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Articles de la catégorie 'Nutrition'

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De la sécurité sanitaire du lait traité par les UV comme nouvel aliment

26
jan
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Classé dans Contamination, Curiosité, Environnement, Hygiène, Nutrition, Réglementation, Santé, Sécurité des aliments, Union Européenne.

L’EFSA a publié un avis du Groupe scientifique sur les produits diététiques, la nutrition et les allergies (NDA) sur la « Sécurité sanitaire du lait traité par les UV comme nouvel aliment en application du règlement (CE) n°258/97 ».

taylor_swift_got_milk_adRésumé.

Suite à une demande de la Commission européenne, le groupe scientifique NDA a été invité à rendre un avis sur le lait traité par les UV comme un nouvel aliment présenté conformément au règlement (CE) n°258/97, en tenant compte des observations et des objections de nature scientifique soulevées par les États membres. Le nouvel aliment est du lait de vache (entier, demi-écrémé ou écrémé) sur lequel un traitement par des rayons ultraviolets (UV) est appliqué après la pasteurisation afin de prolonger la durée de conservation du lait. Ce traitement conduit à une augmentation des concentrations en vitamine D3. Le Groupe estime que les données sur la composition fournies, les spécifications et les données des essais par lots ne donnent pas lieu à des préoccupations de sécurité sanitaire. Les données fournies sur le processus de production sont suffisantes et ne donnent pas lieu à des préoccupations de sécurité sanitaire. Le groupe cible concerné est la population générale à l’exclusion des nourrissons (jusqu’à 1 an). Le Groupe estime qu’il est peu probable que les taux d’apport maximal tolérable établis par l’EFSA pour les enfants âgés de 1-10 ans, les adolescents et les adultes seront dépassés. Le Groupe considère que le nouvel aliment n’a pas d’inconvénients nutritionnels. Les données fournies ne donnent pas lieu à des préoccupations à l’égard de la qualité microbiologique. Le Groupe estime que le risque de réactions allergiques au nouvel aliment n’est pas différent de celui qui est associé avec le lait conventionnel. Le Groupe conclut que le nouvel aliment, le lait traité par des UV, est sûr dans les conditions prévues d’utilisation spécifiées par le demandeur.

NB : L’avis complet est ici. Le résumé a été traduit par mes soins. -aa

La consommation de viande en chute libre (- 5,2%)

22
jan
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Classé dans Curiosité, Environnement, Nutrition, Sécurité des aliments, Viande.

une-signature-commune-viandes-de-france-pour-rassurer-le-consommateurAprès entre autres le rapport du CIRC de l’OMS, l’Actu n°3 de Culture Viande du 21 janvier 2016 rapporte que la « consommation : la viande en chute libre (- 5,2%) ».

Sur la dernière période de l’année observée par Kantar Worlpanel (29 novembre au 27 décembre 2015), les volumes consommés de viandes de boucherie sont encore en nette baisse (-5.2%) : -4,5% pour le bœuf, -9,3% pour le porc, -13,4% pour le veau, l’agneau se maintenant sur cette fin d’année à +0,2%… Au total, le cumul annuel pour 2015 est de -1,8%, avec -2,1% pour le bœuf, -4,9%pour le veau, -8,8% pour l’agneau, -2,9% pour le porc.

Pour Culture Viande, cette situation devrait mobiliser en toute priorité les interprofessions comme les pouvoirs publics. Alors que les français déconsomment les viandes comme les fruits et légumes pour se rabattre sur les pizzas, sandwichs et autres barres chocolatées, il en va tant du modèle alimentaire à la française et de milliers d’emplois consacrés à l’agriculture et à l’alimentation, que d’une question de santé publique.

Les fruits et légumes bio ne sont pas meilleurs pour la santé

20
jan
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Classé dans Curiosité, Environnement, Nutrition, Santé.

tshirt-bio-is-beautiful-blanc-4-1266883462Les fruits et légumes bio ne sont pas meilleurs pour la santé, dossier « Quelques idées reçues sur le bio » par Léon Guéguen, SPS n° 314, octobre 2015.

Extraits, article disponible intégralement sur le lien précité.

