Cerca
Close this search box.

Obesità infantile: primi indizi nel microbioma. Lo rivela uno studio italiano

Si può prevedere lo sviluppo di obesità infantile dal microbioma intestinale dei primi anni di vita? Ecco la risposta di uno studio italiano.
CONDIVIDI →

Obesità infantile: primi indizi nel microbioma. Lo rivela uno studio italiano

CONDIVIDI →
Stato dell'arte
È ormai noto che il microbioma intestinale è connesso all’obesità, ma resta da scoprire se sia possibile predire lo sviluppo di questa condizione valutando precocemente la composizione batterica
Cosa aggiunge questa ricerca
Lo studio esamina i cambiamenti del microbioma fecale di bambini da 0 a 4 anni che hanno sviluppato obesità infantile vs quelli rimasti normopeso. Dieta, attività fisica, parametri antropometrici ed ematici sono stati considerati per completare le analisi e individuare un possibile andamento predittivo
Conclusioni
Il microbioma fecale di bambini normopeso è differente da quello dei piccoli obesi. Il regime alimentare incide sulla composizione batterica creando clusters specifici e associabili alla salute dei bambini. L’attività fisica ha un ruolo protettivo

In questo articolo

È possibile prevedere lo sviluppo di obesità infantile dalle caratteristiche del microbioma intestinale dei primi anni di vita? Sembrerebbe di sì. Lo dimostra lo studio coordinato da Simone Rampelli dell’Università di Bologna, e pubblicato su Communication Biology, rivista del gruppo Nature.

Obesità e relative malattie metaboliche hanno, in più occasioni, dimostrato di essere correlabili allo status del microbioma intestinale, oltre che alle abitudini alimentari. La relazione tra questi tre parametri (obesità, microbioma e dieta) in età pediatrica rimane tuttavia ancora poco esplorata.

A tal proposito, i ricercatori hanno analizzato la struttura del microbiota fecale di 70 bambini seguendoli per i loro primi quattro anni di vita. A queta analisi è stata abbinata un’attenta valutazione di alimentazione, stile di vita, storia clinica, parametri antropometrici, immunologici, fisiologici e psicologici, con i risultati descritti qui di seguito.

Struttura del microbioma e stato di salute

Durante il periodo di studio, è stata condotta l’analisi del materiale fecale in due tempistiche separate (T1 e T3). Questa è stata poi incrociata con lo stato di salute corrispondente. Ne è derivato che:

  • in T1, 34 bambini risultavano normopeso mentre i restanti 36 già in stato di obesità (BMI circa 16), situazione mantenuta numericamente stabile in T3
  • in base all’abbondanza degli OTUs totali è stato possibile individuare 4 clusters batterici (C1-4) dominati rispettivamente dai generi Bacteroides, Prevotella, Dorea e Bifidobacterium
  • C3 e C4 hanno incluso il maggior numero di soggetti pre-obesi e obesi, C1 e C2 invece la quota più elevata di normopeso
  • marcatori infiammatori come IL-15, IL-6, IL-8, TNF-alpha e IP-10 hanno mostrato correlazione solamente con il profilo batterico di bambini che hanno sviluppato obesità
  • C2 ha presentato la biodiversità più elevata, C4 quella inferiore

Dieta e microbioma infantile

Al fine di identificare quali tipi di cibi hanno l’impatto maggiore sulla struttura batterica, i ricercatori hanno consegnato ai genitori degli appositi questionari.

  • un alto consumo di latte, pesce, semi e farine integrali è associato a C1 e C2, quello di pizza, salsicce e dolci a C3 e C4
  • i carboidrati rappresentano il nutriente che maggiormente incide sull’appartenenza a un cluster rispetto a un altro
  • le configurazioni del microbiota (C1-4) sono indipendenti dall’introito calorico giornaliero

Microbiota, dieta e attività fisica

Sulla base dei questionari riferiti all’alimentazione sopra citati, i bambini sono stati suddivisi in cinque gruppi, ossia D1 (basse proteine/bassi carboidrati); D2 (alti carboidrati/alti grassi); D3 (alti carboidrati/alte fibre); D4 (basse proteine/bassi grassi) e D5 (alte proteine/alti grassi).

Per ogni regime, è stato dunque calcolato il rispettivo consumo di cibi salutari e il loro grado di varietà (Healthy Food Diversity index).

A tal proposito, D1 e D3 hanno registrato i valori maggiori, D2 quelli minori.  Si è inoltre osservato che, nell’arco dei quattro anni, 16 dei 70 bambini hanno mantenuto un regime alimentare stabile, 12 sono passati da D1 a D3 (o viceversa), 4 invece da D1/3 a D2.

Incrociando poi la dieta con il cluster di appartenenza si è scoperto che:

  • le combinazioni D2/D5 con C3/4 sono associate esclusivamente a uno stato di infiammazione e promozione di malattia in T3
  • l’attività fisica di bambini in regime D2 o D5 ma normopeso in T1 ha promosso lo stato di salute suggerendo un suo ruolo protettivo a dispetto dell’alimentazione

Struttura del microbiota in obesità

Confrontando la struttura del microbiota è emersa una debole, ma significativa, differenza tra quello dei bambini obesi in T3 e quelli normopeso o non più obesi.

Nel dettaglio, il gruppo obeso:

  • a livello di famiglia ha presentato maggiore espressione di Bacteroidaceae, scarsa di Prevotellaceae in T3. A livello di genere invece ha registrato valori maggiori di Lachnospira
  • confrontato con i pre-obesi (obesi solo in T1), in T3 si è innalzata l’abbondanza relativa di Proteobacteria, mentre è diminuita quella di Clostridiaceae e Ruminoccocaceae
  • ha presentato differenze con gli altri solo in virtù dei componenti batterici predominanti, trascurabili invece per le rappresentanze minori

In conclusione, nonostante siano necessari ulteriori e più ampi studi, possiamo affermare che:

  • il microbiota intestinale può presentare diverse configurazioni (clusters) associati a fattori metabolici e immunitari dell’ospite oltre che a eventi esterni come l’attività fisica
  • un determinato regime alimentare, abbinato a un certo cluster batterico, rappresenta un potenziale strumento predittivo di obesità
  • l’obesità è associata a un profilo batterico specifico, sebbene non sia da considerarsi come unico parametro predittivo
Silvia Radrezza
Laureata in Farmacia presso l’Univ. degli Studi di Ferrara, consegue un Master di 1° livello in Ricerca Clinica all’ Univ. degli Studi di Milano. Borsista all’Istituto di Ricerche Farmacologiche Mario Negri IRCCS dal 2017 al 2018, è ora post-doc presso Max Planck Institute of Molecular Cell Biology and Genetics a Dresda (Germania).

Potrebbe interessarti

Oppure effettua il login