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Café ou chá? A resposta pode estar nos seus genes!

Cerveja, café e alguns chás são bebidas amargas consumidas diariamente por milhões de pessoas, que apresentam consequências para a saúde. Individualmente, o nível de consumo dessas bebidas está relacionado com diferenças de metabolização, porém os fatores genéticos associados à preferência por sabores mais ou menos amargos ainda não são muito bem esclarecidos. A fim de compreender essas questões, pesquisadores testaram a relação causal entre a percepção de amargor com o consumo de café, chá e álcool, utilizando variantes genéticas. Primeiramente, foram detectados os genes e suas respectivas variações associadas à sensibilidade do sabor da cafeína, quinina e de propiltiouracil, que são elementos que desencadeiam a percepção do sabor amargo, e posteriormente, foram analisados os genomas de 438.870 participantes. Em seguida, os participantes foram separados em dois grupos para responder a questionários específicos, um deles para acessar diferenças no nível de consumo de café e chá, e em outro para entender o padrão genético relacionado ao consumo de álcool. Os resultados apontaram que o DNA de cada indivíduo explica o comportamento de preferência por café ou chá, sendo que o consumo de café é relacionado com a presença de variações específicas de genes que controlam a sensibilidade do sabor amargo. Quanto maior a sensibilidade à cafeína, maior também é o consumo de café – entretanto, quanto maior a percepção à quinina e propiltiouracil, menor é o consumo de café e maior é a preferência por chás. Para o grupo de estudo de álcool, foi notado que a alta percepção de propiltiouracil resulta em seu menor consumo. Estudos como esse têm exercido grande importância para compreender as bases genéticas do consumo de alimentos que possuem grande impacto na saúde.

 

Tweet-science: Priscila S. Rothier

sobre a autora

Artigo original:

Revista Scientific Reports (Nov/2018) # Understanding the role of bitter taste perception in coffee, tea and alcohol consumption through Mendelian randomization. Autores: J. OngD. Hwang, V. Zhong, e colaboradores

(Editoração: Fernando Mecca, Gabriel Ferreira e Caio Oliveira)

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