A procura cada vez maior por uma alimentação mais personalizada está transformando a forma como a indústria de ingredientes e aditivos formula produtos funcionais. Consumidores buscam alimentos e bebidas que atendam a necessidades específicas de saúde, estilo de vida e objetivos individuais. Para buscar as soluções que atendem a essa demanda, a ciência de dados surge como uma aliada estratégica para desenvolver formulações sob medida com maior eficiência, precisão e valor agregado.

A era da nutrição personalizada

A nutrição personalizada combina informações genéticas, microbioma, estilo de vida e preferências alimentares para recomendar dietas e produtos adaptados a cada indivíduo. O uso de dados genômicos, fenotípicos e metabólicos, aliado a ferramentas de machine learning, permite mapear deficiências nutricionais, riscos de doenças e perfis metabólicos individuais, orientando a seleção de ingredientes funcionais mais eficazes.

De acordo com a Research and Markets (2024), o mercado global de nutrição personalizada deve atingir US$ 23,3 bilhões até 2027, impulsionado por consumidores com maior consciência sobre prevenção de doenças crônicas e envelhecimento ativo.

Ingredientes sob medida: da formulação à função

A seleção de ingredientes funcionais personalizados não depende apenas de suas propriedades nutricionais, mas também de sua bioatividade em populações específicas. A ciência de dados permite:

• Mapear interações nutriente-gene (nutrigenômica), como a relação entre polimorfismos genéticos e a resposta a vitaminas e antioxidantes;

• Analisar dados do microbioma intestinal para definir perfis responsivos a fibras fermentáveis, prebíticos, pós-bíoticos e compostos bioativos;

• Customizar composições com base em dados fenotípicos, como idade, sexo, IMC, gasto calórico e estado inflamatório;

• Otimizar dosagens e combinações sinérgicas, aumentando a efetividade dos ingredientes sem comprometer a estabilidade do produto.

Plataformas digitais e sistemas de formulação inteligente

Plataformas de IA aplicadas à indústria de ingredientes estão integrando algoritmos de recomendação, simulações metabólicas e bancos de dados nutricionais com sistemas de gestão de formulações. Essas tecnologias facilitam:

• Desenvolvimento de blends personalizados de vitaminas, minerais, fibras e compostos bioativos;

• Ajustes em tempo real conforme dados do usuário se atualizam (uso de dispositivos vestíveis, apps de dieta e sono);

• Formulação preditiva para alimentos com propriedades funcionais desejadas (ex: anti-inflamatórias, imunomoduladoras ou cognitivas);

• Redução de custos e desperdício com testes pré-clínicos ao usar simulações computacionais baseadas em big data.

Exemplos de aplicação

• Snacks e barras funcionais: enriquecidas com proteínas específicas (ervilha, arroz, grilo) e fibras adaptadas ao perfil intestinal do consumidor;

• Suplementos individualizados: pós e cápsulas que combinam micronutrientes e compostos bioativos para performance cognitiva, sono ou controle glicêmico;

• Bebidas personalizadas: com adaptógenos, eletrólitos e antioxidantes escolhidos por algoritmos que analisam o estilo de vida (atividade física, estresse, dieta);

• Produtos plant-based de alto desempenho: com matrizes proteicas adaptadas à biodisponibilidade individual e menor risco de alergias alimentares.

Desafios e perspectivas

Apesar do avanço, a nutrição personalizada ainda enfrenta desafios regulatórios, éticos e de escalabilidade. A coleta, proteção e interpretação dos dados pessoais de saúde requerem padrões rigorosos. Além disso, o acesso à tecnologia ainda é limitado a nichos de maior poder aquisitivo.

Contudo, com a ampliação da conectividade, dispositivos de monitoramento e integração entre dados médicos e de consumo, a tendência é que a personalização se torne uma realidade também em alimentos de grande escala. Empresas de ingredientes podem se posicionar como fornecedoras de soluções sob medida para marcas de alimentos personalizáveis.