Dietary Phytic Acid, Dephytinization, and Phytase Supplementation Alter Trace Element Bioavailability—A Narrative Review of Human Interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Phytic acid is abundant in plant-based diets and acts as a micronutrient inhibitor for humans and non-ruminant animals. Phytases are enzymes that break down phytic acid, releasing micronutrients and enhancing their bioavailability, particularly iron and zinc. Deficiencies in iron and zinc are significant public health problems, especially among populations with disease-associated malnutrition or those in developing countries consuming phytic acid-rich diets. This narrative review aimed to summarize findings from human intervention studies on the interactions between phytic acid, phytase, and micronutrient bioavailability. METHODS: An extensive PubMed search (1 January 1990 to 8 February 2024) was conducted using MeSH terms (phytic acid, phytase, IP6, "inositol hexaphosphate," micronutrient, magnesium, calcium, iron, zinc). Eligible studies included human intervention trials investigating the bioavailability of micronutrients following (a) phytase supplementation, (b) consumption of phytic acid-rich foods, or (c) consumption of dephytinized foods. In vitro, animal, cross-sectional, and non-English studies were excluded. RESULTS: 3055 articles were identified. After the title and full-text review, 40 articles were eligible. Another 2 were identified after cross-checking reference lists from included papers, resulting in 42 included articles. Most studies exploring the efficacy of exogenous phytase (9 of 11, 82%) or the efficacy of food dephytinization (11 of 14, 79%) demonstrated augmented iron and zinc bioavailability. Most phytic acid-rich food-feeding studies (13 of 17, 77%) showed compromised iron and zinc bioavailability. CONCLUSIONS: Strong evidence supports decreased iron and zinc bioavailability in phytic acid-rich diets and significant improvements with phytase interventions. Studies of longer periods and within larger populations are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».