La dieta del gruppo sanguigno: cosa dicono gli studi?

I medici usano già le informazioni genetiche per scegliere alcuni farmaci. Potrebbero fare altrettanto con l’alimentazione? Due persone possono reagire in modo sorprendentemente diverso allo stesso pasto. Eppure, i metodi più diffusi per adattare la dieta alla nostra biologia non hanno finora superato la prova di studi rigorosi.

Immaginate mille automobili: metà ha un motore a benzina, l’altra metà a gasolio. Volete scoprire quale dei due carburanti dia i risultati migliori.

Senza guardare sotto il cofano, rifornite a caso metà delle auto di benzina e l’altra metà di gasolio.

Circa metà delle auto riceve così il carburante sbagliato. Confrontando i risultati medi dei due gruppi, benzina e gasolio potrebbero sembrare ugualmente inadatti.

Prima bisogna sapere quale motore c’è sotto il cofano. Poi si sceglie il carburante.

E se qualcosa di simile accadesse con le diete? La stessa alimentazione potrebbe aiutare una persona, incidere poco su un’altra e perfino danneggiarne una terza. La promessa della nutrizione personalizzata è riuscire a prevedere queste differenze, invece di scoprirle dopo anni di tentativi.

Naturalmente, gli esseri umani non si dividono in due tipi di «motore» incompatibili, e la maggior parte degli alimenti non agisce secondo una logica tutto o niente. Le differenze biologiche, però, esistono e la medicina sa già sfruttarne alcune.

Quando la medicina personalizzata funziona davvero

Pensiamo alla fibrosi cistica, una malattia ereditaria che colpisce i polmoni e altri organi. È causata da alterazioni del gene CFTR. Mutazioni diverse hanno conseguenze diverse e la variante genetica specifica può aiutare a stabilire quale terapia funzionerà.

Nel 2011 i ricercatori hanno studiato l’ivacaftor in 161 pazienti con la mutazione G551D. Dopo 24 settimane, il miglioramento della funzione polmonare era superiore di 10,6 punti percentuali rispetto al placebo. [1]

Il farmaco agisce su uno specifico difetto della proteina associato ad alcune varianti genetiche. Altre mutazioni richiedono approcci differenti.

Un altro esempio è il tumore al seno. Alcuni tumori producono quantità eccessive della proteina HER2. Farmaci come il trastuzumab sono stati sviluppati per colpire proprio questi tumori. La scelta della terapia dipende quindi dalla biologia del tumore, non soltanto dalle sue dimensioni o dalla sua posizione. [2]

Per diverse malattie, la medicina di precisione fa ormai parte della pratica clinica. Test genetici e caratteristiche molecolari possono, in alcuni casi, aiutare i medici a scegliere terapie più efficaci.

Ora i ricercatori cercano di applicare lo stesso principio all’alimentazione. Anziché offrire a tutti raccomandazioni generiche, provano ad adattarle ai geni, al metabolismo e al microbiota intestinale di ciascuno. Alcune aziende vendono già programmi fondati su questa promessa.

Resta da capire se queste differenze possano aiutarci a scegliere un’alimentazione più adatta a ciascuno.

Lo stesso pasto, reazioni diverse

Nel 2020 il gruppo di ricerca PREDICT 1 ha pubblicato i risultati di esperimenti condotti su 1.002 adulti nel Regno Unito, tra cui alcune coppie di gemelli. [3]

I partecipanti consumavano pasti standardizzati. I ricercatori misuravano poi le variazioni della glicemia, dell’insulina e dei trigliceridi nel sangue.

Il coefficiente di variazione esprime la deviazione standard in rapporto alla media. Queste percentuali non indicano di quanto sia aumentato un determinato parametro dopo il pasto. Le risposte di glucosio e insulina sono state misurate nelle due ore successive al pasto; l’aumento dei trigliceridi, nelle sei ore successive.

Una parte della variabilità riguarda la stessa persona: l’orario dei pasti, il sonno e l’attività fisica possono modificare le risposte. Le misurazioni ripetute, tuttavia, hanno rivelato anche schemi di risposta caratteristici di alcune persone e di determinati tipi di pasto.

La genetica spiegava soltanto una parte delle differenze osservate. I ricercatori hanno trovato associazioni anche con altre caratteristiche, compreso il microbiota intestinale.

Supponiamo che un certo pasto faccia salire la vostra glicemia più di quanto accada alla maggior parte delle persone. Che cosa dovreste fare? Ridurre i carboidrati? Mangiare più grassi? Diminuire semplicemente la porzione?