Voilà encore une vérité qui dérange, tant elle est peu perçue par les consommateurs et mal ou pas propagée par les médias ! Et pourtant, plusieurs revues de synthèse françaises (rapport Afssa en 2003 [1] actualisé par la revue de Guéguen et Pascal en 2010 [2], livre du groupe « Agriculture Biologique » de l’Académie d’Agriculture en 2012 [3], rapport de l’Inra en 2013 [4]) avaient conclu à une similarité qualitative entre les produits végétaux issus de l’agriculture biologique et ceux issus de l’agriculture conventionnelle. Seules quelques différences mineures de composition chimique ont été trouvées, sans impact nutritionnel ou sanitaire significatif dans le cadre du régime alimentaire global : fruits bio plus riches de 10 à 15 % en polyphénols (mais pas en caroténoïdes), céréales bio plus pauvres en protéines, tendances à des teneurs un peu plus élevées en vitamine C dans certains fruits bio et en magnésium et fer dans certains légumes bio, parfois teneurs plus faibles en nitrates dans certains légumes bio, moins de résidus de pesticides de synthèse (interdits) dans les produits bio. Ces faibles différences ont aussi été observées par d’autres auteurs, surtout pour les polyphénols des fruits, les protéines des céréales et en général les résidus de pesticides de synthèse.

* Léon Guéguen est nutritionniste, Directeur de Recherches honoraire de l’Inra, membre émérite de l’Académie d’Agriculture de France.

Le bio entraîne-t-il un biais dans la perception du goût ? Voici en pratique, comment ça se passe !

29
déc
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Classé dans Curiosité, Environnement, Films vidéo, Hygiène, Nutrition, Santé, Sécurité des aliments.

Meilleurs Vœux et Très Bonne Année 2016

En février 2013, je vous avais proposé un résumé d’un article scientifique sur ce sujet ici avec « Le label bio entraîne-t-il un biais dans la perception du goût ? »

En termes savants, « Cela met en évidence l’idée que l’effet de halo (ou effet de notoriété) sur la santé est principalement motivé par un processus automatisé basé sur des heuristiques. »

Le blog Alerte Environnement propose une autre version plus cool de cet article avec une mise en pratique de ces concepts dans « Vidéo : ils mangent du McDo en pensant que c’est du bio… »

Deux hommes, Sacha et Cédrique, sont partis piéger des fins gastronomes lors du congrès annuel de la gastronomie qui se tient à Houten aux Pays-Bas. Durant l’exposition, ils ont fait croire à des spécialistes de l’alimentation qu’ils avaient un prestigieux restaurant et qu’ils proposaient une dégustation de leurs meilleurs recettes et plats. En réalité, Sacha et Cédrique n’ont pas du tout de restaurant et sont simplement partis acheter de la nourriture à McDonald’s. Ils ont haché et mélangé par exemple un muphin au chocolat avec de la sauce barbecue, découpé des nuggets ou encore redécoré un Mc Fish (Burger au poisson) avec une rondelle de tomate.

Comment vont réagir ces fins gastronomes lorsqu’ils vont goûter tout cela, sachant qu’on leur a juste précisé qu’il s’agissait d’une cuisine gastronomique qui était une nouvelle alternative biologique au fast-food. La vidéo « McDonalds serveren op een Foodbeurs? » ou Piéger des experts en nourriture en leur faisant manger du McDonald’s est sous-titrée en français (vostfr).


Piéger des experts en nourriture en leur… par Spi0n

Un algorithme peut-il vous fournir un régime alimentaire personnalisé afin de vous maintenir en bonne santé ?

26
déc
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Classé dans Curiosité, Environnement, Nutrition, Santé.

Meilleurs Vœux et Très Bonne Année 2016

logo_gmfhC’est un article exceptionnellement long que je vous propose, mais cela concerne votre alimentation et donc votre santé, jugez plutôt …

« Un algorithme peut-il vous fournir un régime alimentaire personnalisé afin de vous maintenir en bonne santé ? Voici une interview exclusive pour Gut Microbiota for Health (GMFH) d’Eran Elinav d’Israël qui décrit comment lui et ses collègues ont fait usage de mesures du microbiote intestinal pour générer des régimes alimentaires personnalisés qui ont réduit avec succès le glucose dans le sang de participants. »

Interview par Kristina Campbell pour Gut Microbiota.

