Le attività di MeDiHealtLab sono dedicate a 4 obiettivi specifici:
1
Definizione di metodologie innovative per la diffusione dei principi della Dieta Mediterranea e dei suoi effetti benefici sulla salute dell’uomo
Le attività di questo obiettivo specifico sono:
– Valutare in modo scientifico il legame tra Dieta Mediterranea e stato nutrizionale attraverso la realizzazione di tre revisioni sistematiche della letteratura esistente. Le revisioni prenderanno in esame tutti i dati preclinici e clinici attualmente disponibili sugli effetti della Dieta Mediterranea nella prevenzione e nel trattamento della malnutrizione in tutte le sue forme, sia in età pediatrica che adulta, nonché nelle principali patologie croniche non trasmissibili comunemente associate malnutrizione. Sulla base delle evidenze raccolte, saranno sviluppate linee guida evidence-based utilizzando la metodologia GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation).
– Diffondere i principi della Dieta Mediterranea attraverso modalità personalizzate (tailored) e persuasive, utilizzando diversi canali e strumenti innovativi.
Università coinvolte:
UNINA
- Dipartimento di Farmacia
- Dipartimento di Medicina Clinica e Chirurgia
- Dipartimento di Sanità Pubblica
- Dipartimento di Scienze Mediche Traslazionali
- Dipartimento di Studi Umanistici
UNIMI
UNIVR
Timeline: 3 anni (Data inizio: 03/02/2023 – Data fine: 02/02/2026)
2
Creazione di un database per la raccolta di dati riferiti ad alimenti convenzionali tipici della Dieta Mediterranea, ingredienti ed alimenti funzionali derivanti dalla Dieta Mediterranea
Il principale scopo di questo obiettivo specifico è la realizzazione di un database che raccoglie dati chimici, biologici, tossicologici e agronomici di alimenti tipici e funzionali della Dieta Mediterranea. Il database sarà utile allo sviluppo di un App finalizzata alla diffusione di scelte alimentari personalizzate basate sui principi della Dieta Mediterranea e orientate alla promozione della salute e alla tutela del benessere ambientale, valorizzando la stagionalità degli alimenti e adottando i principi della green economy.
Università coinvolte:
UNINA
- Dipartimento di Agraria
- Dipartimento di Farmacia
- Dipartimento di Scienze Mediche Traslazionali
UNIROMA1
UNIMI
UNIVR
Timeline: 2 anni (Data inizio: 03/02/2023 – Data fine: 02/02/2025)
3
Creazione di una rete nazionale per il programma di azione per la lotta alla malnutrizione dall’età neonatale all’anziano dotata di una biobanca
Lo scopo principale di questo obiettivo specifico è la creazione di una rete nazionale — l’Italian Network Against Malnutrition (INAM) — resa possibile grazie alla collaborazione attiva tra i ricercatori dei diversi Atenei, nell’ambito del programma di azione per la lotta alla malnutrizione.
Il primo risultato concreto di questa rete è l’istituzione di una biobanca diffusa di dati e campioni biologici: l’ANEMONE Biobank (AlliaNcE for MalnutritiON rEduction), quale strumento fondamentale per supportare la ricerca e le strategie di intervento contro la malnutrizione. La biobanca, certificata ISO 9001/2015 e allestita con le più moderne tecnologie per la crioconservazione di campioni biologici (contenitori azoto liquido, congelatori -80°C e -20°), può accogliere >1.000.000 di campioni biologici. Attualmente la biobanca è già in uso per raccogliere i campioni biologici di due studi clinici nell’ambito del Progetto MediHealthLab: lo studio Science Against Malnutrition (The SAM Project) e lo studio Building a Deeper Knowledge on Breast Milk Composition (The BuKoBc Project).
Università coinvolte:
UNINA
- Dipartimento di Medicina Clinica e Chirurgia
- Dipartimento di Medicina Molecolare e Biotecnologie Mediche
- Dipartimento di Scienze Chimiche
UNIROMA1
UNIPI
UNIVR
Timeline: 3 anni (data inizio: 03/02/2023 – data fine: 02/02/2026)
4
Sviluppo di una infrastruttura per la messa a punto di strategie dietoterapeutiche mirate, nuovi prodotti nutraceutici ed alimenti funzionali per la prevenzione e il trattamento della malnutrizione
L’obiettivo principale è integrare i dati raccolti nei precedenti step in un unico dataset, analizzato tramite tools di Intelligenza Artificiale per ottenere una visione complessiva degli effetti della Dieta Mediterranea, dei deficit nutrizionali e delle funzioni biologiche modulate da alimenti funzionali e nutraceutici. Ciò consentirà lo sviluppo di algoritmi predittivi della malnutrizione, utili a identificare pattern clinici, dietetici e comportamentali per definire interventi personalizzati ed efficaci. Questo approccio pone le basi per una nutrizione e medicina di precisione, includendo anche la prototipizzazione di nutraceutici mirati alla prevenzione, al trattamento e alla modulazione delle funzioni fisiologiche associate alla malnutrizione.
Università coinvolte:
UNINA
- Dipartimento di Agraria
- Dipartimento di Farmacia
- Dipartimento di Biologia
- Dipartimento di Fisica
- Dipartimento di Ingegneria Chimica dei Materiali e della Produzione Industriale
- Dipartimento di Matematica e Applicazioni
- Dipartimento di Medicina Veterinaria e Produzioni Animali
- Dipartimento di Scienze Mediche Traslazionali
- Dipartimento di Scienze Chimiche
- Dipartimento di Medicina Molecolare e Biotecnologie Mediche
- Dipartimento di Medicina Clinica e Chirurgia
- Centro Interuniversitario per la longevità e le malattie genetiche e multifattoriali e loro modelli animali e cellulari
- Laboratorio Europeo per lo Studio delle Malattie Indotte da Alimenti (ELFID)
UNIROMA1
UNIMI
UNIPI
UNIVR
Timeline: 2 anni (data inizio: 03/02/2024 – data fine: 02/02/2026)