Quel dato, da solo, non basta. Un aumento temporaneo della glicemia non permette di prevedere quale dieta porterà a un peso più sano, a valori migliori di colesterolo o a una salute migliore fra dieci anni.

Perché la nutrizione personalizzata sia utile, bisogna capire quali caratteristiche individuali permettano davvero di prevedere da quale dieta ciascuno trarrà maggiore beneficio.

I programmi alimentari personalizzati funzionano davvero?

Nel 2024 Nature Medicine ha pubblicato uno studio randomizzato su 347 adulti di età compresa tra 41 e 70 anni. [4]

Un gruppo riceveva i consueti consigli per un’alimentazione sana. L’altro seguiva un programma personalizzato che considerava le risposte ai pasti, le caratteristiche degli alimenti, il microbiota intestinale e la storia clinica.

Dopo 18 settimane, la concentrazione media di trigliceridi nel gruppo del programma personalizzato era inferiore di 0,13 mmol/L rispetto al gruppo di controllo. La differenza era statisticamente significativa. Per il colesterolo LDL, invece, non è emerso alcun vantaggio convincente.

Il programma di nutrizione personalizzata era un servizio commerciale offerto da ZOE. Fra gli autori dello studio figuravano cofondatori, dipendenti e consulenti dell’azienda; alcuni avevano anche interessi finanziari al suo interno.

Questi rapporti non invalidano i risultati. Lo studio, però, confrontava due programmi completi, diversi anche per il modo in cui i partecipanti ricevevano consigli, informazioni e sostegno. Non permette quindi di distinguere l’effetto dei test biologici da quello dell’assistenza offerta.

Nel 2026 una revisione ha riunito 15 studi randomizzati, per un totale di 2.351 persone con sovrappeso o obesità. [5]

I programmi personalizzati hanno prodotto riduzioni del peso corporeo e della massa grassa leggermente maggiori rispetto agli interventi di confronto. Nell’insieme degli studi, però, non è emerso un miglioramento statisticamente significativo dei parametri glicemici né dei lipidi nel sangue. Il grado di certezza delle evidenze variava, a seconda dell’esito, da moderato a molto basso.

Alcuni programmi personalizzati, dunque, possono dare risultati migliori dei consigli alimentari convenzionali. Resta da capire se il vantaggio derivi davvero dall’aver adattato la dieta alla biologia di ciascuno.

Una delle proposte più note per adattare la dieta alla biologia è nata decenni prima dei moderni test genetici e delle analisi del microbiota.

Peter D’Adamo e la dieta del gruppo sanguigno

Nel 1996 Peter D’Adamo pubblicò Eat Right 4 Your Type, diventato un bestseller internazionale.

L’idea era semplice: il gruppo sanguigno indicherebbe quali alimenti sono più adatti a ciascuno.

Alle persone del gruppo 0, D’Adamo consiglia più proteine animali e meno cereali. Per il gruppo A propone una dieta prevalentemente vegetariana. Per i gruppi B e AB sono previsti altri schemi alimentari. [6] Il fattore Rh non rientra nelle sue raccomandazioni.

Conoscere il proprio gruppo sanguigno è facile. Non servono complessi test genetici né il monitoraggio continuo della glicemia. Se D’Adamo avesse ragione, sarebbe un sistema straordinariamente pratico per personalizzare l’alimentazione.

Ma perché il gruppo sanguigno dovrebbe decidere proprio quali alimenti mangiare e quali evitare? È questo il passaggio del ragionamento di D’Adamo che metterei in discussione per primo.

D’Adamo propone anche una spiegazione evolutiva: secondo lui, il gruppo 0 sarebbe tipico degli antichi cacciatori, mentre il gruppo A sarebbe comparso con l’agricoltura. La storia genetica, però, è molto più antica. Ségurel e colleghi hanno mostrato che le linee genetiche associate ai gruppi A e B persistono nei primati da decine di milioni di anni, ben prima dell’agricoltura e della comparsa degli esseri umani moderni. Varianti del gruppo 0 sono emerse più volte nel corso dell’evoluzione. Il racconto che contrappone i cacciatori agli agricoltori non basta a spiegare l’evoluzione del sistema AB0. [7]

Questo non significa affatto che il gruppo sanguigno sia biologicamente irrilevante. Gli antigeni AB0 sono associati alla coagulazione del sangue. Le persone del gruppo 0 hanno in media livelli del fattore di von Willebrand inferiori di circa il 25% rispetto a quelle degli altri gruppi. Questa differenza contribuisce a spiegare le variazioni del rischio di trombosi. [8]

