Le indicazioni dello studio EPIC sull’eziologia delle malattie croniche: indicazioni per la
prevenzione primaria
Sabina Sieri Unità di Epidemiologia e Prevenzione
Fondazione IRCCS Istituto Nazionale dei Tumori
XXXIX Congresso dell’Associazione Italiana di Epidemiologia: “Alimentazione e salute nell’era della globalizzazione”
Milano 28-30 Ottobre
Lo studio EPIC
OBIETTIVO: studiare il ruolo dei fattori alimentari e legati allo stile di vita nell’eziologia dei tumori e di altre malattie cronico-degenerative.
Raccolta dei dati
Questionario anamnestico stile di vita
FFQ dieta
Misure antropometriche
Prelievo
EPIC Italia: ~ 47,000 volontari in 5 centri
European Prospective Investigation into Cancer and nutrition
~ 520,000 volontari reclutati in 10 Paesi Europei
Banca biologica
• 30 ml sangue venoso:
– 20 ml citrato +10 ml secco
• 28 aliquote da 500 l :
– plasma 12 (red straws) – siero 8 (yellow straws) – leucociti 4 (blue straws) – globuli rossi 4 (green straws)
28 aliquote x 300.000 soggetti = 8.4 milioni di aliquote,
Metà in ciascun centro EPIC, metà alla IARC di Lione
Più: 12 x 110,000= 1.3 milioni in Svezia e Danimarca
Punti di forza di EPIC Grande dimensione
aumento della potenza dello studio
Popolazioni diverse grande variazione nell’incidenza dei tumori
grande variazione nell’esposizione
Questionari alimentari molto dettagliati per misurare localmente il consumo abituale
Calibrazione dei dati dei questionari alimentari con un’intervista delle 24 ore
riduzione degli errori di misura
Raccolta dei campioni di sangue utilizzo di biomarker di esposizione
interazione tra fattori nutrizionali, ormonali e genetici
Uomini Donne Totale
Varese 2.557 9.526 12.083
Torino 6.047 4.557 10.604
Firenze 3.514 10.083 13.597
Napoli - 5.062 5.062
Ragusa 3.053 3.350 6.403
Totale 15.171 32.578 47.749
Distribuzione per centro dei partecipanti di EPIC-Italia
Varese
Torino
Firenze
Napoli
Ragusa
Follow-up Basato su: registri tumori di popolazione; combinazione di metodi: registri tumori e di patologie, schede
di dimissione ospedaliere, registri di mortalità, follow-up attivo.
Sede Tumorale Uomini Donne Totale
Colon-Retto 182 254 436
Colon 130 196 326
Retto 52 58 110
Mammella - 1086 1086
Eventi Cardiovascolari
Uomini Donne Totale
Coronarici 485 227 712
Cerebrovascolari 119 182 301
Risultati del Progetto EPIC-Italia
Consumo di carboidrati ad alto indice glicemico, resistenza insulinica e rischio di tumori e di malattie cardiovascolari
Consumo di Frutta e Verdura, Indice Mediterraneo Italiano e rischio di tumori e malattie cardiovascolari
Ruolo dei carboidrati nell’eziologia delle malattie cronico-degenerative
Diversi studi hanno suggerito che alte concentrazioni di glucosio postprandiale e insulina sono coinvolti nell'eziologia dei tumori, in particolare quelli del colon-retto, della mammella ed endometrio.
Iperglicemia e resistenza insulinica sono fattori di rischio anche per le malattie cardiovascolari.
Una dieta ricca di carboidrati facilmente assorbibili, con conseguente iperglicemia, e iperinsulinemia, può giocare un ruolo nell'eziologia di queste malattie
Si basa oltre che sulla loro natura (zuccheri, amido, fibra alimentare) anche sulla loro qualità in termini di effetto sulla glicemia postprandiale (Indice Glicemico -IG)
Caratterizzazione nutrizionale dei carboidrati
Carboidrati che vengono idrolizzati velocemente hanno alti valori di IG. La loro risposta glicemica postprandiale è rapida ed elevata. Al contrario, carboidrati che vengono idrolizzati lentamente hanno bassi valori di IG. Il carico glicemico (CG) degli alimenti quantifica l’effetto glicemico di una porzione di alimento tenendo in considerazione sia la quantità che la qualità dei carboidrati in esso contenuti.
Rispetto al IG, il CG rappresenta una misura più pratica per predire la richiesta di insulina necessaria a controllare la
risposta glicemica di un pasto
Carico Glicemico e rischio di Tumore della Mammella in EPIC Italia
1
1.361.24
1.46 1.45
0
1
2
1° 2° 3° 4° 5°
Quintili
HR
Sieri et al. NMCD, 2013 ;23(7):628-34
P trend 0.029
Aggiustato per energia, alcol, scolarità, età al menarca, numero di figli, indice di massa corporea, fumo, fibre e acidi grassi saturi, attività fisica
1 1,06
1,35
1,04
0
1
2
1° 2° 3° 4°
Quintili
HR
P trend 0.031
Sieri et al. IJC 2015 ;136(12):2923-31.
