O peso aos 5 anos permite prever a obesidade na idade adulta?
A obesidade em crianças e adultos representa um grande desafio de saúde pública no mundo. Uma pesquisa recente mostrou que é possível prever com grande precisão a evolução do índice de massa corporal dos indivíduos desde a infância até a idade adulta. Para isso, cientistas utilizaram uma abordagem inovadora combinando inteligência artificial e dados genéticos, familiares e ambientais.
O estudo baseou-se em dados de quase três mil participantes acompanhados dos 8 aos 27 anos. Os pesquisadores descobriram que o peso aos 5 anos, medido pelo índice de massa corporal, é o fator mais determinante para antecipar os riscos de obesidade mais tarde na vida. Esse resultado é particularmente marcado durante a infância, embora sua influência diminua levemente na adolescência e na idade adulta. Por outro lado, o impacto das predisposições genéticas, avaliado por meio de pontuações calculadas a partir do DNA, torna-se mais importante após os 17 anos.
Outros elementos também desempenham um papel significativo. O peso e a altura dos pais, seu nível de educação, bem como as medidas de gordura corporal tomadas durante a primeira infância, influenciam o desenvolvimento do peso. Por exemplo, o excesso de peso na mãe antes ou durante a gravidez aumenta os riscos para a criança. Da mesma forma, um ambiente familiar desfavorecido pode limitar o acesso a uma alimentação saudável e a uma atividade física regular, o que favorece o ganho de peso.
Os cientistas utilizaram um modelo de inteligência artificial capaz de analisar centenas de variáveis e extrair as mais relevantes. Esse modelo permitiu evidenciar ligações complexas entre esses diferentes fatores. Ele revela, em particular, que os genes associados à obesidade no adulto ganham importância com a idade, enquanto as condições de vida durante a primeira infância permanecem cruciais nos primeiros anos.
Essas descobertas destacam a importância de agir cedo para prevenir a obesidade. Um acompanhamento cuidadoso do peso a partir dos 5 anos poderia permitir identificar as crianças mais em risco e implementar medidas adequadas. As intervenções poderiam focar tanto nos hábitos alimentares, na atividade física quanto no apoio às famílias, levando em consideração os antecedentes parentais e as condições de vida.
A utilização da inteligência artificial neste estudo oferece uma nova maneira de compreender como se constrói o risco de obesidade ao longo do tempo. Ela abre caminho para estratégias de prevenção mais personalizadas e eficazes, baseadas em dados acessíveis desde a primeira infância.
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