Sono state osservate anche associazioni tra varianti genetiche del sistema AB0, colesterolo LDL e diversi indicatori cardiovascolari. Un’associazione statistica, però, non equivale a una raccomandazione alimentare. [9] In uno studio genetico su 8.956 persone in Germania, il sistema AB0 e il gene FUT2 sono stati associati ad alcune caratteristiche del microbiota intestinale. [10]

Per spiegare la sua teoria, D’Adamo chiama in causa le lectine presenti negli alimenti, che possono legarsi a strutture di carboidrati sulla superficie delle cellule. Ma l’esistenza di queste interazioni non dimostra che i comuni alimenti danneggino persone di determinati gruppi sanguigni, né che eliminare i cibi indicati da D’Adamo migliori la salute. Gli studi sulla coagulazione e sul microbiota non mettono direttamente alla prova i suoi consigli alimentari.

In uno studio del 2014 su 1.455 persone, alcuni modelli alimentari erano effettivamente associati a indicatori metabolici più favorevoli. Non sono però emerse prove convincenti che quei risultati favorevoli dipendessero dall’abbinamento tra dieta e gruppo sanguigno. [11]

Anche un’analisi del 2018, che comprendeva 973 partecipanti all’inizio dello studio, non ha rilevato alcun vantaggio aggiuntivo dall’abbinamento al gruppo sanguigno. [12]

Nel 2021 i ricercatori hanno esaminato come 68 persone con gruppi sanguigni diversi reagissero a una dieta vegana povera di grassi. Non hanno riscontrato differenze convincenti tra i gruppi nei cambiamenti metabolici misurati. [13]

Nel complesso, questi studi non offrono motivi convincenti per scegliere che cosa mangiare in base al gruppo sanguigno. Indeboliscono anche l’affermazione centrale di D’Adamo: che abbinare l’alimentazione al gruppo AB0 offra un beneficio aggiuntivo.

La maggior parte di questi studi non ha assegnato casualmente le diete all’interno di ciascun gruppo sanguigno. I ricercatori hanno esaminato soprattutto le associazioni tra le abitudini alimentari e gli indicatori di salute dei partecipanti. Un esperimento randomizzato permetterebbe di verificare l’ipotesi in modo più diretto.

Come mettere alla prova la dieta del gruppo sanguigno?

L’esempio delle automobili suggerisce un esperimento migliore: provare ogni carburante su ogni tipo di motore, anziché confrontare soltanto le medie.

L’analogia serve a spiegare come progettare lo studio, non a suggerire che persone con gruppi sanguigni diversi abbiano bisogno di diete incompatibili.

Immaginiamo di reclutare volontari dei gruppi A e 0 e di assegnarli casualmente, all’interno di ciascun gruppo, a una delle due diete, entrambe nutrizionalmente adeguate ma molto diverse.

Se la dieta prevalentemente vegetale desse risultati migliori in entrambi i gruppi, potrebbe essere la scelta preferibile. Conoscere il gruppo sanguigno, però, non servirebbe a decidere.

Se invece le persone del gruppo A traessero più beneficio dalla dieta vegetale, mentre quelle del gruppo 0 ottenessero risultati migliori con l’alternativa, ciò sosterrebbe l’ipotesi che il gruppo sanguigno possa aiutare a personalizzare l’alimentazione.

I ricercatori dovrebbero prima stabilire quale risultato di salute conta di più. Servirebbe inoltre un numero sufficiente di partecipanti per individuare una differenza rilevante nella pratica e, in seguito, una conferma indipendente dei risultati.

Questo è il progetto di un possibile esperimento, non la descrizione di uno studio già realizzato. Servirebbe a verificare se adattare la dieta al gruppo AB0 apporti un beneficio aggiuntivo.

Gli studi disponibili non hanno trovato un effetto convincente dell’abbinamento tra dieta e gruppo sanguigno, rendendo meno plausibile un beneficio di grande entità. Non permettono però di stimare con precisione l’entità di un eventuale effetto reale.

Forse la glicemia di partenza, la sensibilità all’insulina o altre caratteristiche metaboliche potrebbero essere criteri migliori per scegliere una dieta.

I geni possono dirci quale dieta funziona meglio: povera di grassi o di carboidrati?

Nel 2023 lo studio POINTS ha messo alla prova un’ipotesi genetica più articolata. [14]

Utilizzando dieci varianti genetiche, i ricercatori hanno cercato di prevedere chi avrebbe perso più peso con una dieta più ricca di carboidrati e chi avrebbe ottenuto risultati migliori con una più ricca di grassi.

