Saliva: uma janela simples (e poderosa) para entender inflamações crônicas

Você já parou para pensar que a sua saliva pode contar muito sobre a sua saúde? Pois é, cientistas vêm descobrindo que esse líquido, que a gente nem dá tanta importância no dia a dia, pode ser uma ferramenta incrível para detectar inflamações crônicas — aquelas que vão se acumulando no corpo ao longo dos anos e abrem caminho para doenças como diabetes, problemas cardíacos e até alguns tipos de câncer. O artigo de Dongiovanni e colegas (2023) mostra que estamos muito perto de transformar a saliva em um substituto para várias análises sanguíneas.

Por que a inflamação crônica importa tanto?

A inflamação é uma reação natural do corpo — ela ajuda a defender contra infecções e reparar tecidos. Mas quando se torna constante e silenciosa, começa a prejudicar em vez de proteger. O problema é que essa inflamação nem sempre dá sinais claros até já ter causado algum estrago. Por isso, identificar marcadores de inflamação cedo é fundamental. E aqui entra a saliva como aliada.

O que a saliva pode revelar?

Assim como o sangue, a saliva carrega várias moléculas que refletem o que está acontecendo no corpo. Entre elas:

  • Proteínas de fase aguda – aparecem quando o corpo está em estado inflamatório.

  • Citocinas e quimiocinas – sinalizadores que coordenam a resposta imunológica.

  • Enzimas pró-inflamatórias – aceleram o processo inflamatório.

  • Marcadores de estresse oxidativo (como ROS, MDA, 8-OHdG) – sinais de danos causados por radicais livres.

  • miRNAs – pequenas moléculas que regulam genes e indicam mudanças sutis no corpo.

  • Lipídios – ligados ao metabolismo e inflamação.

O mais interessante é que muitos desses biomarcadores aparecem tanto no sangue quanto na saliva, o que permite monitorar sem precisar de coleta invasiva.

O que influencia essa inflamação?

A figura acima deixa isso bem claro: fatores como idade, gênero, genética, tabagismo e obesidade podem aumentar a inflamação crônica. Essa inflamação gera biomarcadores no sangue, que acabam chegando também à saliva. Ou seja: a boca funciona como um espelho do que está rolando por dentro.

Como coletar e analisar?

A forma mais usada pelos pesquisadores é a coleta de saliva por “escoamento natural” (sem cotonete, que pode atrapalhar o resultado). Depois, as análises podem ser feitas com técnicas já conhecidas, como ELISA ou testes multiplexados. O desafio hoje é levar isso para o ponto de atendimento: exames rápidos, baratos e confiáveis que possam ser feitos até em casa.

E já tem novidade surgindo: biossensores intraorais, como protetores bucais que medem glicose, sódio ou ácido úrico em tempo real. Imagina monitorar sua saúde sem precisar de agulhas, só com um dispositivo dentro da boca?

Por que isso é revolucionário?

Usar a saliva como ferramenta diagnóstica tem várias vantagens:

  • Não dói e não precisa de profissionais especializados para coleta.

  • É barato e pode ser repetido várias vezes.

  • Permite monitoramento contínuo.

Quando combinamos esses dados salivares com informações de idade, genética e estilo de vida, temos um potencial enorme para diagnósticos mais precoces e medicina personalizada.

saliva está deixando de ser apenas um detalhe do corpo e está se tornando uma “amostra biológica de ouro” para identificar inflamações crônicas de forma simples, barata e não invasiva. No futuro próximo, pode ser comum acompanhar nossa saúde bucal e sistêmica apenas cuspindo num coletor ou usando um sensor intraoral. Vamos ter uma aula sobre interpretação de exames de saliva no curso de metabolômica. Já se inscreveu?

Dra. Andreia Torres é Nutricionista, especialista em nutrição clínica, esportiva e funcional, com mestrado em nutrição humana, doutorado em psicologia clínica e cultura/ensino na saúde, pós-doutorado em saúde coletiva. Também possui formações no Brasil e nos Estados Unidos em práticas integrativas em saúde. Para contratar envie uma mensagem: http://andreiatorres.com/consultoria/

Quando usar gel de carboidrato?

Uma paciente me fez essa pergunta ontem em consulta. Também tem essa dúvida?

Se você já correu provas mais longas 🏃‍♂️ , provavelmente já ouviu falar no famoso gel de carboidrato. Mas nem todo mundo precisa!

Use: a partir de provas ou treinos acima de 60-90 minutos, quando as reservas de energia começam a cair.

Motivo do uso: O gel repõe rapidamente a energia, melhora o desempenho e ajuda a evitar a fadiga.

Forma de uso: A cada 40-60 minutos de corrida, sempre com um pouco de água para facilitar a absorção.

