Licia Iacoviello

Licia Iacoviello MD, PhD, Professore ordinario di Igiene e Sanità Pubblica presso l’Università LUM, Casamassima (BA), dirige il Dipartimento di Epidemiologia e Prevenzione dell’IRCCS Neuromed, Pozzilli (IS) e il suo Centro per i Big data e la Salute Personalizzata, Neurobiotech, Caserta.

Si occupa dell’impatto di geni e ambiente e della loro interazione sul rischio cardiovascolare e sul ruolo delle abitudini alimentari nello sviluppo di disturbi metabolici e malattie cronico-degenerative.

Dal 2005 coordina lo studio Moli-sani, un ampio studio di coorte basato sulla popolazione che coinvolge oltre 24.000 persone adulte nel Sud Italia, al fine di valutare i fattori di rischio correlati allo stile di vita (in particolare le abitudini alimentari) e alla genetica per le malattie cronico-degenerative e metaboliche e dal 2018, lo studio PLATONE, una rete di ricerca clinica per Big-data, machine learning e salute personalizzata.

Negli ultimi 20 anni la sua attività è stata principalmente dedicata a fornire basi scientifiche all’effetto salutare della dieta mediterranea e a comprendere i determinanti dell’adesione alla dieta mediterranea. Licia Iacoviello ha pubblicato oltre 560 articoli scientifici su riviste internazionali “peer reviewed”. È stata inserita tra i Top Italian Scientists e tra i primi 2% scienziati al mondo.

Dieta mediterranea, vino, stili di vita e invecchiamento biologico.

Licia Iacoviello

Unità di ricerca di epidemiologia e prevenzione. IRCCS Neuromed. Pozzilli, Italia

Dipartimento di medicina e chirurgia. Università LUM. Casamassima, Italia

L’età biologica (BA) è l’età ipotetica sottostante di un organismo ed è stata proposta come un predittore di salute più potente dell’età cronologica (CA). La differenza tra BA e CA (Δage = Ba – CA) riflette il tasso di invecchiamento biologico, con valori inferiori che indicano un invecchiamento rallentato (ad esempio, BA << CA). Δage ha predetto in modo significativo il rischio di incidenza di mortalità per tutte le cause e primi ricoveri ospedalieri, meglio di CA.

Per stimare BA nella coorte Moli-sani, abbiamo adottato un approccio basato sul sangue sfruttando 36 biomarcatori. Questo metodo è sia facile da implementare che replicabile in altre coorti e supera gli orologi esistenti nel predire CA. Abbiamo quindi utilizzato una rete neurale profonda, un modello algoritmico ispirato alla struttura del cervello umano, per analizzare questi dati e costruire il nostro modello predittivo. I biomarcatori includono il percorso più comune associato all’insorgenza e alla progressione di malattie croniche (ad esempio marcatori della funzionalità epatica o renale, marcatori del metabolismo dei lipidi e del glucosio, marcatori dell’infiammazione e altri).

Questo BA basato sul sangue è stato associato alla dieta mediterranea. Infatti, un aumento di 1 deviazione standard nel punteggio della dieta mediterranea (MDS) era inversamente associato a Δage e risultati simili sono stati osservati con la dieta DASH. Un elevato contenuto di polifenoli nella dieta ha spiegato il 29,8% e il 65,8% di queste associazioni. Al contrario, una dieta ricca di alimenti ultraprocessati era associata a un’accelerazione dell’invecchiamento biologico.

Tra i componenti della dieta mediterranea, Δage era significativamente associato al consumo di alcol (principalmente come vino), con un effetto protettivo del consumo moderato di alcol (bevitori attuali che bevevano 1-12 g/giorno, rispetto agli astemi). L’analisi di altri fattori di rischio modificabili ha rivelato associazioni statisticamente significative di Δage con fumo e obesità, entrambi associati a un’accelerazione del processo di invecchiamento.

Gli stili di vita insieme ai fattori socioeconomici hanno spiegato circa il 48% della varianza in Δage, sottolineando l’importanza del controllo dei fattori modificabili, nel rallentare il processo di invecchiamento.