Lo studio ha assegnato casualmente 145 adulti con sovrappeso o obesità a una delle due diete. Per alcuni la dieta assegnata coincideva con la previsione genetica, per altri no.

Dopo 12 settimane, l’analisi principale, condotta su 122 partecipanti, ha dato questi risultati:

Dopo gli aggiustamenti statistici, la differenza era di −0,6 kg (intervallo di confidenza al 95%: da −2,1 a +0,9 kg; p = 0,50).

Non è emerso un vantaggio statisticamente convincente per la dieta in linea con la previsione genetica.

Lo studio DIETFITS, più ampio, ha seguito 609 adulti per un anno. I partecipanti sono stati assegnati casualmente a una dieta sana povera di grassi oppure a una dieta sana povera di carboidrati. Quanto alla perdita di peso, non è emersa un’interazione statisticamente significativa fra il tipo di dieta e un profilo basato su tre varianti genetiche (p = 0,20). [15]

I ricercatori hanno inoltre verificato se la secrezione iniziale di insulina potesse prevedere chi avrebbe tratto maggiore beneficio da una delle due diete. Hanno misurato l’insulina 30 minuti dopo che i partecipanti avevano bevuto una soluzione di glucosio. Anche in questo caso, l’interazione con il tipo di dieta non era statisticamente significativa (p = 0,47).

In precedenza ho ipotizzato che le caratteristiche metaboliche possano essere più utili del gruppo sanguigno. I risultati di DIETFITS mi spingono a rivedere questa ipotesi. Né il profilo genetico né la misura metabolica esaminata sono riusciti a indicare in modo affidabile quale dieta avrebbe funzionato meglio.

C’è però una distinzione importante: la secrezione di insulina non coincide con la sensibilità dell’organismo all’insulina. DIETFITS ha studiato direttamente la prima, non la seconda. Il risultato mette comunque in dubbio che un unico esame del sangue possa indicarci con affidabilità se mangiare meno grassi o meno carboidrati.

Oggi prenderei più sul serio un’altra possibilità: per perdere peso, le differenze di beneficio a lungo termine fra queste due diete potrebbero essere piuttosto modeste. Riuscire a mantenere una dieta nel tempo potrebbe contare più del tentativo di prevedere, tramite un solo biomarcatore, quale delle due funzionerà meglio.

Questa è una mia interpretazione, non una conclusione degli studi stessi. I risultati non escludono modelli predittivi più sofisticati né altre diete. Tuttavia, dopo due studi indipendenti, uno dei quali durato un intero anno, è difficile giustificare la promessa di scegliere in modo affidabile fra una dieta povera di grassi e una povera di carboidrati sulla base di un profilo genetico o di un unico esame del sangue.

Che cosa mangiare, allora?

Se volete perdere peso, scegliete un’alimentazione completa ed equilibrata che possiate seguire a lungo. Controllate l’andamento del peso misurandovi in condizioni simili, senza dare troppo peso alle oscillazioni quotidiane. Se il problema è il colesterolo alto o un’alterata regolazione della glicemia, tenete conto dei valori clinici e delle indicazioni specifiche per la vostra condizione.

Quando cambiate alimentazione, cercate di non modificare contemporaneamente molte altre abitudini. Altrimenti diventa difficile capire che cosa abbia prodotto il risultato. Una sola misurazione del peso o della glicemia dice poco: conta soprattutto l’andamento nel tempo. Valutate anche la qualità nutrizionale, la tollerabilità degli alimenti, il costo e la possibilità concreta di continuare per mesi. Se una condizione medica richiede una dieta specifica, parlate con il professionista sanitario che vi segue prima di apportare cambiamenti importanti.

Se già seguite una dieta basata sul gruppo sanguigno e vi trovate bene, l’assenza di prove a favore della teoria non basta, da sola, a consigliarvi di abbandonarla. Verificate però che l’alimentazione sia nutrizionalmente equilibrata. Ridurre cereali e latticini, come D’Adamo raccomanda per il gruppo 0, richiede attenzione all’apporto di fibre e calcio. Una dieta esclusivamente vegetale per il gruppo A richiede proteine sufficienti e una fonte affidabile di vitamina B12. Se vi sentite meglio o i vostri esami migliorano, il merito potrebbe essere della qualità complessiva della dieta, non del suo abbinamento al gruppo sanguigno.

Per ora ci sono pochi motivi per pagare un test genetico o un’analisi del microbiota intestinale soltanto nella speranza di individuare il rapporto ideale tra grassi e carboidrati. Le ricerche disponibili non hanno mostrato che questi esami aiutino a scegliere con maggiore affidabilità.

