Il Nutri-Score rappresenta un significativo progresso nell’etichettatura nutrizionale front-of-pack, fornendo ai consumatori un sistema interpretativo, sintetico e codificato a colori per valutare la qualità nutrizionale complessiva dei prodotti alimentari. La revisione completa appena pubblicata sul blog Nutri-Score dal professor Serge Hercberg e colleghi (2025) esamina la giustificazione scientifica, le basi algoritmiche, le applicazioni pratiche e la validazione empirica di questo strumento di salute pubblica, insieme alla sua implementazione in Europa dal 2017.
La revisione sintetizza evidenze da molteplici studi di coorte prospettici, trial controllati randomizzati e dati di implementazione nel mondo reale, dimostrando l’efficacia del Nutri-Score nel migliorare le scelte alimentari dei consumatori, ridurre il rischio di malattie croniche e incoraggiare la riformulazione dei prodotti da parte dei produttori. Vengono anche valutati criticamente i recenti aggiornamenti dell’algoritmo implementati nel 2023 e le loro implicazioni per varie categorie alimentari.
Introduzione
La prevalenza delle malattie croniche legate alla dieta rappresenta una delle sfide di salute pubblica più pressanti del 21° secolo. Solo in Francia, le malattie cardiovascolari colpiscono 5,3 milioni di individui, il cancro colpisce 3,4 milioni e il diabete ha un impatto su 4,1 milioni di persone, con il 17% degli adulti classificati come obesi e un terzo in sovrappeso (Hercberg et al., 2025). Il carico economico di queste condizioni è sostanziale, con la Food and Agriculture Organization che stima i costi nascosti del sistema alimentare francese a circa €177,5 miliardi, di cui €134,3 miliardi relativi alle malattie croniche legate alla dieta (FAO, 2023).
Il Nutri-Score è nato da questa esigenza di salute pubblica come etichetta nutrizionale front-of-pack, progettata per fornire ai consumatori informazioni immediatamente accessibili sulla qualità nutrizionale degli alimenti. Sviluppato inizialmente dai ricercatori accademici del Nutritional Epidemiology Research Team (EREN) dell’Università Sorbonne Paris Nord e proposto nel 2014, il sistema è stato sottoposto a una rigorosa validazione scientifica prima di essere ufficialmente riconosciuto con decreto ministeriale francese il 31 ottobre 2017 (Hercberg et al., 2025).
Fondamenti scientifici e sviluppo dell’algoritmo
Selezione dei nutrienti e metodologia di punteggio
Il framework algoritmico alla base del Nutri-Score si basa sul sistema di profilazione nutrizionale originariamente sviluppato dai ricercatori dell’Università di Oxford per la UK Food Standards Agency (Rayner et al., 2005). La selezione dei nutrienti incorporati nell’algoritmo ha seguito un rigoroso processo scientifico, identificando elementi con impatto dimostrato sul rischio di malattie croniche. Il sistema impiega un sofisticato approccio proxy, per cui i nutrienti inclusi servono come indicatori per componenti nutrizionali più ampie non misurate direttamente (Hercberg et al., 2025).
Il meccanismo di punteggio del Nutri-Score si basa sul contenuto di nutrienti per 100 g o 100 ml di prodotto. Ai nutrienti considerati sfavorevoli – energia (calorie), grassi saturi, zuccheri e sodio – vengono attribuiti punti positivi (da 0 a 40), mentre ai componenti favorevoli – fibre, proteine e percentuale di frutta, verdura, legumi, frutta secca e alcuni oli vegetali – vengono attribuiti punti positivi (da 0 a 15) che vengono sottratti dal totale.
Il punteggio finale può variare da –15 a +40: valori più bassi indicano una qualità nutrizionale migliore, mentre valori più alti indicano una qualità nutrizionale peggiore. In base a soglie scientificamente definite, gli alimenti vengono classificati in cinque categorie, dalla A (verde scuro, qualità nutrizionale migliore) alla E (arancione scuro, qualità nutrizionale peggiore). Le soglie possono differire a seconda della tipologia di prodotto (alimenti solidi, bevande, grassi e oli, formaggi).
