„Multe scoruri de risc și decizii de tratament se bazează încă pe IMC sau circumferința taliei pentru că sunt simple de obținut,” a spus autorul principal Jakob Weiss, MD, PhD, radiolog intervențional la Centrul Medical Universitar Freiburg. „Dar IMC-ul nu reflectă în mod fiabil compoziția reală a corpului unei persoane.” Aceasta este una dintre concluziile centrale ale studiului: că indivizii cu valori similare ale IMC-ului pot avea distribuții diferite ale grăsimii și mușchilor, care prezintă niveluri diferite de risc pentru boli cardio-metabolice și mortalitate.
Studiul retrospectiv al echipei a analizat scanările MRI ale întregului corp ale a 66.608 de persoane folosind date din UK Biobank și German National Cohort colectate între aprilie 2014 și mai 2022. Cohorta avea o vârstă medie de 57,7 ani și un IMC mediu de 26,2. Utilizând un cadru complet automatizat de învățare profundă, cercetătorii au cuantificat mai multe măsuri ale compoziției corporale, inclusiv țesutul adipos subcutanat, țesutul adipos visceral, mușchii scheletici, fracția de grăsime a mușchilor scheletici și țesutul adipos intramuscular. Aceste măsurători au fost normalizate în funcție de vârstă, sex și înălțime. S-a dezvoltat un scor din aceste date pentru a arăta cât de mult deviau indivizii de la o referință ajustată în funcție de populație.
„Scorurile z de compoziție corporală obținute cu MRI de la întregul corp au fost folosite pentru a identifica persoanele cu risc și a prezice rezultatele cardiometabolice și mortalitatea dincolo de factorii de risc tradiționali.” Apoi, au folosit categoriile z-score pentru a evalua asocierile și rezultatele clinice.
Datele lor au arătat că persoanele cu un nivel ridicat de grăsime viscerală aveau un risc crescut de 2,26 ori de a dezvolta diabet. Un nivel ridicat de grăsime intramuscular era asociat cu un risc crescut de 1,54 ori de a avea evenimente cardiovasculare majore adverse, în timp ce un nivel scăzut de mușchi scheletici era legat de o creștere cu 1,44 ori a mortalității de orice cauză.
Sistemul de învățare profundă folosit pentru a dezvolta profilurile de risc a fost antrenat și evaluat în raport cu standardele de referință definite de radiolog, permițându-i să extragă măsurători volumetrice în întregul corp în loc să se bazeze pe secțiuni transversale individuale. Această metodă a permis cercetătorilor să surprindă variațiile semnificative în calitatea mușchilor și distribuția grăsimii care nu sunt vizibile prin alte tehnici.
Sursa articol https://insideprecisionmedicine.com
Senior Editor RevistaSanatatii.ro. Pasionat de lifespan, fan David Sinclair.
