Nuovo test genetico prevede l’obesità prima dell’inizio della scuola materna

Ricercatori delle Università di Copenaghen e Bristol hanno sviluppato un potente indicatore chiamato punteggio di rischio poligenico (PGS) in grado di prevedere il rischio di obesità fin dalla prima infanzia.  Il nuovo studio rivoluzionario supera i metodi precedenti, aiutando a identificare i bambini ad alto rischio prima che si sviluppino problemi di peso, aprendo la strada a interventi precoci ed efficaci sullo stile di vita.

La Federazione Mondiale dell’Obesità prevede che oltre la metà della popolazione mondiale diventerà sovrappeso o obesa entro il 2035. Tuttavia, strategie terapeutiche come cambiamenti nello stile di vita, interventi chirurgici e farmaci non sono universalmente disponibili o efficaci.

Basandosi sui dati genetici di oltre cinque milioni di persone, un team internazionale di ricercatori ha creato un indicatore chiamato punteggio di rischio poligenico (PGS), che è associato in modo affidabile all’obesità in età adulta e mostra modelli coerenti e indicativi nella prima infanzia. I risultati potrebbero aiutare a identificare bambini e adolescenti a più alto rischio genetico di sviluppare obesità in età adulta, che potrebbero beneficiare di strategie preventive mirate, come interventi sullo stile di vita, in età più precoce.

“Ciò che rende il punteggio così efficace – due volte più efficace nel prevedere l’obesità rispetto al metodo migliore – è la coerenza delle associazioni tra il punteggio genetico e l’indice di massa corporea prima dei cinque anni e fino all’età adulta, un periodo che inizia ben prima che altri fattori di rischio inizino a influenzare il peso più avanti nell’infanzia. Intervenire in questo momento potrebbe teoricamente avere un impatto enorme”, ha affermato il professore associato Roelof Smit dell’Università di Copenaghen e autore principale della ricerca pubblicata sulla rivista Nature Medicine.

Le sottili variazioni nei genomi delle persone possono avere un impatto reale sulla salute quando interagiscono tra loro. Sono state identificate migliaia di varianti genetiche che aumentano il rischio di obesità, ad esempio varianti che agiscono nel cervello e influenzano l’appetito. Un PGS è come un calcolatore che combina gli effetti delle diverse varianti di rischio di una persona e fornisce un punteggio complessivo. Il PGS è stato in grado di spiegare quasi un quinto (17%) della variazione dell’indice di massa corporea di una persona, un risultato molto più alto rispetto agli studi precedenti.

Per creare questi PGS, gli scienziati hanno attinto ai dati genetici di oltre cinque milioni di persone, il dataset genetico più ampio e diversificato mai realizzato, inclusi i dati genetici del consorzio GIANT (Genetic Investigation of ANthropometric Traits) e della società di test del DNA per i consumatori, 23andMe. I ricercatori hanno poi testato se il loro nuovo PGS fosse associato all’obesità utilizzando dataset delle caratteristiche fisiche e genetiche di oltre 500.000 persone, inclusi i dati sull’IMC monitorati nel tempo dallo studio “Children of the 90s“. Hanno scoperto che il loro nuovo PGS era due volte più efficace del metodo migliore precedente nel prevedere il rischio di una persona di sviluppare obesità.

La Dott.ssa Kaitlin Wade, Professoressa Associata di Epidemiologia presso l’Università di Bristol e seconda autrice di questo articolo, ha dichiarato: “L’obesità è un importante problema di salute pubblica, con molti fattori che contribuiscono al suo sviluppo, tra cui genetica, ambiente, stile di vita e comportamento. Questi fattori variano probabilmente nel corso della vita di una persona e riteniamo che alcuni di essi abbiano origine nell’infanzia.

Il team di ricerca ha anche studiato la relazione tra il rischio genetico di obesità di una persona e l’impatto di interventi di perdita di peso legati allo stile di vita, come dieta ed esercizio fisico. Hanno scoperto che le persone con un rischio genetico più elevato di obesità rispondevano meglio agli interventi, ma riacquistavano anche peso più rapidamente al termine degli stessi.