Applicazione universale con adattamenti strategici
Sebbene l’algoritmo mantenga un’applicabilità universale in tutte le categorie alimentari, sono stati implementati adattamenti strategici per bevande, formaggi e grassi/frutta secca aggiunti al fine di migliorare la capacità discriminatoria all’interno di questi gruppi. Queste modifiche garantiscono l’allineamento con le raccomandazioni di salute pubblica, mantenendo al contempo la coerenza del sistema. Ad esempio, il calcolo specifico per i formaggi consente la distribuzione su tre categorie Nutri-Score (C, D, E) anziché la classificazione universale E, facilitando confronti significativi all’interno della categoria senza compromettere l’integrità complessiva del sistema (Hercberg et al., 2025).
Validazione del framework algoritmico
Coerenza della classificazione alimentare
Analisi complete dei database generici di composizione alimentare in undici Paesi europei dimostrano la coerenza del Nutri-Score con le raccomandazioni nutrizionali di salute pubblica.
I prodotti contenenti prevalentemente frutta e verdura tipicamente ottengono classificazioni A o B, mentre snack, salse e grassi animali cadono prevalentemente nelle categorie D o E (Julia et al., 2022; Dréano-Trécant et al., 2020).
Crucialmente, tutti i gruppi alimentari mostrano distribuzione in almeno tre categorie Nutri-Score, fornendo sufficiente potere discriminatorio per il processo decisionale dei consumatori (Hercberg et al., 2025).
Risultati prospettici sulla salute
L’evidenza di validazione più convincente deriva da studi di coorte prospettici su larga scala che coinvolgono più di 630.000 partecipanti in Francia, Spagna, Italia e dieci altri Paesi europei, esaminando associazioni tra consumo di alimenti classificati Nutri-Score e esiti sanitari.
In Francia, la coorte SU.VI.MAX (6.435 partecipanti, follow-up di 13 anni) e la coorte NutriNet-Santé (46.864 partecipanti, follow-up di 6 anni) hanno dimostrato che il consumo di alimenti classificati favorevolmente si correla con ridotta incidenza di cancro, malattie cardiovascolari, sindrome metabolica e aumento di peso (Julia et al., 2018; Deschasaux et al., 2020).
La replicazione internazionale rinforza questi risultati. In Spagna, la coorte SUN (20.503 partecipanti, follow-up di 10 anni) e la coorte ENRICA (12.054 adulti, follow-up di 10 anni) hanno rivelato associazioni tra alimenti Nutri-Score poveri e aumentata mortalità per tutte le cause, cancro e cardiovascolare (Gómez-Donoso et al., 2019; Montero-Salazar et al., 2024). In Italia, la coorte MOLI-SANI (22.895 partecipanti, follow-up di 12,2 anni) ha corroborato queste associazioni di mortalità (Bonaccio et al., 2022).
Questa progressione culmina nella coorte European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC), che comprende 521.000 partecipanti in dieci Paesi con follow-up di 15 anni. EPIC fornisce evidenza particolarmente robusta, rivelando associazioni tra alimenti Nutri-Score poveri e aumentato rischio di cancro – particolarmente gastrointestinale, polmonare (uomini), epatico e mammario (donne) – insieme a elevata mortalità per tutte le cause, cancro e malattia cardiovascolare (Deschasaux-Tanguy et al., 2020, 2024; Katzke et al., 2024).
Comprensione dei consumatori e impatto comportamentale
Comprensione oggettiva e architettura delle scelte
Studi in dodici Paesi europei (n>12.000) e sei Paesi che comprendono Nord America, America Latina, Asia e Oceania (n>6.000) dimostrano la performance superiore del Nutri-Score nel consentire una valutazione accurata della qualità nutrizionale rispetto a Multiple Traffic Lights, Warning labels, Health Star Ratings e Guideline Daily Amounts (Egnell et al., 2018; Talati et al., 2019). Importante, l’efficacia è particolarmente pronunciata tra le popolazioni socioeconomicamente svantaggiate e quelle con conoscenze nutrizionali limitate, suggerendo potenziale per ridurre le disuguaglianze sanitarie (Hercberg et al., 2025).
Comportamento d’acquisto e qualità nutrizionale
L’efficacia nel mondo reale è stata validata attraverso metodologie multiple. Studi di supermercato virtuale dimostrano un miglioramento del 4,5-9,4% nella qualità nutrizionale del carrello con l’implementazione del Nutri-Score, con effetti particolarmente pronunciati tra le popolazioni svantaggiate (Dubois et al., 2021). Un trial controllato randomizzato su larga scala in sessanta supermercati francesi, che ha analizzato 1,7 milioni di scontrini, ha confermato la superiorità del Nutri-Score rispetto ad etichette alternative nel migliorare la qualità degli acquisti (Dubois et al., 2021).