Eran Elinav et Eran Segal, de l’Institut Weizmann des Sciences à Rehovot (Israël), ont mené une étude récente qui a contesté certaines hypothèses de longue date au sujet de la réponse glycémique. Dans une cohorte de 800 personnes, les chercheurs ont observé des réponses glycémiques hautement personnalisées, avec des individus réagissant très différemment à des aliments identiques. En combinant des mesures du microbiote intestinal avec d’autres données personnelles, les chercheurs ont développé un algorithme d’apprentissage automatique qui prédit avec précision une réponse glycémique personnalisée postprandiale (PPGR) des participants (PPGR). Les enquêteurs ont utilisé un algorithme pour générer des interventions diététiques personnalisées visant à contrôler la PPGR. Ces régimes alimentaires générés par un algorithme ont abaissé avec succès les PPGRs, avec de possibles conséquences métaboliques bénéfiques. (Voir le résumé en vidéo de cette étude.)

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Eran Elinav de l’Institut des sciences Weizmann (Israël)

GMFH a interrogés Eran Elinav en savoir plus sur cette étude.

Comment ce projet de recherche est-il né ?

Mon laboratoire et celui d’Eran Segal [sont] très différents. Je viens d’un milieu médical et [de] l’immunologie. Eran est un mathématicien. Nous [avons] collaboré stratégiquement pendant quelques années maintenant, et les principales questions que nous posons sont liées à la façon dont le microbiome intestinal est régi, et comment à son tour le microbiome régule différents aspects de notre santé. Les principaux domaines sur lesquels nous nous concentrons sont l’obésité, le diabète de type 2 et leurs complications.

Nous avons trouvé dans nos études précédentes que la nutrition est peut-être le plus grand facteur qui détermine la composition et la fonction du microbiome, et la plupart des effets sur l’obésité sont entraînés par la nutrition [qui intervient] via les effets sur le microbiome.

Cela nous a fait regarder toute la littérature qui est le fondement de tout ce que nous suivons en matière de nutrition.

Nous avons réalisé en lisant cette vieille littérature [que] presque tout ce que nous faisons en matière de nutrition est basée sur les systèmes de notation qui sont essentiellement basés sur les différents composants des aliments que nous mangeons. Cela peut être des calories, cela peut être l’index glycémique, mais tous ces systèmes sont conçus pour donner des chiffres aux différents composants alimentaires.

Nous nous sommes concentrés sur l’indice glycémique, car il est de loin le système de notation le plus largement utilisé pour les composants alimentaires qui est à la base de beaucoup de régimes, et quand nous avons examiné l’ancienne littérature, nous avons réalisé que tout est construit sur des essais humains à très petite échelle dans laquelle dix à vingt personnes ont reçu un aliment identique et leurs niveaux de sucre dans le sang ont été mesurés pendant deux heures après qu’ils aient mangé ces aliments identiques. Donc, si, par exemple, vous souhaitez prendre une dizaine de personnes et leur donner un morceau identique de céleri … [la] petite hausse comprendrait l’index glycémique du céleri.

Le problème est que, lorsque nous essayons de regarder la réponse individuelle, et non pas seulement la moyenne de ce petit groupe d’individus, nous avons à peine pu trouver des données. Et dans deux études [où] nous avons trouvé des données individualisées, la variabilité de ces dix ou vingt personnes était si élevée que la moyenne n’avait pas vraiment beaucoup de sens. Certains individus ont eu un index glycémique élevé avec les mêmes aliments, et certaines personnes ne répondent pas du tout ; pourtant, nous utilisons la moyenne pour construire notre propre régime alimentaire.

figgmfhComment avez-vous vous fait pour investiguer ce problème ?

Le point de départ cette étude était que nous [avons mesuré le taux de sucre dans le sang], mais pas sur dix ou vingt personnes, mais près d’un millier de personnes. Nous avons non seulement mesurer le taux de sucre dans le sang une ou deux fois, mais nous avons utilisé auprès de tous ces participants un moniteur du glucose en continu, qui mesure votre taux de glycémie toutes les cinq minutes pendant une semaine entière [et] il nous donne plus de 2000 mesures par personne par semaine.

