Un nou instrument de evaluare prezice riscurile pentru persoanele cu obezitate
Un instrument simplu, dezvoltat de cercetători de la Queen Mary University of London și Berlin Institute of Health at Charité, ar putea ajuta la identificarea persoanelor cu obezitate sau supraponderale care au cele mai mari șanse de a dezvolta afecțiuni grave legate de obezitate, cum ar fi diabetul de tip 2 și bolile de inimă.
Studiul, publicat în Nature Medicine, arată că riscul viitor pentru 18 boli legate de obezitate poate fi prezis folosind 20 de măsuri de sănătate colectate frecvent, cum ar fi rezultatele analizelor de sânge și informațiile demografice. Acest instrument ar putea completa utilizarea IMC-ului pentru a oferi o modalitate mai precisă și personalizată de a identifica indivizii cu un risc mai mare de a dezvolta afecțiuni precum bolile de inimă sau cancerul, conducând la o monitorizare mai bună, intervenții mai timpurii și rezultate de sănătate îmbunătățite.
Obezitatea reprezintă o provocare majoră pentru sănătatea globală, cu 60-70% dintre adulții din țările occidentale trăind cu suprapondere sau obezitate. Dacă nu este tratată, obezitatea poate duce la mai multe afecțiuni, de la diabetul de tip 2 și bolile de inimă, la alte boli cronice. Totuși, persoanele cu suprapondere sau obezitate pot avea traiectorii de sănătate extrem de diferite, unii rămânând sănătoși timp de ani de zile, iar alții dezvoltând probleme de sănătate. Identificarea celor cu cel mai mare risc de a dezvolta afecțiuni ar putea ajuta profesioniștii din domeniul sănătății să aleagă intervenții adecvate și să prioritizeze tratamentele pentru cei care au cea mai mare nevoie.
Pentru a aborda această provocare clinică, cercetătorii de la Queen Mary și Berlin Institute of Health at Charité au dezvoltat și validat un model de risc pentru obezitate care poate identifica cu precizie indivizii cu cel mai mare risc de complicații legate de obezitate în stadii incipiente.
Cercetătorii au analizat datele de sănătate ale 200.000 de participanți cu suprapondere sau obezitate, pentru care datele sunt stocate în UK Biobank, un studiu mare de populație care leagă evaluările detaliate de sănătate cu dosarele medicale pe termen lung. Folosind învățarea automată interpretabilă, au evaluat peste 2.000 de măsuri de sănătate, inclusiv datele analizelor de sânge, dimensiunile corpului, informațiile despre stilul de viață și datele moleculare.
Din această evaluare, echipa a identificat 20 de indicatori de sănătate care prezic cel mai eficient riscul viitor de a dezvolta 18 boli sau complicații legate de obezitate, pe care le-au denumit modelul OBSCORE. Acest model, care este simplu de utilizat în mediile clinice, a fost, de asemenea, validat de cercetători în studiile independente Genes & Health și European Investigation into Cancer (EPIC) – Norfolk. După validarea suplimentară și evaluarea cost-eficacității în trialuri clinice adecvate, OBSCORE ar putea ajuta medicii să identifice persoanele cu suprapondere sau obezitate care ar putea beneficia cel mai mult de intervenții timpurii, monitorizare mai atentă sau tratamente intensificate, ceea ce ar putea ajuta nu doar NHS, ci și să salveze vieți.
Autorul principal al studiului, Claudia Langenberg, director al Precision Healthcare University Research Institute de la Queen Mary University of London și șef al grupului de Medicină Computațională de la Berlin Institute of Health, a declarat: „Cu obezitatea afectând o proporție tot mai mare a populației globale, prevenirea complicațiilor sale pe termen lung a devenit o provocare majoră pentru sistemele de sănătate. Lucrările noastre arată cum datele de sănătate analizate pe scară largă pot fi utilizate pentru a dezvolta cadre bazate pe date care identifică indivizi cu risc mai mare de a dezvolta complicații și pot ajuta la sprijinirea unor abordări mai bine fundamentate în gestionarea obezității.”
Cercetătorii au descoperit, de asemenea, diferențe considerabile în profilurile de risc pentru cele 18 complicații legate de obezitate testate printre indivizii din aceeași categorie IMC. Este important de menționat că persoanele identificate ca având cel mai mare risc nu erau întotdeauna cele cu cel mai mare IMC. O proporție considerabilă de indivizi prezicți ca având cel mai mare risc erau persoane cu suprapondere, nu cu obezitate, ale căror combinații de factori metabolici și clinici le-au crescut probabilitatea de a dezvolta complicații.
Două persoane cu greutate corporală similară pot avea riscuri foarte diferite de a dezvolta boli precum diabetul sau afecțiunile cardiace. Prin analizarea sistematică a unei game largi de factori de sănătate într-o manieră bazată pe date, am identificat un set restrâns de factori care împreună pot ajuta la detectarea mai timpurie a indivizilor cu cel mai mare risc, oferind o imagine mai clară a riscurilor lor viitoare pentru afecțiunile legate de obezitate.
