Evidências Covid 19

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Como componentes alimentares menos monitorados por agências nutricionais e descartados pela indústria alimentícia podem contribuir para prevenção na COVID-19 ?

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Como componentes alimentares menos monitorados por agências nutricionais e descartados pela indústria alimentícia podem contribuir para prevenção na COVID-19 ?

LETICHEVSKY, Sonia

LAPONOGOV, I.; et al. Network machine learning maps phytochemically rich “Hyperfoods” to fight COVID-19 Human Genomics, v. 15, n. 1, Jan. 2021. Doi 10.1186/s40246-020-00297-x. Disponível em: https://humgenomics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40246-020-00297-x

Neste artigo os autores propõem combinar tratamentos médicos convencionais com intervenções nutricionais para o tratamento da síndrome respiratória aguda 2 (SARS-CoV-2). Uma opção é o reposicionamento de medicamentos – usar medicamentos já existentes: testados e validados para outras doenças. É uma forma de evitar o desenvolvimento de um novo medicamento e a aprovação regulatória que são processos lentos e custosos. Diversos medicamentos têm sido testados para a COVID-19. Testes com corticosteroide dexametasona comprovaram sua capacidade de reduzir a mortalidade em um terço para pacientes infectados que precisavam de auxílio respiratório. Porém, não há medicamentos clinicamente aprovados ou terapias antivirais para a prevenção de COVID-19 ou tratamento de pacientes sintomáticos não hospitalizados. Estes pacientes vão para casa com orientações básicas, mas permanecem em risco de piora do quadro, principalmente aqueles que apresentam comorbidades, como obesidade, diabetes e doenças cardiovasculares, que são muitas vezes consequências de hábitos e dietas pouco nutritivas e que são responsáveis por diversas adversidades relacionadas à COVID-19.

A dieta humana é rica em moléculas que possuem um papel tanto na prevenção como no tratamento de doenças virais, ao interagirem com medicamentos e potencializá-los ou ainda agirem como os próprios “medicamentos”. Os autores utilizaram a tecnologia de aprendizagem de máquina (Machine Learning) para identificar potenciais moléculas bioativas em alimentos com ação anti-COVID-19. Os modelos de aprendizagem de máquina foram calibrados, demonstrando que o método conseguiu predizer candidatos anti-COVID-19 dentre medicamentos (5.658 no total) com precisão de 80-85 %. Foram identificados os fármacos candidatos a serem adaptados para o combate da COVID-19, incluindo sinvastatina, atorvastatina e metformina. Finalmente, uma base de dados de 7.694 moléculas bioativas de alimentos foi rodada no algoritmo de aprendizagem de máquina calibrado, e identificou 52 moléculas de diversas classes químicas, incluindo flavonoides, terpenoides, cumarinas e indoles como potenciais agentes para combater a SARS-CoV-2.

A presença e quantidade destas moléculas não é comumente monitorada por agências nutricionais, que geralmente focam em minerais, vitaminas e macronutrientes. Estes compostos possuem gosto amargo e são rotineiramente removidos pela indústria alimentícia para melhorar o sabor. A identificação de constituintes e a consequente definição de “hiperalimentos” ricos fitoquimicamente, com propriedades curativas, pode ser um método seguro e de baixo custo para desenvolver estratégias terapêuticas nutricionais contra muitas doenças, incluindo a COVID-19. A lista de hiperalimentos revelada neste trabalho serve para desenvolver uma nutrição de prevenção. Os alimentos mais promissores encontrados são as frutas pequenas comestíveis (berries – groselha, framboesa, mirtilo, etc.), vegetais crucíferos (repolho, brócolis, etc.), maçãs, frutas cítricas, cebola, alho e feijão, pois são os mais ricos em termos de diversidade e quantidade de moléculas bioativas contra o SARS-CoV-2. Os métodos atuais de prevenção, tratamento e contenção de COVID-19 podem não ser efetivos em conter a taxa de transmissão. Além disso, pacientes não hospitalizados continuam em risco de piora clínica, especialmente os que apresentam comorbidades. Para estes pacientes, há uma necessidade crítica de tratamentos inovadores e com baixo custo. O uso da estratégia de nutrição de precisão é seguro e muito promissor neste contexto. Finalmente, os autores informam que validações clínicas adicionais são necessárias.

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