Nonostante si basi sui genomi di una popolazione più ampia, il nuovo PGS presenta dei limiti. Ad esempio, è risultato molto più efficace nel prevedere l’obesità nelle persone con ascendenza di tipo europeo rispetto a quelle con ascendenza africana. Questo evidenzia la necessità di studi di questo tipo in gruppi più rappresentativi.

Smit RAJ, Wade KH, Hui Q, Arias JD, Yin X, Christiansen MR, Yengo L, Preuss MH, Nakabuye M, Rocheleau G, Graham SE, Buchanan VL, Chittoor G, Graff M, Guindo-Martínez M, Lu Y, Marouli E, Sakaue S, Spracklen CN, Vedantam S, Wilson EP, Chen SH, Ferreira T, Ji Y, Karaderi T, Lüll K, Machado M, Malden DE, Medina-Gomez C, Moore A, Rüeger S, Akiyama M, Allison MA, Alvarez M, Andersen MK, Appadurai V, Arbeeva L, Bartell E, Bhaskar S, Bielak LF, Bis JC, Bollepalli S, Bork-Jensen J, Bradfield JP, Bradford Y, Brandl C, Braund PS, Brody JA, Broeckel U, Burgdorf KS, Cade BE, Cai Q, Camarda S, Campbell A, Cañadas-Garre M, Chai JF, Chesi A, Choi SH, Christofidou P, Couture C, Cuellar-Partida G, Danning R, Degenhardt F, Delgado GE, Delitala A, Demirkan A, Deng X, Dietl A, Dimitriou M, Dimitrov L, Dorajoo R, Eichelmann F, Eliasen AU, Engmann JE, Erdos MR, Fairhurst-Hunter Z, Farmaki AE, Faul JD, Fernandez-Lopez JC, Forer L, Frank M, Freitag-Wolf S, Fritsche LG, Fuchsberger C, Galesloot TE, Gao Y, Geller F, Giannakopoulou O, Giulianini F, Gjesing AP, Goel A, Gordon SD, Gorski M, Grove J, Guo X, Gustafsson S, Haessler J, Hansen TF, Havulinna AS, Haworth SJ, Heard-Costa N, Hemerich D, Highland HM, Hindy G, Ho YL, Hofer E, Holliday E, Horn K, Hornsby WE, Hottenga JJ, Huang H, Huang J, Huerta-Chagoya A, Huo S, Hwang MY, Hwu CM, Iha H, Ikeda DD, Isono M, Jackson AU, Jansen IE, Jiang Y, Johansson I, Jonsson A, Jørgensen T, Kalafati IP, Kanai M, Kanoni S, Kårhus LL, Kasturiratne A, Katsuya T, Kawaguchi T, Kember RL, Kentistou KA, Kim D, Kim HN, Kim YJ, Kleber ME, Knol MJ, Kurbasic A, Lauzon M, Le P, Lea R, Lee JY, Lee WJ, Leonard HL, Li H, Li SA, Li X, Li X, Liang J, Lin H, Lin K, Liu J, Liu X, Lo KS, Long J, Lores-Motta L, Luan J, Lyssenko V, Lyytikäinen LP, Mahajan A, Malik MZ, Mamakou V, Mangino M, Manichaikul A, Marten J, Mattheisen M, McDaid AF, Mei Q, Meiselbach H, Melendez TL, Milaneschi Y, Miller JE, Millwood IY, Mishra PP, Mitchell RE, Møllehave LT, Mononen N, Mucha S, Munz M, 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NA, Yu L, Zeng L, Zhang W, Zhang X, Zhao JH, Zhao W, Zhou W, Zimmermann ME, Zoledziewska M, 't Hart LM, Adair LS, Adams HHH, Aguilar-Salinas CA, Al-Mulla F, Arnett DK, Asselbergs FW, Åsvold BO, Attia J, Banas B, Bandinelli S, Beilin LJ, Bennett DA, Bergler T, Bharadwaj D, Biino G, Boerwinkle E, Böger CA, Borja JB, Bouchard C, Bowden DW, Brandslund I, Brumpton B, Buring JE, Caulfield MJ, Chambers JC, Chandak GR, Chanock SJ, Chaturvedi N, Ida Chen YD, Chen Z, Cheng CY, Cho YS, Christensen