L’obesit\u00e0 nei bambini e negli adulti rappresenta una sfida maggiore per la salute pubblica in tutto il mondo. Una recente ricerca ha dimostrato che \u00e8 possibile predire con grande precisione l’evoluzione dell’indice di massa corporea degli individui dall’infanzia all’et\u00e0 adulta. Per raggiungere questo risultato, gli scienziati hanno utilizzato un approccio innovativo che combina l’intelligenza artificiale e dati genetici, familiari e ambientali.<\/p>\n
Lo studio si \u00e8 basato sui dati di quasi tremila partecipanti seguiti dall’et\u00e0 di 8 anni fino a 27 anni. I ricercatori hanno scoperto che il peso a 5 anni, misurato attraverso l’indice di massa corporea, \u00e8 il fattore pi\u00f9 determinante per anticipare i rischi di obesit\u00e0 pi\u00f9 avanti nella vita. Questo risultato \u00e8 particolarmente evidente durante l’infanzia, anche se la sua influenza diminuisce leggermente durante l’adolescenza e in et\u00e0 adulta. Al contrario, l’impatto delle predisposizioni genetiche, valutato tramite punteggi calcolati a partire dal DNA, diventa pi\u00f9 importante dopo i 17 anni.<\/p>\n
Anche altri elementi giocano un ruolo significativo. Il peso e l’altezza dei genitori, il loro livello di istruzione nonch\u00e9 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 pu\u00f2 limitare l’accesso a un’alimentazione sana e a un’attivit\u00e0 fisica regolare, il che favorisce l’aumento di peso.<\/p>\n
Gli scienziati hanno utilizzato un modello di intelligenza artificiale in grado di analizzare centinaia di variabili ed estrarne le pi\u00f9 rilevanti. Questo modello ha permesso di evidenziare legami complessi tra questi diversi fattori. In particolare, rivela che i geni associati all’obesit\u00e0 nell’adulto acquisiscono importanza con l’et\u00e0, mentre le condizioni di vita durante la prima infanzia rimangono cruciali per i primi anni.<\/p>\n
Queste scoperte sottolineano l’importanza di agire precocemente per prevenire l’obesit\u00e0. Un attento monitoraggio del peso a partire dai 5 anni potrebbe consentire di identificare i bambini pi\u00f9 a rischio e di mettere in atto misure appropriate. Gli interventi potrebbero mirare sia alle abitudini alimentari, sia all’attivit\u00e0 fisica e al sostegno alle famiglie, tenendo conto dei precedenti parentali e delle condizioni di vita.<\/p>\n
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale in questo studio offre un nuovo modo di comprendere come si costruisce il rischio di obesit\u00e0 nel tempo. Aprono la strada a strategie di prevenzione pi\u00f9 personalizzate ed efficaci, basate su dati accessibili gi\u00e0 dalla prima infanzia.<\/p>\n
DOI\u00a0:<\/strong> https:\/\/doi.org\/10.1038\/s41366-026-02050-1<\/a><\/p>\n Titre\u00a0:<\/strong> Longitudinal prediction of BMI using explainable AI: integrating polygenic scores, maternal, early-life and familial factors<\/p>\n Revue : <\/strong> International Journal of Obesity<\/p>\n \u00c9diteur : <\/strong> Springer Science and Business Media LLC<\/p>\n Auteurs : <\/strong> Fuling Chen; Phillip E. Melton; Kevin Vinsen; Trevor Mori; Lawrence Beilin; Rae-Chi Huang<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Il peso a 5 anni permette di predire l’obesit\u00e0 in et\u00e0 adulta? L’obesit\u00e0 nei bambini e negli adulti rappresenta una sfida maggiore per la salute pubblica in tutto il mondo. Una recente ricerca ha dimostrato che \u00e8 possibile predire con grande precisione l’evoluzione dell’indice di massa corporea degli individui dall’infanzia all’et\u00e0 adulta. Per raggiungere questo… Continua a leggere Il peso a 5 anni permette di predire l’obesit\u00e0 in et\u00e0 adulta?<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[5,3,2],"tags":[],"class_list":["post-19","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-ambiente","category-salute","category-scienza-e-tecnologia","entry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=19"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":20,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19\/revisions\/20"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=19"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=19"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=19"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}