Indice Glicemico e rischio di tumore del colon-retto in EPIC Italia
Carboidrati
Carboidrati da alimenti a basso indice glicemico
IG<57
Carboidrati da alimenti ad alto indice glicemico
IG≥57
1,45
0,730,51
1,52
2,53
1° 2° 3° 4° Quartili
HR
CHO alto IGCHO basso IG
Carboidrati ad alto e basso Indice Glicemico e rischio di Tumore del Colon-Retto
Sieri et al. IJC 2015 ;136(12):2923-31.
Aggiustato per energia ,non da alcool, sesso, scolarità, fumo, indice di massa corporea, fibra, calcio, folati e acidi grassi saturi, attività fisica
P trend 0.034
P trend 0.033
*
*
1.341.22
1.14
1
1.63
2.082.24
0.5
1
1.5
2
2.5
1° 2° 3° 4°
HR
Carico glicemico (quartili)
uomini
donne
Carico Glicemico e rischio di Sindrome Coronarica Acuta
Sieri et al, Arch Int Med 2010 Aggiustato per energia non da alcool, ipertensione, scolarità, fumo, indice di massa corporea, fibre e acidi grassi saturi, attività fisica
P trend 0.005
P trend 0.59
* *
0,5
1
1,5
2
2,5
1° 2° 3° 4°
Consumo di carboidrati (quartili)
HR
CHO
CHO-high GI
CHO-low GI
Consumo di Carboidrati nelle donne e rischio di Sindrome Coronarica Acuta
Sieri et al, Arch Int Med 2010
1.95*
1.68*
0.99
Aggiustato per energia non da alcool, ipertensione, scolarità, fumo, indice di massa corporea, fibre e attività fisica
1
1.36
1.952.21
1.42
-0.5
0.5
1.5
2.5
3.5
4.5
1° 2° 3° 4° 5°
Quintili
HR
P trend 0.015
Carico Glicemico e rischio Ictus
Sieri et al, Plos One 2013
Aggiustato per energia non da alcol, alcol, sesso, scolarità, fumo, indice di massa corporea, fibra, da cereali calcio, acidi grassi saturi, monoinsaturi e polinsaturi, attività fisica
Carboidrati ad alto e basso Indice Glicemico e rischio di Ictus
Aggiustato per energia non da alcool, alcool, sesso, scolarità, fumo, indice di massa corporea, fibra, da cereali calcio, folati e acidi grassi saturi, monoinsaturi e polinsaturi, attività fisica Sieri et al, Plos One 2013
1 1,1 1,14
1,4
1,87
1
0,86
1,09 1,03 1,01
0,5
1
1,5
2
1° 2° 3° 4° 5°
HR
quintili
CHO alto GI
CHO basso GI
*
PLoS ONE 10(6): e0128891
Obesità addominale: circonferenza vita>88 cm;
Ipertrigliceridemia: trigliceridi ematici>150 mg/dl;
Bassi livelli ematici di colesterolo HDL: <50 mg/dl;
Pressione elevata: P sistolica>130 mmHg o P diastolica>85 mmHg o trattamento ipertensivo con farmaci;
Alterata glicemia a digiuno o glicemia a digiuno>100 mg/dl o trattamento farmacologico per diabete.
Sindrome Metabolica e Tumore della Mammella
Numero di componenti Casi/controlli HR (95% CI)
0 86/115 1
1-2 301/291 1.33 (0.94-1.89)
≥ 3 206/149 1.91 (1.28-2.84)
P trend 0.001
Sindrome Metabolica e Tumore della Mammella per stato menopausale
Menopausa
Premenopausa
Numero di componenti Casi/controlli HR (95% CI)
0 17/30 1
1-2 136/134 1.89 (0.89-4.01)
≥ 3 133/86 3.12 (1.43-6.79)
P trend 0.001
Numero di componenti Casi/controlli HR (95% CI)
0 62/71 1
1-2 139/130 1.12 (0.72-1.74)
≥ 3 57/56 0.77 (0.43-1.40)
P trend 0.478
Sindrome Metabolica e Sindrome Coronarica Acuta
Numero di componenti Casi/controlli HR (95% CI)
0 38/153 1
1-2 271/430 2.23 (1.45-3.42)
≥ 3 345/233 3.44 (2.20-5.39)
P trend <0.0001
Sindrome Metabolica e Ictus
Numero di componenti Casi/controlli HR (95% CI)
0 22/153 1
1-2 139/430 1.48 (0.85-2.56)
≥ 3 125232 2.06 (1.15-3.70)
P trend 0.008
Consumo di Frutta e Verdura e Tumore della Mammella
Verdura (g/die) Casi HR (95% IC)
I <107.8 259 1
II 107.8-151.9 215 0.81 (0.67-0.97)
III 151.9-197.9 240 0.93 (0.78-0.96)
IV 197.9-264.8 195 0.78 (0.64-0.96)
V >264.8 163 0.65 (0.53-0.81)
P trend 0.003
Frutta (g/die) Casi HR (95% IC)
I <95.3 235 1
II 195.3-278.5 206 0.86 (0.71-1.04)
III 278.5-360.4 247 1.05 (0.87-1.26)
IV 360.4-476.8 194 0.85 (0.70-1.03)
V >476.8 190 0.86 (0.70-1.05)
P trend 0.16
Aggiustato per peso, altezza, scolarità, numero di bambini, età al menarca, energia non da alcol, alcol, terapia ormonale sostitutiva,fumo e attività fisica.
