“Alho faz bem para a saúde”. Uma frase dita há milhares de anos e que você certamente já ouviu. É muito mais recente, no entanto, o entendimento pela ciência de como o alho faz bem à saúde. Para isso, foi necessário decifrar sua composição química. O composto alicina, por exemplo, inibe a proliferação de células que espalham o câncer de cólon — e de quebra é o responsável pelo aroma do alho quando ele é ralado fresco. Já a luteolina oferece propriedades que ajudam a evitar câncer e doenças cardíacas, apontam alguns estudos. Em todos os alimentos ingeridos por nós todos os dias há outras dezenas de milhares de estruturas bioquímicas que precisam ter suas características e seus potenciais explorados. Estamos habituados a ouvir sobre proteínas, açúcar, gordura, calorias, vitaminas, mas cerca de 99% do que compõe a nossa comida é praticamente desconhecido.
A vastidão a ser explorada no conjunto de fatores nutricionais foi comparada à “matéria escura” do Universo, a substância invisível e pouco conhecida que permeia o espaço e responde por 80% de toda a matéria do cosmo. O termo apareceu ligado ao contexto alimentar no fim de 2019, em um artigo publicado na revista científica Nature. Na época, a pesquisa citava 26.625 elementos alimentares catalogados no maior banco de dados do gênero no mundo, o canadense FooDB. Atualmente, esse número está em 70.926 — e a cada descoberta, a lista se expande. Mas o trabalho dos três cientistas agora inclui dados de outros bancos além do FooDB e o registro deles já ultrapassa astronômicos 135 mil componentes nutricionais. Apenas uma fração minúscula (eram 150, em 2019) deste total já tem estabelecida informações como concentração química e seus efeitos.
Novas descobertas possibilitarão entender como ocorre a interação entre compostos químicos alimentares e proteínas do corpo humano. Isso pode levar a novos tratamentos e programas de prevenção mais eficazes contra doenças como o câncer. E de posse de um catálogo muito mais amplo de informação nutricional, também será possível ajudar órgãos de saúde pública a simular cenários de substituição de alimentos. Os pesquisadores ressaltam que será fundamental o uso de inteligência artificial, especificamente machine learning que são máquinas que aprendem padrões a partir de dados históricos e criam novos modelos para análise humana ou automatizada — com o objetivo de decifrar a “matéria escura” nutricional.
Uma equipe da universidade Imperial College London, por exemplo, está focada em descobrir moléculas anticancerígenas ou outros elementos que atuem contra doenças neurodegenerativas, cardiovasculares e virais. em Um modelo de inteligência artificial foi abastecido com 8 mil moléculas de alimentos como uvas, chá, laranja e cenoura. Daí saíram 100 moléculas candidatas a potencial anticancerígeno. O PhyteByte, do Departamento de Agricultura dos Estados Unidos, que é outro projeto com inteligência artificial, também varre bancos de dados alimentares para tentar prever como esses compostos reagir dentro do corpo humano.
Fonte: BBC news
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