Uma nova pesquisa publicada nesta quinta-feira (19), na PLOS Biology, propõe um caminho para reduzir a incerteza que cerca o uso de probióticos e prebióticos: prever, com base no microbioma e na dieta de cada indivíduo, quem realmente vai se beneficiar dessas intervenções.

O estudo, liderado por Nick Quinn-Bohmann, Alex V. Carr e Sean M. Gibbons, do Institute for Systems Biology e da University of Washington, utilizou modelos metabólicos em larga escala para simular como comunidades bacterianas intestinais reagem à introdução de cepas probióticas e fibras prebióticas.

Segundo os autores, a abordagem alcançou entre 75% e 85% de concordância com os resultados observados em ensaios clínicos reais. “Demonstramos o potencial da modelagem metabólica para orientar intervenções personalizadas mediadas pelo microbioma”, escrevem os pesquisadores no artigo.

A equipe analisou dados de dois estudos independentes.

No primeiro, pacientes com diabetes tipo 2 receberam, por 12 semanas, um coquetel simbiótico contendo cinco cepas bacterianas e uma dose reduzida de inulina (0,3 g), uma fibra prebiótica. A formulação chamada WBF-011 havia mostrado redução significativa da área sob a curva (AUC) de glicose em comparação ao placebo.

Com base apenas nos perfis iniciais do microbioma dos participantes, os modelos computacionais conseguiram prever corretamente o “enxerto” (engraftment) das bactérias administradas em 84,7% dos casos (k de Cohen = 0,68). Em termos práticos, isso significa que o algoritmo antecipou, com elevada concordância estatística, quais microrganismos cresceriam de fato no intestino após a suplementação.

Uma das descobertas centrais foi o papel da bactéria Akkermansia muciniphila. A taxa de crescimento prevista para essa espécie apresentou associação negativa significativa com a variação da glicose pós-prandial (R² = 0,23; p = 0,027). Ou seja: quanto maior o crescimento estimado da bactéria, maior a redução da glicemia após a refeição.

“O crescimento de A. muciniphila pode contribuir substancialmente para a resposta clínica observada”, afirmam os autores.

O estudo também simulou o impacto de diferentes doses de inulina na produção de ácidos graxos de cadeia curta (SCFAs), metabólitos associados à saúde metabólica e imunológica.

Com a dose original de 0,3 g, o aumento de butirato e propionato foi discreto. Mas ao simular 30 g de inulina, houve crescimento significativo da produção prevista desses compostos:

Butirato: aumento de 14,25 para 23,61 mmol/gDW/h (p = 6,1 × 10 ³)

Propionato: aumento de 55,92 para 114,78 mmol/gDW/h (p = 9,3 × 10 2 )

Os resultados sugerem efeito sinérgico entre probiótico e maior oferta de substrato fermentável.

No segundo ensaio clínico analisado — envolvendo um probiótico de oito cepas para tratar infecção recorrente por Clostridioides difficile — a concordância entre modelo e dados metagenômicos foi de 76,7% (k = 0,38), com associação estatística robusta (p = 1,3 × 10 4).

A metodologia foi então aplicada a uma grande coorte observacional com 1.786 participantes submetidos a orientação para melhorar dieta e estilo de vida. Ao simular a transição de uma dieta padrão europeia para uma dieta rica em fibras, os modelos projetaram aumentos heterogêneos na produção de butirato.

Esses aumentos previstos se associaram a melhorias em marcadores cardiometabólicos, incluindo: redução de resistência à insulina (LP-IR); queda de insulina de jejum; redução de HOMA-IR; t

Também foram observadas associações com marcadores inflamatórios, como contagem total de leucócitos.

Os autores destacam que as respostas variaram substancialmente entre indivíduos. Em algumas simulações, a adição do probiótico reduziu a produção média de butirato, mas análises individualizadas identificaram combinações específicas de fibras e cepas capazes de maximizar a produção de metabólitos benéficos.

Apesar do desempenho promissor, os pesquisadores reconhecem limitações: os modelos assumem estado metabólico estável, utilizam dados em nível de espécie (não de cepa) e aplicam dietas padronizadas na simulação, sem registro alimentar individual detalhado.

Ainda assim, concluem, a estratégia abre caminho para terapias de precisão baseadas no microbioma. “Realizar todo o potencial desses modelos exigirá validação prospectiva em ensaios clínicos humanos”, escrevem. “Mas o trabalho demonstra que a modelagem metabólica pode se tornar uma ferramenta central no desenho racional de intervenções com probióticos, prebióticos e dieta.”

A pesquisa foi financiada parcialmente por agência federal americana e por empresa do setor de microbioma, sem participação no desenho ou na análise do estudo, segundo declaração dos autores.