क्या 5 साल की उम्र का वजन वयस्कावस्था में मोटापे की भविष्यवाणी कर सकता है?

बचपन और वयस्कावस्था में मोटापा दुनिया भर में सार्वजनिक स्वास्थ्य का एक प्रमुख मुद्दा है। हालिया अनुसंधान से पता चला है कि बच्चों से वयस्कावस्था तक व्यक्तियों के शरीर масс सूचकांक (बीएमआई) के विकास की भविष्यवाणी उच्च सटीकता के साथ की जा सकती है। वैज्ञानिकों ने इसे हासिल करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता और आनुवांशिक, पारिवारिक और पर्यावरणीय डेटा को जोड़ने वाली एक नई विधि का इस्तेमाल किया है।

यह अध्ययन लगभग तीन हज़ार प्रतिभागियों के डेटा पर आधारित है, जिनका 8 साल की उम्र से लेकर 27 साल तक अनुसरण किया गया। शोधकर्ताओं ने पाया कि 5 साल की उम्र में वजन, जो शरीर масс सूचकांक (बीएमआई) से मापा जाता है, बाद के जीवन में मोटापे के जोखिम की भविष्यवाणी करने का सबसे महत्वपूर्ण कारक है। यह परिणाम विशेष रूप से बच्चों में स्पष्ट है, हालांकि किशोरावस्था और वयस्कावस्था में इसका प्रभाव थोड़ा कम हो जाता है। दूसरी ओर, डीएनए से गणना किए गए स्कोर के आधार पर मूल्यांकित आनुवांशिक प्रवृत्तियों का प्रभाव 17 वर्ष के बाद अधिक महत्वपूर्ण हो जाता है।

अन्य कारक भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। माता-पिता का वजन और ऊंचाई, उनकी शिक्षा का स्तर और बच्चे के शुरुआती वर्षों में ली गई शरीर की चर्बी की माप भी वजन के विकास को प्रभावित करती है। उदाहरण के लिए, गर्भावस्था से पहले या दौरान मां का अधिक वजन बच्चे के लिए जोखिम बढ़ाता है। इसी तरह, एक असुरक्षित पारिवारिक वातावरण स्वस्थ आहार और नियमित शारीरिक गतिविधि तक पहुंच को सीमित कर सकता है, जिससे वजन बढ़ने की संभावना बढ़ जाती है।

वैज्ञानिकों ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल का इस्तेमाल किया जो सैकड़ों चर का विश्लेषण कर सकता है और सबसे प्रासंगिक को पहचान सकता है। इस मॉडल ने इन विभिन्न कारकों के बीच जटिल संबंधों को उजागर किया है। यह दिखाता है कि वयस्कावस्था में मोटापे से जुड़े जीन्स उम्र के साथ अधिक महत्वपूर्ण हो जाते हैं, जबकि बच्चे के शुरुआती वर्षों में जीवन की स्थितियां महत्वपूर्ण बनी रहती हैं।

इन खोजों से मोटापे को रोकने के लिए जल्दी कार्रवाई करने के महत्व पर प्रकाश पड़ता है। 5 साल की उम्र से ही वजन पर सावधानीपूर्वक नज़र रखने से सबसे अधिक जोखिम वाले बच्चों की पहचान की जा सकती है और उपयुक्त उपाय किए जा सकते हैं। हस्तक्षेप आहार की आदतों, शारीरिक गतिविधि और परिवारों को समर्थन देने पर केंद्रित हो सकते हैं, जिसमें माता-पिता के इतिहास और जीवन की स्थितियों को ध्यान में रखा जाए।

इस अध्ययन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग ने समय के साथ मोटापे के जोखिम के निर्माण को समझने का एक नया तरीका प्रदान किया है। यह शुरुआती बच्चपन से ही उपलब्ध डेटा के आधार पर अधिक व्यक्तिगत और प्रभावी रोकथाम रणनीतियों का मार्ग प्रशस्त करता है।

स्रोत और क्रेडिट

स्रोत अध्ययन

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

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

जर्नल: International Journal of Obesity

प्रकाशक: Springer Science and Business Media LLC

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