Il peso a 5 anni permette di predire l’obesità in età adulta?
L’obesità nei bambini e negli adulti rappresenta una sfida maggiore per la salute pubblica in tutto il mondo. Una recente ricerca ha dimostrato che è possibile predire con grande precisione l’evoluzione dell’indice di massa corporea degli individui dall’infanzia all’età adulta. Per raggiungere questo risultato, gli scienziati hanno utilizzato un approccio innovativo che combina l’intelligenza artificiale e dati genetici, familiari e ambientali.
Lo studio si è basato sui dati di quasi tremila partecipanti seguiti dall’età di 8 anni fino a 27 anni. I ricercatori hanno scoperto che il peso a 5 anni, misurato attraverso l’indice di massa corporea, è il fattore più determinante per anticipare i rischi di obesità più avanti nella vita. Questo risultato è particolarmente evidente durante l’infanzia, anche se la sua influenza diminuisce leggermente durante l’adolescenza e in età adulta. Al contrario, l’impatto delle predisposizioni genetiche, valutato tramite punteggi calcolati a partire dal DNA, diventa più importante dopo i 17 anni.
Anche altri elementi giocano un ruolo significativo. Il peso e l’altezza dei genitori, il loro livello di istruzione nonché le misure di grasso corporeo prese durante la prima infanzia influenzano lo sviluppo del peso. Ad esempio, un eccesso di peso nella madre prima o durante la gravidanza aumenta i rischi per il bambino. Allo stesso modo, un ambiente familiare svantaggiato può limitare l’accesso a un’alimentazione sana e a un’attività fisica regolare, il che favorisce l’aumento di peso.
Gli scienziati hanno utilizzato un modello di intelligenza artificiale in grado di analizzare centinaia di variabili ed estrarne le più rilevanti. Questo modello ha permesso di evidenziare legami complessi tra questi diversi fattori. In particolare, rivela che i geni associati all’obesità nell’adulto acquisiscono importanza con l’età, mentre le condizioni di vita durante la prima infanzia rimangono cruciali per i primi anni.
Queste scoperte sottolineano l’importanza di agire precocemente per prevenire l’obesità. Un attento monitoraggio del peso a partire dai 5 anni potrebbe consentire di identificare i bambini più a rischio e di mettere in atto misure appropriate. Gli interventi potrebbero mirare sia alle abitudini alimentari, sia all’attività fisica e al sostegno alle famiglie, tenendo conto dei precedenti parentali e delle condizioni di vita.
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale in questo studio offre un nuovo modo di comprendere come si costruisce il rischio di obesità nel tempo. Aprono la strada a strategie di prevenzione più personalizzate ed efficaci, basate su dati accessibili già dalla prima infanzia.
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