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Markers of prenatal metabolic plasticity and assessment of their reversibility by postnatal interventions

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Il rischio di obesità è presente già prima della nascita

La scarsa attività fisica e la nutrizione non ottimale, oltre agli eventi del periodo prenatale, possono indurre obesità e diabete. I soggetti predisposti richiedono strategie di intervento precoce per prevenire l’insorgenza di tali disturbi.

Il progetto METABOLIC PLASTICITY, finanziato dall’UE, ha lavorato per identificare i marcatori delle aberrazioni metaboliche, in vista del monitoraggio dei profili metabolici negli individui ad alto rischio, durante interventi farmaceutici e inerenti lo stile di vita. Molti studi epidemiologici condotti sugli esseri umani hanno collegato le risposte adattative metaboliche e la suscettibilità al diabete all’esposizione prenatale a sovranutrizione, sottonutrizione e altri fattori di stress. I componenti del progetto hanno utilizzato modelli di ratto in utero per studiare gli effetti sulla prole del basso peso alla nascita dovuto a sottonutrizione materna (UN). Il confronto tra ratti sottonutriti durante la gestazione ed esemplari normali ha mostrato che la sottonutrizione materna produce prole con metabolismo aberrante e predisposizione all’obesità. L’AMPK (5’ protein chinasi attivata da adenosina monofosfato) e il percorso dell’mTOR (obiettivo della rapamicina nei mammiferi) sono regolatori noti della nutrizione e dell’energia cellulare. La fosfatasi delle proteine 2A (PP2A) aiuta a regolare l’omeostasi cellulare mettendo a punto il rilevamento di energia e nutrienti nelle cellule murine normali. L’analisi di campioni tessutali murini ha rivelato che la quantità di PP2A-A è alterato nella prole dei topi sottonutriti. La soppressione della PP2A nelle cellule coltivate funge da regolatore nel sistema di sensori AMPK/mTOR. Una tale plasticità metabolica evolutiva potrebbe riflettersi nei modelli di correlazione non lineari tra il peso alla nascita e i marcatori metabolici. La previsione della variabilità biologica e della risposta agli interventi tramite marcatori e modellazione matematica potrebbe risultare determinante per normalizzare i profili metabolici compromessi negli individui ad alto rischio.

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