Nota: Informe de una sola fuente; pendiente de corroboración.
Investigadores de la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill y de la Universidad de Duke han desarrollado FoodSeq-FLOW, una plataforma de secuenciación de ADN que detecta ADN residual de plantas y animales presente en muestras de aguas residuales. Este método permite analizar el consumo de alimentos en las comunidades y puede servir de base para la formulación de políticas nutricionales.
El estudio analizó 183 muestras de aguas residuales provenientes de 21 plantas de tratamiento en Carolina del Norte, que dan servicio a más de dos millones de residentes. Los investigadores identificaron 184 tipos de alimentos de origen vegetal y 123 de origen animal. El costo del análisis fue inferior a un centavo por persona.
Para validar la precisión de FoodSeq-FLOW, los investigadores compararon la abundancia de plantas comestibles detectadas en las aguas residuales de una planta con la encontrada en 14 muestras de heces de residentes atendidos por dicha planta. La abundancia de ADN vegetal en las aguas residuales se correlacionó bien con la de las muestras individuales de heces, y casi todo el ADN animal coincidió con especies de alimentos conocidas, lo que sugiere que la plataforma refleja con precisión los patrones dietéticos humanos.
El seguimiento realizado durante siete meses en ocho instalaciones demostró que la presencia de muchas plantas comestibles variaba según la disponibilidad estacional. Por ejemplo, el ADN de los espárragos, los arándanos y el quimbombó era más abundante en primavera y verano, mientras que el de la col y los cítricos aumentaba en otoño e invierno.