L’analisi statistica post-hoc (a posteriori) di tre trial controllati randomizzati ha rivelato che l’impatto del Nutri-Score si estende oltre il miglioramento nutrizionale: riduce gli acquisti di alimenti ultra-processati e aumenta la scelta di alimenti non processati, dimostrando allineamento con raccomandazioni più ampie di salute pubblica (Egnell et al., 2021). Inoltre, il Nutri-Score riduce efficacemente le porzioni selezionate per prodotti nutrizionalmente poveri, potenzialmente limitando il sovraconsumo (Hercberg et al., 2025).
Implementazione e impatto di mercato
Adozione industriale e riformulazione
Nonostante la resistenza iniziale, oltre 1.450 marchi che rappresentano circa il 62% del mercato alimentare francese hanno adottato volontariamente il Nutri-Score (Santé Publique France, 2024). Tuttavia, grandi multinazionali come Ferrero, Coca-Cola, Mars, Lactalis e Mondelez continuano a opporsi, mentre alcuni dei primi ad aver adottato l’algoritmo (ad esempio Danone) si sono ritirati in seguito agli aggiornamenti del 2023 (Hercberg et al., 2025).
Le prove indicano che Nutri-Score funziona come un efficace catalizzatore di riformulazione (Steenbergen et al., 2024). Un’analisi comparativa dimostra miglioramenti superiori nella qualità nutrizionale dei prodotti nuovi o modificati in Francia rispetto all’Italia e al Regno Unito, Paesi che non hanno adottato Nutri-Score (Ricciuto et al., 2024). Le categorie in cui Nutri-Score è ampiamente diffuso mostrano miglioramenti nutrizionali sostanziali, mentre si registrano progressi minimi nelle categorie in cui l’adozione è limitata (UFC-Que Choisir, 2024).
Adozione dei consumatori e risposta del mercato
Il supporto dei consumatori rimane estremamente positivo, con il 94% dei consumatori francesi che supporta la misura e proporzioni simili che favoriscono l’implementazione obbligatoria (Santé Publique France, 2024). I dati comportamentali corroborano le preferenze dichiarate: il 57% riferisce di modificare gli acquisti basandosi sul Nutri-Score, mentre l’analisi di mercato rivela che tra il 2022 e il 2023 per i prodotti A e B sono aumentate le vendite (+6,3% e +4,5% rispettivamente) e per quelli classificati D ed E si sono ridotte (-1,7% e -6,9%) (Circana, 2024).
Aggiornamenti dell’algoritmo ed evoluzione
Processo di revisione 2023
L’algoritmo è stato sottoposto a una revisione sistematica nel 2023 da parte del Comitato scientifico europeo, che ha tenuto conto dei progressi della scienza nutrizionale, dell’evoluzione del mercato e dei limiti individuati. Le modifiche hanno riguardato specifiche categorie di alimenti, mantenendo la coerenza complessiva del sistema. Tra i cambiamenti più significativi figurano una maggiore discriminazione per i cereali per la colazione, i piatti pronti, i prodotti a base di cereali, la frutta secca, i grassi aggiunti, i formaggi, le carni, i prodotti ittici e le bevande (Hercberg et al., 2025).
L’algoritmo aggiornato dimostra un migliore allineamento con le linee guida alimentari, in particolare per quanto riguarda il contenuto di zucchero, i livelli di sale e l’integrazione della presenza di dolcificanti nella classificazione delle bevande. Queste modifiche hanno portato a classificazioni più rigorose per numerosi prodotti, spingendo alcuni produttori a ritirare la loro partecipazione, rivelando involontariamente la priorità degli interessi commerciali rispetto agli obiettivi di salute pubblica (Hercberg et al., 2025).
Limiti e approcci complementari
Limiti di applicazione
Nutri-Score si concentra esplicitamente sulla composizione nutrizionale senza considerare l’ultra-trasformazione, gli additivi, i contaminanti o i residui di pesticidi. Sebbene l’87,5% degli alimenti ultra-trasformati riceva una classificazione C, D o E, dimostrando una sostanziale sovrapposizione, esistono divergenze per prodotti specifici. Il pane integrale, le composte di frutta non zuccherate e le proteine vegetali possono ottenere classificazioni favorevoli nonostante la trasformazione ultra-industriale, mentre il succo d’uva al 100% riceve la classificazione E nonostante la lavorazione minima a causa dell’alto contenuto di zucchero (Hercberg et al., 2025).
