CYDZ

TN

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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Red

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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

The Internet

PTSP

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Before March 2005MA

Anders Möller - DFVF (modified)

Online

Static

Info

No Info ?

No NDB

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CAMy EuroFIR Hope

The Internet

PTSP

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Some time in the futureMA

Anders Möller - DFVF (modified)

Online

Static

Info

No Info ?

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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Participantes:

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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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The creation of a working group to built a unique Spanish NDB

Logo and WEB:

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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

Red

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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