K, Christophersen IE, Ciullo M, Cole JW, Collins FS, Concas MP, Cooper RS, Cruz M, Cucca F, Cutler MJ, Damrauer SM, Dantoft TM, de Borst GJ, de Geus EJC, de Groot LCPGM, De Jager PL, de Kleijn DPV, de Silva HJ, Dedoussis GV, den Hollander AI, Du S, Easton DF, Eckardt KU, Elders PJM, Eliassen AH, Ellinor PT, Elmståhl S, Erdmann J, Evans MK, Fatkin D, Feenstra B, Feitosa MF, Ferrucci L, Florez JC, Ford I, Fornage M, Franke A, Franks PW, Freedman BI, Gieger C, Girotto G, Golightly YM, Gonzalez-Villalpando 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P, Martin NG, März W, Matsuda F, McCarthy MI, McGarrah RW, McGue M, McKnight AJ, Medland SE, Mellström D, Metspalu A, Mitchell BD, Mitchell P, Mook-Kanamori DO, Mori TA, Morris AD, Mucci LA, Munroe PB, Nalls MA, Nazarian S, Nelson AE, Neville MJ, Newton-Cheh C, Nielsen CS, Niinikoski H, Nikus K, Nöthen MM, Ogunniyi A, Ohlsson C, Oldehinkel AJ, Orozco L, Pahkala K, Pajukanta P, Palmer CNA, Parra EJ, Pattaro C, Pedersen O, Pennell CE, Penninx BWJH, Perusse L, Peters A, Peyser PA, Porteous DJ, Posthuma D, Power C, Pramstaller PP, Province MA, Psaty BM, Qi Q, Qu J, Rader DJ, Raitakari OT, Rallidis LS, Rao DC, Redline S, Reilly DF, Reiner AP, Rhee SY, Ridker PM, Rienstra M, Ripatti S, Ritchie MD, Rivadeneira F, Roden DM, Rosendaal FR, Rotter JI, Rudan I, Rutters F, Ryu S, Sabanayagam C, Salako B, Saleheen D, Salomaa V, Samani NJ, Sanghera DK, Sattar N, Schmidt B, Schmidt H, Schmidt R, Schulze MB, Schunkert H, Scott LJ, Scott RJ, Sever P, Sheu WHH, Shoemaker MB, Shu XO, Simonsick EM, Sims M, Singleton AB, Sinner MF, Smith JG, Snieder H, Spector TD, Spedicati B, Stampfer MJ, Stark KJ, Strachan DP, Tabara Y, Tai ES, Tang H, Tardif JC, Thanaraj TA, Tönjes A, Tuomi T, Tuomilehto J, Tusié-Luna MT, van Dam RM, van der Harst P, Van der Velde N, van Duijn CM, van Schoor NM, Vitart V, Vohl MC, Völker U, Vollenweider P, Völzke H, Vrieze S, Wacher-Rodarte NH, Walker M, Wander GS, Wareham NJ, Watanabe RM, Watkins H, Weir DR, Werge TM, Widen E, Willemsen G, Willett WC, Wilson JF, Wilson PWF, Wong TY, Woo JT, Wright AF, Xu H, Yajnik CS, Yang J, Yokota M, Yuan JM, Zeggini E, Zemel BS, Zheng W, Zhu X, Zillikens MC, Zonderman AB, Zwart JA; 23andMe Research Team; DiscovEHR (DiscovEHR and MyCode Community Health Initiative); eMERGE (Electronic Medical Records and Genomics Network); GPC-UGR; PRACTICAL Consortium; Understanding Society Scientific Group; VA Million Veteran Program; Abecasis GR, Assimes TL, Auton A, Boehnke M, Chasman DI, Esko T, Stefansson K, Lettre G, Lindgren CM, Ng MCY, O'Donnell CJ, Thorsteinsdottir U, Visscher PM, Walters RG, Winkler TW, Wood AR, Deloukas P, Frayling TM, Justice AE, Kilpeläinen TO, Locke AE, Mohlke KL, North KE, Okada Y, Willer CJ, Young KL, Fatumo S, McCaffery JM, Timpson NJ, Hirschhorn JN, Sun YV, Berndt SI, Loos RJF. 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