Consumo di Vegetali a foglia e olio di oliva e Sindrome Coronarica Acuta nelle Donne Vegetali a Foglia (g/die) Casi HR (95% IC)
I ≤117.5 36 1
II ≤171.5 22 0.64 (0.40-1.03)
III ≤241.7 28 0.71 (0.45-1.12)
IV >241.7 27 0.54 (0.33-0.90)
P trend 0.03
Olio di Oliva (g/die) Casi HR (95% IC)
I ≤15.9 45 1
II ≤22.5 46 1.06 (0.70-1.61)
III ≤31.2 32 0.81 (0.50-1.30)
IV >31.2 21 0.56 (0.31-0.99)
P trend 0.04 Aggiustato per peso, altezza, circonferenza vita, ipertensione, scolarità, stato menopausale, energia non da alcol, alcol, consumo di carne, fumo e attività fisica.
La dieta mediterranea italiana
INDICE MEDITERRANEO ITALIANO
Pattern alimentare che rispecchia le abitudini alimentari tradizionali italiane, caratterizzate da:
Elevato consumo di: verdure mediterranee (pomodori crudi, verdure a foglia, verdure a frutto, cipolla e aglio), frutta, legumi, olio d’oliva, pasta, pesce.
Basso consumo di: bevande zuccherate, burro, carne rossa, patate.
Moderato consumo di bevande alcoliche (un bicchiere al giorno).
Sviluppato adattando l’Indice Mediterraneo Greco alle
abitudini alimentari italiane.
Risultati Tumori del colon e del retto
Tumore del Retto
1
0,39
0,550,41
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1 (0-1) 2 (2-3) 3 (4-5) 4 (6-11)
Score category
HR
Tumore del Colon
1
0,520,59 0,54
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1 (0-1) 2 (2-3) 3 (4-5) 4 (6-11)
Score category
HR *
* * *
* *
1
0,47
0,68
0
0,5
1
1,5
2
1° 2° 3°
Terzili
HR
P trend 0.001
Agnoli et al. J.Nutr. 2011; 141:1552-1558.
Indice Mediterraneo Italiano e Ictus
L’indice glicemico degli alimenti si conferma quindi un fattore importante nella definizione di una dieta sana. Conoscere l’IG degli alimenti e promuovere alimenti a basso IG diventa quindi sempre più rilevante per chi si occupa di prevenzione delle malattie cronico - degenerative.
La dieta mediterranea, caratterizzata da un alto consumo di frutta, verdura e legumi, ricchi in fibra, e da un alto consumo di pasta, che è una fonte di carboidrati a basso indice glicemico, è anch’essa un fattore importante per la prevenzione delle malattie cronico - degenerative.
Conclusioni I
Grazie alla ricchezza di informazioni e all’accuratezza dei dati raccolti in EPIC si è potuto studiare non solo i singoli alimenti, ma le abitudini alimentari nella loro complessità e nel contesto delle tradizioni locali.
Grazie alla possibilità di eseguire il follow-up per diverse patologie con metodi standardizzati, e di studiare l’associazione tra dieta e diverse patologie, EPIC ha fornito non solo indicazioni specifiche per ridurre il rischio di tumore, ma indicazioni precise e basate sull’evidenza che i cittadini italiani possono seguire per una dieta e uno stile di vita più sani.
Conclusioni II
Grazie per l’attenzione!
Nessun conflitto di interessi
Centri EPIC •Milano, Fondazione IRCCS, Istituto Nazionale Tumori
•V. Krogh, S. Sieri, V. Pala, S. Grioni, C. Agnoli, A. Evangelista
•Torino, Università di Torino/Imperial College London •P. Vineis, C. Sacerdote, F. Ricceri
•Firenze, ISPO (Screening e Prevenzione Oncologica) •D. Palli, G. Masala, B. Bendinelli, C. Saieva
•Napoli, Università Federico II Napoli •S. Panico, A. Mattiello, P. Chiodini
•Ragusa, Registro Tumori Ragusa •R. Tumino, G. Frasca, MC. Giurdanella
Ricercatori Associati and Lab Centres EPICOR
•Giuseppe Matullo, Dept. Genetics, Biology and Biochemistry, Turin, University, Turin, Italy & ISI Foundation and HuGeF, Turin, Italy
•Licia Iacoviello, Dep. Epidemiology and Prevention. Laboratory of Molecular and Nutritional Epidemiology, IRCCS Istituto Neurologico Mediterraneo Neuromed, Pozzilli (IS), Italy