I National Institutes of Health statunitensi hanno avviato il programma Nutrition for Precision Health, che studia come prevedere le risposte individuali agli alimenti. [16] Ricerche di questo tipo devono ancora stabilire quali differenze biologiche siano abbastanza stabili da orientare le raccomandazioni alimentari e se agire sulla base di tali previsioni migliori effettivamente la salute.

Il motore determina quale carburante serve a un’automobile. Per le persone, non abbiamo ancora un sistema altrettanto affidabile per individuare la dieta più adatta a ciascuno. Per ora, è meglio puntare su un’alimentazione che riusciate a seguire nel tempo e che migliori davvero gli indicatori di salute che contano per voi.

Fonti e riferimenti

1. Ramsey BW et al. (2011). A CFTR Potentiator in Patients with Cystic Fibrosis and the G551D Mutation. New England Journal of Medicine. https://doi.org/10.1056/NEJMoa1105185
2. National Cancer Institute. HER2’s Genetic Link to Breast Cancer Spurs Development of New Treatments. https://www.cancer.gov/research/progress/discovery/her2
3. Berry SE et al. (2020). Human postprandial responses to food and potential for precision nutrition. Nature Medicine. https://doi.org/10.1038/s41591-020-0934-0
4. Bermingham KM et al. (2024). Effects of a personalized nutrition program on cardiometabolic health: a randomized controlled trial. Nature Medicine. https://doi.org/10.1038/s41591-024-02951-6
5. Tran QD, Nguyen DK, Dang DK, Nguyen THH, Nguyen VK, Trinh TT. (2026). Effects of personalized nutrition on cardiometabolic biomarkers in adults with overweight or obesity: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. Nutrition & Metabolism. https://doi.org/10.1186/s12986-026-01130-3
6. D’Adamo PJ, Whitney C. Eat Right 4 Your Type. Penguin Random House. https://www.penguinrandomhouseretail.com/book/?isbn=9780399584169
7. Ségurel L, Thompson EE, Flutre T et al. (2012). The ABO blood group is a trans-species polymorphism in primates. Proceedings of the National Academy of Sciences, 109(45), 18493–18498. https://doi.org/10.1073/pnas.1210603109
8. Ward SE, O’Sullivan JM, O’Donnell JS. (2020). The relationship between ABO blood group, von Willebrand factor, and primary hemostasis. Blood, 136(25), 2864–2874. https://doi.org/10.1182/blood.2020005843
9. Li S, Schooling CM. (2020). A phenome-wide association study of ABO blood groups. BMC Medicine, 18, 334. https://doi.org/10.1186/s12916-020-01795-4
10. Rühlemann MC, Hermes BM, Bang C et al. (2021). Genome-wide association study in 8,956 German individuals identifies influence of ABO histo-blood groups on gut microbiome. Nature Genetics, 53, 147–155. https://doi.org/10.1038/s41588-020-00747-1
11. Wang J, García-Bailo B, Nielsen DE, El-Sohemy A. (2014). ABO genotype, ‘blood-type’ diet and cardiometabolic risk factors. PLOS ONE. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0084749
12. Wang J et al. (2018). ABO Genotype Does Not Modify the Association between the “Blood-Type” Diet and Biomarkers of Cardiometabolic Disease in Overweight Adults. Journal of Nutrition. https://doi.org/10.1093/jn/nxx074
13. Barnard ND et al. (2021). Blood Type Is Not Associated with Changes in Cardiometabolic Outcomes in Response to a Plant-Based Dietary Intervention. Journal of the Academy of Nutrition and Dietetics. https://doi.org/10.1016/j.jand.2020.08.079
14. Höchsmann C, Yang S, Ordovás JM, Dorling JL, Champagne CM, Apolzan JW, Greenway FL, Cardel MI, Foster GD, Martin CK. (2023). The Personalized Nutrition Study (POINTS): evaluation of a genetically informed weight loss approach, a Randomized Clinical Trial. Nature Communications, 14, 6321. https://doi.org/10.1038/s41467-023-41969-1
15. Gardner CD, Trepanowski JF, Del Gobbo LC, Hauser ME, Rigdon J, Ioannidis JPA, Desai M, King AC. (2018). Effect of Low-Fat vs Low-Carbohydrate Diet on 12-Month Weight Loss in Overweight Adults and the Association With Genotype Pattern or Insulin Secretion: The DIETFITS Randomized Clinical Trial. JAMA, 319(7), 667–679. https://doi.org/10.1001/jama.2018.0245
16. NIH Common Fund. Nutrition for Precision Health. https://commonfund.nih.gov/nutritionforprecisionhealth