Можно ли по весу в 5 лет предсказать ожирение во взрослом возрасте?

Ожирение у детей и взрослых представляет собой серьезную проблему общественного здравоохранения в мире. Недавнее исследование показало, что можно с высокой точностью предсказать изменение индекса массы тела человека от детства до взрослого возраста. Для этого ученые использовали инновационный подход, сочетающий искусственный интеллект и генетические, семейные и экологические данные.

Исследование основывалось на данных почти трех тысяч участников, которых наблюдали с 8 до 27 лет. Исследователи обнаружили, что вес в 5 лет, измеряемый с помощью индекса массы тела, является наиболее определяющим фактором для прогнозирования риска ожирения в более позднем возрасте. Этот результат особенно выражен в детстве, хотя его влияние несколько уменьшается в подростковом и взрослом возрасте. В то же время влияние генетической предрасположенности, оцениваемое с помощью баллов, рассчитанных на основе ДНК, становится более значимым после 17 лет.

Другие факторы также играют значительную роль. Вес и рост родителей, их уровень образования, а также показатели жировой массы тела, измеренные в раннем детстве, также влияют на развитие веса. Например, избыточный вес у матери до или во время беременности увеличивает риски для ребенка. Кроме того, неблагоприятная семейная среда может ограничивать доступ к здоровому питанию и регулярной физической активности, что способствует набору веса.

Ученые использовали модель искусственного интеллекта, способную анализировать сотни переменных и выделять среди них наиболее значимые. Эта модель позволила выявить сложные связи между различными факторами. Она показала, в частности, что гены, связанные с ожирением у взрослых, приобретают большее значение с возрастом, тогда как условия жизни в раннем детстве остаются решающими в первые годы.

Эти открытия подчеркивают важность ранних мер по профилактике ожирения. Внимательное наблюдение за весом с 5 лет может помочь выявить детей с наибольшим риском и разработать соответствующие меры. Вмешательства могут быть направлены на пищевые привычки, физическую активность и поддержку семей, с учетом родительского анамнеза и условий жизни.

Использование искусственного интеллекта в этом исследовании предлагает новый способ понимания того, как формируется риск ожирения с течением времени. Оно открывает путь к более персонализированным и эффективным стратегиям профилактики, опирающимся на данные, доступные уже в раннем детстве.

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