Scuola di Farmacia e Nutraceutica

Università Magna Graecia di Catanzaro

C.I. di TECNOLOGIE DIGITALI PER LA NUTRIZIONE

CdLM Biotecnologie Molecolari per la Medicina Personalizzata

Fornire concetti sul legame tra stato nutrizionale/dieta e le malattie ad impronta metabolica e cronico-degenerative, competenze per comprendere l’uso scientificamente validato delle innovazioni tecnologiche digitali per indagini sulle abitudini alimentari, lo stato nutrizionale e la sicurezza alimentare, fornire le basi per comprendere gli approcci tecnologici diagnostici e terapeutici innovativi per una nutrizione personalizzata e di precisione, fornire conoscenze di base relativamente alle applicazioni software rientranti nell’ambito dei dispositivi medici applicati all'ambito nutrizionale.

Modulo e/o Codocenza Docente CFU
Modulo di Scienze tecniche dietetiche Tiziana Montalcini 1
Modulo di Scienze tecniche dietetiche Marta Letizia Hribal 1
Modulo di Scienze tecniche dietetiche Samantha Maurotti 1
Modulo di Scienze tecniche mediche applicate Luca Tirinato 3
Docente:
Tiziana Montalcini
tmontalcini@unicz.it
0961-3697565
ogni lunedì dalle 10 alle 15 (previo appuntamento)

SSD:
MED/49 - MED/49 - MED/49 - MED/50

CFU:
6

Scuola di Farmacia e Nutraceutica - Data stampa: 13/10/2024

Obiettivi del Corso e Risultati di apprendimento attesi

Lo studente a fine corso deve aver acquisito:
Conoscenza e capacità di comprensione
• Acquisizione delle conoscenze dell’effetto di particolari regimi alimentari sulla composizione corporea;
• Acquisizione delle conoscenze dell’effetto di particolari diete sul rischio di patologie come l’obesità, le dislipidemie e la steatosi epatica;
• Capacità di comprendere i meccanismi che regolano la massa ossea e la massa muscolare e l’interazione tra questi;
• Acquisizione delle conoscenze delle principali alterazioni genetiche che conducono alla iperlipidemia aterogena;
• Comprensione del ruolo delle tecnologie innovative e digitali per la valutazione dello stato nutrizionale
• Comprensione del ruolo delle tecnologie innovative e digitali nella diagnostica clinica
• Comprensione del ruolo delle tecnologie digitali nella sicurezza alimentare
• Comprensione dell’importanza delle tecnologie innovative nella gestione delle risorse alimentari
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
• Capacità di saper applicare le principali tecnologie digitali in ambito nutrizionale e metabolico;
• Capacità di saper interpretare i risultati dei test derivati dall’applicazione degli strumenti digitali per lo studio della composizione corporea;
• Capacità di analizzare dati per comprendere la suscettibilità alle malattie ad impronta metabolica e cronico-degenerative, anche su base genetica;
• Saper identificare i soggetti che richiedono modificazioni dello stile di vita o di integrazioni alimentari.
Autonomia di giudizio
• Limitatamente ai principali indici biochimici e nutrizionali correlati alle patologie ad impronta metabolica, essere in grado di valutarne il discostamento dalla norma;
• Essere in grado di valutare le implicazioni dell’uso delle tecnologie digitali e interpretare i risultati in ambito diagnostico e terapeutico;
• Essere in grado di scegliere e utilizzare le biotecnologie più appropriate.
Abilità comunicative
• Capacità di descrivere e commentare le conoscenze acquisite, adeguando le forme comunicative agli interlocutori. 
• Capacità di comunicare i concetti acquisiti in modo chiaro e organico.
Capacità d’apprendimento
• Capacità di proseguire compiutamente gli studi, utilizzando le conoscenze di base acquisite nel corso.
• Capacità di effettuare approfondimenti scientifici.