Pendant [une] semaine, nous avons recueilli, je pense, une quantité sans précédent de données personnalisées de chaque individu. Chaque individu a rempli un certain nombre de questionnaires relatifs à l’histoire médicale passée, les antécédents familiaux, les médicaments et ainsi de suite … un questionnaire nutritionnel très détaillé qui ont mis en évidence ce que les gens mangent, ce qu’ils préfèrent, ce qu’ils ne mangent pas. Les gens nous ont donné … un certain nombre d’analyses sanguines de routine. Les gens nous ont donné leur microbiome intestinal.

Nous avons développé une application pour smartphone pour cette étude, que les gens ont remplie pendant la semaine. Ils nous ont dit ce qu’ils ont mangé, combien ils mangeaient de toute chose, leur activité quand ils se réveillaient et quand ils allaient dormir.

Nous avons utilisé une chaîne de traitement (ou pipeline) de calculs très avancés pour séquencer et analyser … à de nombreux niveaux différents, très globale, produisant des données à la fois sur la composition et la fonction des microbes intestinaux de chaque individu.

Avez-vous été surpris par les résultats ?

Nous avons été très surpris de voir que, peu importe quel aliment nous avons examiné, dont des aliments test (qui étaient les aliments standardisés que nous avons donné à tous les participants), la variabilité était incroyable.

Tous les milliers de personnes que nous avons examiné nous ont donné un ensemble surprenant de résultats, parce que chez presque chaque personne que nous pouvons trouver des repas qui feraient l’inattendu. [Cela] nous dit comment ces réponses sont contre-intuitives et comment nous sommes sont aveugles sans les mesurer.

Je peux vous donner quelques exemples, mais vraiment il y a des milliers de différents exemples. Nous avons trouvé des gens qui, par exemple, ont un pic de glycémie après un repas dans lequel les légumes qui étaient la principale composante étaient des tomates.

Nous avons vu des gens qui n’ont pas de pointe de glycémie quand ils mangent des crèmes glacées, alors qu’ils ont un pic quand ils ont mangé du riz.

Certaines personnes … ont mangé de la pizza et leurs taux de sucre sanguin ont à peine changé. Certaines personnes n’ont pas de pic quand ils ont bu une quantité modeste de l’alcool.

Comment avez-vous utilisé ces données pour élaborer une méthode de prédiction ?

À la fin de la semaine, nous avons eu une énorme quantité de données personnalisées, qui a été a été mise par un groupe de calcul dans notre laboratoire en un algorithme d’apprentissage très sophistiqué. [Ils] ont pris toutes les données et ont développés [un] algorithme qui, après un processus long et fastidieux, était capable de prédire personnellement la réponse de chaque individu à différents types d’aliments en termes de sa réponse glycémique. Ce qui est important ici est que la prédiction était non seulement [pour] les aliments qui ont été consommés au cours de la semaine, mais [pour] tous les aliments, même les aliments dont nous n’avions jamais vu la personne manger pendant la semaine. La précision de ce système de prédiction était sensiblement plus élevée que ce que vous obtiendriez si vous allez dans le bureau d’un diététicien.

Dans la dernière partie de notre article, nous décrivons un autre aspect de la validation, dans lequel nous intervenons en donnant à un groupe de personnes pré-diabétiques un ensemble de régimes individualisés « bons » ou «mauvais », qui ont été construits pour chacun des participants.

[Chaque personne a suivi une] semaine de « bon » régime alimentaire et une semaine de « mauvais » régime, tandis que nous suivions longuement chacun des participants. Nous avons pu montrer que ces [‘bons’] régimes personnalisés à court terme ont été en mesure d’améliorer les réponses glycémiques, malgré le fait que chaque personne ait son propre régime distinct, et malgré le fait que ils ont tous commencé avec un microbiome différent.

Par quel mécanisme microbiote intestinal pourrait-il affecter la réponse au glucose ?

Il existe un certain nombre de mécanismes différents qui ont été proposés à cet égard, pouvant affecter l’hôte. Dans ce projet particulier, nous avons fait quelque chose de très différent de ce que nous avons l’habitude de faire – nous n’avons pas étudié le mécanisme de ce qui se passe, mais nous nous avons réuni des données et les avons analysées d’une manière sophistiquée afin de prédire la réponse de l’hôte, avec des milliers de caractéristiques différentes, même si nous ne comprenons pas chacune de ces caractéristiques ou comment cela impacte cette prévisibilité ou comment cela impacte l’hôte.