Atenção! O gel não substitui uma boa alimentação no dia a dia, ele é apenas um aliado estratégico durante a corrida!

Se for usar, escolha um com mistura de carboidratos simples, como frutose (absorção rápida) e maltodextrina (absorção moderada). Também existem os que tem ainda ribose, um açúcar mais voltado para recuperação muscular. Mais o mais importante é frutose e malto.

Alguns géis também têm associação com cafeína para aumentar a atenção, retardar a fadiga e melhorar a performance em provas longas.

A quantidade mais comum é de 20g, mas a depender do esforço e da necessidade de performance podem ser usadas doses maiores (30 a 60g/hora), se a atividade física tiver mais 90 minutos.

Lembrando que a maioria dos géis possuem doses muito baixas de eletrólitos, que também precisam ser repostos.

Atenção: não tome géis oferecidos em competições se nunca testou antes. Eles podem causar desconforto gastrointestinal, especialmente se tomados com pouco água.

Faça uso primeiro nos treinos (especialmente aqueles maiores que 15 km de corrida ou maiores que 2h de ciclismo ou em excessão muito intensas de Duathlon/Triathlon) e adapte as doses.

Se precisar de ajuda, marque sua consulta aqui

Dra. Andreia Torres é Nutricionista, especialista em nutrição clínica, esportiva e funcional, com mestrado em nutrição humana, doutorado em psicologia clínica e cultura/ensino na saúde, pós-doutorado em saúde coletiva. Também possui formações no Brasil e nos Estados Unidos em práticas integrativas em saúde. Para contratar envie uma mensagem: http://andreiatorres.com/consultoria/

Machine Learning na Nutrição

O machine learning (ML) é um ramo da inteligência artificial que permite a computadores aprenderem a partir de dados, identificando padrões e fazendo previsões sem serem programados de forma explícita.

Na nutrição, essa tecnologia vem sendo usada para transformar a forma como entendemos a relação entre dieta, metabolismo e saúde.

Principais aplicações

  1. Predição do risco de doenças relacionadas à dieta

    Modelos de ML analisam dados de dieta, exames laboratoriais, histórico clínico, ciências ômicas para prever quem tem maior risco de desenvolver diabetes tipo 2, obesidade, doenças cardiovasculares ou câncer.

  2. Nutrição personalizada (precision nutrition)

    Ao integrar dados multiômicos (genoma, metaboloma, microbioma) e estilo de vida, algoritmos conseguem recomendar dietas personalizadas, ajustadas à resposta individual de cada pessoa a alimentos específicos.

    Exemplo: prever como a glicemia de um indivíduo vai responder a diferentes refeições, ajudando a montar planos alimentares sob medida.

  3. Subtipagem de perfis metabólicos

    Doenças como obesidade não são todas iguais. O ML permite identificar subgrupos ocultos de pacientes (ex.: obesidade mais ligada à inflamação x obesidade mais ligada a resistência à insulina).

  4. Descoberta de biomarcadores nutricionais

    Ao cruzar dados de consumo alimentar com metabolômica e proteômica, o ML ajuda a encontrar biomarcadores objetivos da dieta (como metabólitos específicos que indicam consumo de frutas, carne ou laticínios).

  5. Análise de grandes bancos de dados alimentares

    Aplicação em apps de nutrição e saúde, que coletam informações de milhões de usuários (diários alimentares, fotos de refeições, dados de wearables). O ML organiza e interpreta esses dados para recomendar escolhas alimentares mais saudáveis em tempo real.

🔹 Ferramentas e abordagens

  • Aprendizado supervisionado: usado para prever resultados conhecidos (ex.: níveis de glicose após refeição).

  • Aprendizado não supervisionado: identifica padrões ocultos, como subtipos de dietas ou perfis metabólicos.

  • Deep learning: redes neurais profundas que lidam com imagens de alimentos (apps que reconhecem a comida pela foto) e dados complexos de multiômicas.

Impacto futuro

O machine learning aplicado à nutrição abre caminho para:

  • Dietas mais eficazes e individualizadas.

  • Prevenção proativa de doenças.

  • Melhor adesão do paciente (com planos ajustados ao seu metabolismo real).

  • Avanços na nutrição de precisão e na medicina personalizada. Aprenda mais aqui.

Dra. Andreia Torres é Nutricionista, especialista em nutrição clínica, esportiva e funcional, com mestrado em nutrição humana, doutorado em psicologia clínica e cultura/ensino na saúde, pós-doutorado em saúde coletiva. Também possui formações no Brasil e nos Estados Unidos em práticas integrativas em saúde. Para contratar envie uma mensagem: http://andreiatorres.com/consultoria/