NUTOX: Ein mehrstufiger Ansatz zur Bewertung ernährungsbezogener und toxikologischer Risiken in Cabo Verde

• Antragstellerin: Dr. Sylva Mareike Schäfer
• Fachliche Zuordnung: Ernährungswissenschaften ; Toxikologie, Laboratoriumsmedizin
• Förderung: Förderung seit 2026
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 579011361

Das NUTOX Projekt untersucht die Schnittstelle von Ernährungsepidemiologie und toxikologischer Risikobewertung in Cabo Verde, einem Land, das durch Ernährungstransition und hohe Abhängigkeit von Lebensmittelimporten geprägt ist. Traditionelle, pflanzenbasierte Kost wird zunehmend durch stark verarbeitete, energiedichte Produkte ersetzt. Parallel steigen Adipositas, Diabetes und Herz-Kreislauf-Erkrankungen, die bereits 70 % der Mortalität ausmachen. Zudem birgt die importdominierte Lebensmittelversorgung Risiken durch Pestizidrückstände, Schwermetalle, Mykotoxine und andere Kontaminanten. Bisher fehlen jedoch systematische Daten zu Ernährungsverhalten und toxikologischer Exposition, was die Entwicklung effektiver Präventionsstrategien erschwert. Dieses Projekt zielt darauf ab, den ersten ganzheitlichen Rahmen für die Bewertung ernährungsbezogener und toxikologischer Risiken in Cabo Verde zu entwickeln. Das Projekt nutzt zwei Datenquellen: (1) die ENCAVE-Erhebung (2018–2019) mit Ernährungsfragebögen und Biomarkern (n = 433), die erstmals detaillierte Ernährungs- und Gesundheitsdaten für die bevölkerungsstärkste Insel der Kapverden, Santiago Island, liefert, sowie (2) die derzeit in Entwicklung befindliche ALSEMAC-Datenbank mit umfangreichen Messungen zu Kontaminanten in pflanzlichen und tierischen Lebensmitteln. Das Projekt ist in vier Arbeitspakete gegliedert: In Arbeitspaket (WP) 1 werden Ernährungsgewohnheiten, Nährstoffaufnahmen sowie deren Zusammenhang mit Adipositas und Diabetes mithilfe Daten der ENCAVE Studie (n = 433) und Blutkontaminanten analysiert. WP 2 profiliert Schadstoffbelastungen in lokal konsumierten Lebensmitteln aus dem ALSEMAC-Projekt, erstellt einen harmonisierten Datensatz und stuft Lebensmittel nach ihrer toxikologischen Kontamination ein. WP 3 kombiniert Ernährungs- und Kontaminationsdaten zur Modellierung individueller Exposition, validiert diese mit Biomonitoring-Daten aus Blutproben und identifiziert Risikogruppen sowie hochbelastete Lebensmittel. WP 4 entwickelt einen auf Machine Learning-basierten „Food Safety Risk Score“, der mithilfe erklärbarer KI (SHAP, LIME) komplexe Expositionsmuster in konkrete Ernährungsempfehlungen übersetzt. Durch die Verbindung von Ernährungs- und Toxikologieforschung liefert das Projekt eine wissenschaftliche Grundlage für gesundheitspolitische Maßnahmen in Cabo Verde und einen übertragbaren Ansatz für andere Länder mit ähnlicher Ernährungstransition. Die Ergebnisse sollen in ein interaktives Dashboard, öffentlich zugängliche Datensätze, wissenschaftliche Publikationen sowie Handlungsempfehlungen für Politik und Ernährungsberatung einfließen.

• DFG-Verfahren: WBP Stipendium
• Internationaler Bezug: Spanien
• Gastgeber: Professor Dr. Octavio Perez Luzardo