[Comme exemple un mécanisme] par lequel le microbiome pourrait affecter l’homéostasie métabolique … le microbiome pourrait avoir des différences dans la récolte de l’énergie, qui est la quantité d’énergie à extraire des différents aliments. Nous pouvons avoir deux configurations du microbiome qui peut extraire différentes quantités d’énergie des mêmes aliments et la délivrer à l’hôte. Cela pourrait expliquer la variabilité individuelle notée après la consommation d’aliments similaires.

Il y a d’autres effets que le microbiome exerce qui sont pertinents sur la façon dont nous répondons aux aliments, tels que les effets que le microbiome exerce sur la fonction immunitaire. Il existe de nombreuses études différentes … cela montre le microbiome comme un moteur central de nombreuses fonctions différentes du système immunitaire, et montrant le système immunitaire comme un élément très important dans notre homéostasie métabolique.

Quelles sont les limites de ce travail?

Une limite de notre travail à l’heure actuelle est que [jusqu’à présent, nous avons seulement été en mesure de montrer] des résultats sur le court terme.

Nous explorons [aujourd’hui] ce qui se passera sur des périodes à plus long terme.

En ce moment, nous faisons une étude à plus long-terme en double aveugle dans laquelle nous comparons une approche individualisée (notre approche) à la référence dans le domaine, et en suivant les individus pendant une longue période de temps, jusqu’à un an. Là, nous voudrions voir si notre approche a des effets sur des résultats cliniques à long terme, tels que la progression du pré-diabète au diabète, le taux de graisses dans le foie, l’obésité, et ainsi de suite.

L’autre limite de notre étude réside dans le fait que, puisque nous sommes des scientifiques et nous avons fait cela par curiosité scientifique, nous ne savions pas quel évènement serait plus important dans cette prédiction. Nous avons mesuré tout sur chaque individu. Donc, ce fut un processus très coûteux et très compliqué.

Pour le moment, nous analysons la grande quantité de données que nous avons recueillies et nous minimisons la nécessité de voir tous les évènements … afin de pouvoir retrouver avec une bonne prévisibilité en utilisant un ensemble minimal de paramètres. [Cela] permettrait d’éviter le besoin de connecter un moniteur de glucose et de faire tous ces nombreux test [que nous avons fait] durant cette semaine d’étude. Cela pourrait être une limite potentielle actuelle que nous essayons de surmonter en regardant les différentes combinaisons des caractéristiques et voir ce qui est le minimum requis.

Quel est le message principal que vous voulez que les patients et les professionnels de santé retiennent de cette recherche ?

Je parle maintenant en tant que médecin : nous devons être très prudents, car je pense que nous avons fait plusieurs découvertes ici d’une importance potentielle majeure mais je ne voudrais pas aller à une surinterprétation des données pour modifier les lignes directrices et les recommandations à une grande échelle à partir de cela.

La principale chose que je veux que les gens sachent est qu’il n’y a pas un régime alimentaire unique pour toute personne. Ceci est tout à fait indiqué de façon globale par notre étude. Cela comprend les diabétiques, mais cela inclut également toute personne ayant une maladie quelconque. Il n’y a pas un seul régime alimentaire qui pourrait être donné à toute une population de personnes avec une maladie en particulier, [en attendant que] tous réagissent de la même façon. La personnalisation est le principal message de notre étude. On pourrait être en mesure, à l’avenir, d’adapter des régimes alimentaires à un individu sur la base d’un ensemble de ses données personnalisées. Nous avons montré cela comme une preuve du concept ; il y a beaucoup de travail à faire pour développer davantage cela … comme regarder les différents paramètres de la maladie. Par exemple, dans notre étude, nous avons exclu les patients atteints de diabète, car une fois qu’une personne a le diabète … tout change à part entière. Ceci est un scénario différent qui est extrêmement intéressant pour nous, et nous le suivons… On ne peut pas déduire de ce que nous avons fait de certains paramètres de la maladie qui ne figuraient pas dans notre étude. Mais conceptuellement, ce que nous voulons c’est que les gens retiennent [de cela] est que « tout est personnel ».

NB : Cette interview a été modifiée pour plus de clarté.

Référence. Zeevi D, et al. (2015) Personalized Nutrition by Prediction of Glycemic Responses. Cell DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.cell.2015.11.001. L’article est disponible gratuitement et intégralement.