Programma

o Relazione tra nutrienti, dieta e stato nutrizionale;
o Tecniche di analisi di dati per identificare i pattern alimentari e la relazione con le malattie cronico-degenerative;
o Applicazione dell’indagine dietetica “web-based”;
o Sarcopenia e rischio di patologie non trasmissibili;
o Tecniche antropometriche per lo studio dello stato nutrizionale;
o Tecnologie digitali per lo studio della composizione corporea;
o Strumenti tecnologici per la stima del dispendio energetico;
o Tecnologie digitali per la diagnosi dell’osteoporosi;
o Tecnologie digitali per l’identificazione dei diversi fenotipi dell’obesità;
o Tecnologie innovative per le patologie del fegato ad impronta metabolica;
o Genetica delle dislipidemie e implicazioni dell’analisi di Big Data;
o Intelligenza Artificiale per la nutrizione personalizzata;
o Spettroscopia Raman e suo utilizzo in ambito biomedico;
o Analisi Spettroscopica delle “Lipid Droplets” presenti all’interno della cellula;
o “Lipid Droplets” come marcatore del rischio oncologico;
o Spettroscopia Raman per la diagnosi di malattie metaboliche;
o Analisi Raman del tessuto adiposo;
o Applicazione della Spettroscopia Raman in campo nutrizionale: analisi della qualità degli alimenti;
o Valutazione delle alterazioni metaboliche/lipidiche alla base della radioresistenza tumorale mediante Spettroscopia Raman 
o Integrazione tra Intelligenza Artificiale e Spettroscopia Raman
o Descrizione e valutazione dei parametri più rappresentativi del legame tra dieta e attività fisica (Progetto Europeo DEDIPAC); 
o Big Data against childhood obesity (BigO);
o Techfood e sicurezza alimentare
o Tecnologie innovative e risorse alimentari (OGM, cibi sintetici).

Impegno orario complessivamente richiesto allo studente

Il carico di studio individuale previsto per lo studente è di 8 ore/CFU, ovvero 48 ore totali per l’intero corso. 

Metodi insegnamento

Lezioni frontali, simulazione casi, e attività laboratoriali.

Risorse per l'apprendimento

Manuale sulle iperlipidemie: A. Pujia (gratuito su Amazon)
Manuale di Nutrizione applicata: G. Riccardi (Editore: Idelson-Gnocchi)
Dispense docenti 
Altro materiale didattico
Sito e-learning UMG docente.
Il docente fornisce le diapositive anche mediante caricamento sul cloud.

Attività di supporto

Dipendentemente dall’evoluzione del corso, potrebbero essere previsti la partecipazione a webinar su tematiche di particolare importanza ed affinità al corso in oggetto.

Modalità di frequenza

Le modalità sono indicate dall’art.8 del Regolamento Didattico d’Ateneo.

Modalità di accertamento

Le modalità generali sono indicate nel regolamento didattico di Ateneo all’art.22 consultabile al link http://www.unicz.it/pdf/regolamento_didattico_ateneo_dr681.pdf
Opzionale
Durante il corso potrà essere svolta una prova di verifica in forma scritta che prevede n.ro 30 di quiz a risposta multipla con una sola risposta esatta. La prova si considererà sostenuta con esito positivo se le risposte corrette saranno uguali o superiori a 18.
L’esame finale sarà svolto in forma orale.
La valutazione del profitto in occasione degli esami potrà tenere conto dei risultati conseguiti in eventuali prove di verifica sostenute durante lo svolgimento del corso (http://www.unicz.it/pdf/regolamento_didattico_ateneo).
I criteri sulla base dei quali sarà giudicato lo studente sono:

  Conoscenza e 
comprensione argomento
Capacità di analisi e sintesi Utilizzo di referenze
Non idoneo Importanti carenze.
Significative
inaccuratezze
Irrilevanti. Frequenti 
generalizzazioni. 
Incapacità di sintesi
Completamente 
inappropriato
18-20 A livello soglia. 
Imperfezioni evidenti
Capacità appena 
sufficienti
Appena appropriato
21-23 Conoscenza 
routinaria
E’ in grado di analisi e 
sintesi corrette. 
Argomenta in modo logico e coerente
Utilizza le referenze standard
24-26 Conoscenza buona  Ha capacità di a. e s. 
buone gli argomenti 
sono espressi coerentemente
Utilizza le referenze standard
27-29 Conoscenza più che buona Ha notevoli capacità di a. e s. Ha approfondito gli argomenti
30-30L Conoscenza ottima Ha notevoli capacità di a. e s. Importanti 
approfondimenti