Le poids à 5 ans permet-il de prédire l’obésité à l’âge adulte ?

L’obésité chez l’enfant et l’adulte représente un enjeu majeur de santé publique dans le monde. Une récente recherche a montré qu’il est possible de prédire avec une grande précision l’évolution de l’indice de masse corporelle des individus de l’enfance à l’âge adulte. Pour y parvenir, des scientifiques ont utilisé une approche innovante combinant l’intelligence artificielle et des données génétiques, familiales et environnementales.

L’étude s’est appuyée sur les données de près de trois mille participants suivis de l’âge de 8 ans jusqu’à 27 ans. Les chercheurs ont découvert que le poids à 5 ans, mesuré par l’indice de masse corporelle, est le facteur le plus déterminant pour anticiper les risques d’obésité plus tard dans la vie. Ce résultat est particulièrement marqué durant l’enfance, même si son influence diminue légèrement à l’adolescence et à l’âge adulte. En revanche, l’impact des prédispositions génétiques, évalué grâce à des scores calculés à partir de l’ADN, devient plus important après 17 ans.

D’autres éléments jouent également un rôle significatif. Le poids et la taille des parents, leur niveau d’éducation ainsi que les mesures de graisse corporelle prises durant la petite enfance influencent aussi le développement du poids. Par exemple, un excès de poids chez la mère avant ou pendant la grossesse augmente les risques pour l’enfant. De même, un environnement familial défavorisé peut limiter l’accès à une alimentation saine et à une activité physique régulière, ce qui favorise la prise de poids.

Les scientifiques ont utilisé un modèle d’intelligence artificielle capable d’analyser des centaines de variables et d’en extraire les plus pertinentes. Ce modèle a permis de mettre en évidence des liens complexes entre ces différents facteurs. Il révèle notamment que les gènes associés à l’obésité chez l’adulte prennent de l’importance avec l’âge, tandis que les conditions de vie durant la petite enfance restent cruciales pour les premières années.

Ces découvertes soulignent l’importance d’agir tôt pour prévenir l’obésité. Un suivi attentif du poids dès 5 ans pourrait permettre d’identifier les enfants les plus à risque et de mettre en place des mesures adaptées. Les interventions pourraient cibler à la fois les habitudes alimentaires, l’activité physique et le soutien aux familles, en tenant compte des antécédents parentaux et des conditions de vie.

L’utilisation de l’intelligence artificielle dans cette étude offre une nouvelle manière de comprendre comment se construit le risque d’obésité au fil du temps. Elle ouvre la voie à des stratégies de prévention plus personnalisées et plus efficaces, en s’appuyant sur des données accessibles dès la petite enfance.

Sources et crédits

Étude source

DOI : https://doi.org/10.1038/s41366-026-02050-1

Titre : Longitudinal prediction of BMI using explainable AI: integrating polygenic scores, maternal, early-life and familial factors

Revue : International Journal of Obesity

Éditeur : Springer Science and Business Media LLC

Auteurs : Fuling Chen; Phillip E. Melton; Kevin Vinsen; Trevor Mori; Lawrence Beilin; Rae-Chi Huang