CDTI - TECNOMIFOOD

Objetivo

No âmbito deste projeto, a AINIA pretende fortalecer-se nas tecnologias CERVERA relacionadas com a aplicação de ómicas para o desenvolvimento de ingredientes e alimentos funcionais, através tanto da sinergia com os restantes centros participantes como de ações de capacitação individuais. Em particular, os objetivos de fortalecimento que a AINIA se propõe são resumidos de seguida:

Avaliação de biodisponibilidade e funcionalidade com modelos in vitro:
- Implementação e otimização do uso de PBMCs como plataforma de rastreio de ingredientes.
- Aprofundamento do conhecimento de sistemas in vitro complexos tais como o cocultivo, os cultivos 3D ou os modelos organ-on-a-chip, que mimetizam com maior fidelidade os órgãos-alvo.
- Otimizar o uso e funcionamento dos modelos dinâmicos in vitro (integração com modelos celulares complexos, incorporação de ómicas e correlação destes dados com o estado de saúde, otimização do desenho de alimentos baseados em evidências científicas do seu efeito saudável, etc.).
Processamento de ingredientes:
- Avanços na funcionalização e adequação de ingredientes funcionais para potenciar as suas propriedades, com diferentes técnicas de processamento (extrusão, processos enzimáticos, etc.)
- Avanços na avaliação de propriedades tecnológicas de ingredientes.
- Aplicação de peptidómica dirigida no processamento de alimentos, em especial em processos que possam alterar o perfil ou a biodisponibilidade de péptidos.
- Avançar no conhecimento do efeito matriz sobre a funcionalidade dos alimentos.
Ómicas:
- Avanços em metagenómica do 16S: avançar no conhecimento e no estabelecimento de correlações entre composição da microbiota intestinal e estado de saúde humana.
- Desenvolvimento de metodologias de quantificação e/ou seguimento de determinados péptidos e/ou aminoácidos.
Análise de dados:
- Biologia de sistemas: Avançar no desenvolvimento de ferramentas bioinformáticas para analisar e interpretar informação ómica com uma abordagem holística, incluindo dados originados por diferentes ómicas.
- Intelligent Data Analysis: Avançar em tecnologias de analítica de dados e inteligência artificial para a monitorização de novos compostos bioativos com base em informação ómica. Avançar no desenvolvimento de sistemas de nutrição personalizada que vinculem toda a informação ómica disponível que caracteriza o perfil de utilizador com a dieta mais adequada para a melhoria do seu estado de saúde e a prevenção de doenças.