La ricerca conferma associazioni indipendenti tra la qualità nutrizionale e la trasformazione ultra-industriale con gli esiti sulla salute, che operano attraverso meccanismi distinti. Studi prospettici dimostrano associazioni persistenti tra Nutri-Score e rischio di malattia dopo l’adeguamento per l’ultra-trasformazione e viceversa (Julia et al., 2023). Queste prove supportano approcci di etichettatura complementari, con proposte di bande nere che indicano lo stato di ultra-processato insieme al Nutri-Score, ottenendo supporto empirico da studi randomizzati controllati che dimostrano la comprensione da parte dei consumatori di entrambe le dimensioni (Hercberg et al., 2025).
Copertura nutrizionale e considerazioni sulle porzioni
I vincoli tecnici limitano l’inclusione dei nutrienti a quelli con dichiarazione obbligatoria ai sensi della normativa europea. Tuttavia, le relazioni proxy consentono di considerare indirettamente ulteriori nutrienti, con frutta/verdura che indicano il contenuto vitaminico e proteine che riflettono la presenza di minerali. La standardizzazione a 100 g/100 ml, pur limitando le informazioni specifiche sulle porzioni, impedisce la manipolazione attraverso porzioni ridotte artificialmente e consente validi confronti tra prodotti (Hercberg et al., 2025).
Implementazione europea e implicazioni politiche
Adozione internazionale
Oltre alla Francia, anche Belgio, Germania, Lussemburgo, Paesi Bassi, Spagna e Svizzera hanno adottato ufficialmente il Nutri-Score, mentre Portogallo e Romania ne hanno annunciato l’implementazione. L’analisi completa condotta dal Joint Research Centre della Commissione europea su 173 studi ha concluso che sistemi semplici, valutativi e basati su codici cromatici come il Nutri-Score dimostrano prestazioni superiori in diversi parametri, tra cui attenzione, comprensione, impatto sugli acquisti e incentivazione alla riformulazione (JRC, 2022).
Modelli di salute pubblica
Modelli sofisticati che utilizzano il modello britannico PRIME stimano una riduzione del 3,4% della mortalità per malattie croniche grazie all’implementazione del Nutri-Score, superando l’impatto previsto dalle etichette alternative (Egnell et al., 2019). L’analisi dell’OCSE prevede che l’adozione volontaria a livello UE potrebbe prevenire quasi 2 milioni di casi di malattie non trasmissibili tra il 2023 e il 2050, riducendo la spesa sanitaria annuale dello 0,05% e migliorando al contempo l’occupazione e la produttività, con un’implementazione obbligatoria che produrrebbe benefici sostanzialmente maggiori (OCSE, 2024).
Conclusioni provvisorie
La base di prove complete fornita da Hercberg e colleghi (2025) convalida Nutri-Score come un intervento efficace di salute pubblica per migliorare la qualità dell’alimentazione della popolazione e ridurre il carico delle malattie croniche. La sua base scientifica, l’efficacia dimostrata su diverse popolazioni e l’impatto reale sul comportamento dei consumatori e sulla riformulazione dell’industria ne sostengono una più ampia implementazione. Pur riconoscendo i limiti intrinseci dei sistemi di etichettatura nutrizionale, Nutri-Score rappresenta la migliore pratica attuale nell’etichettatura sulla parte anteriore delle confezioni, con un continuo perfezionamento che ne garantisce la rilevanza e l’efficacia nel tempo.
La resistenza opposta da alcuni operatori del settore, in particolare a seguito degli aggiornamenti dell’algoritmo che penalizzano opportunamente i prodotti ad alto contenuto di zuccheri, sale o grassi saturi, conferma paradossalmente l’integrità del sistema e la sua indipendenza dagli interessi commerciali. Le ricerche future dovrebbero concentrarsi sull’ottimizzazione di approcci complementari di etichettatura che affrontino la questione dell’ultra-trasformazione e della sostenibilità ambientale, mantenendo al contempo la chiarezza e l’efficacia che caratterizzano il design basato su dati scientifici del Nutri-Score.
Dario Dongo
Riferimenti
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Dario Dongo, lawyer and journalist, PhD in international food law, founder of WIISE (FARE - GIFT - Food Times) and Égalité.
