肥胖被广泛认为是糖尿病、心脏病和过早死亡的主要因素，尽管个体之间的风险程度差异显著。一个创新的临床风险预测算法被创建，将肥胖分为五种不同的诊断类型，每种类型与不同的健康风险和治疗需求相关。
肥胖是一种慢性、复杂和反复发作的疾病，其特征是异常和/或过度的脂肪积聚，带来健康风险。世界卫生组织（WHO）估计，肥胖引发的并发症每年导致至少280万人死亡。自1990年以来，成年人的肥胖率已超过翻倍，WHO估计到2022年，890百万成年人被分类为肥胖。“全球大约每8个人中就有1人，”IMI SOPHIA患者顾问委员会成员Abd Tahrani博士评论道。
“作为医疗专业人员，我们面临着一个重大挑战，即识别哪些肥胖个体在发展并发症的风险最高，应优先进行干预。精准医学在提高各种健康问题的预测、预防、诊断和治疗方面取得了进展，可以帮助应对这些挑战，”都柏林大学学院代谢医学教授Carel le Roux博士表示。
IMI SOPHIA项目的研究由《自然医学》杂志发布，介绍了一种新的精准预测算法，该算法识别与发展2型糖尿病和心脏病的可能性增加相关的以前未被识别的肥胖亚型。
“从整体上看，增加的体重通常对健康有害。然而，更仔细的审查揭示了个体层面上更复杂的模式，可以利用这些模式来增强疾病的预测，”邓迪大学糖尿病医学教授Ewan Pearson博士补充道。
“例如，个体血液中的脂肪或糖水平可能与其体重预期值显著不同，影响其肥胖并发症的风险，”来自瑞典隆德大学糖尿病中心的研究首席作者Daniel Coral博士解释道。“标准的临床预测工具通常忽略了这一细微差别，导致约20%的个体可能需要早期干预却被遗漏。我们开发的算法未来可以帮助医疗提供者和患者，”Coral阐述道。
研究人员分析了来自英国、荷兰和德国的170,000名成年人数据，编制了详细的临床信息。通过采用一种称为“机器学习”的人工智能技术，团队制定了强大的算法，将肥胖分类为五种不同的诊断类型，每种类型对与肥胖相关的并发症风险显示出不同。
“肥胖既广泛又多样，这意味着一个肥胖个体面临的健康风险可能与另一个个体相差甚远。识别哪些个体有最高健康风险至关重要，因为这能促进更具针对性、精准和及时的预防措施和治疗，”瑞典隆德大学糖尿病中心遗传流行病学教授和论文的资深作者Paul Franks博士表示。
这项研究由来自瑞典隆德大学糖尿病中心的科学家领导，联合荷兰马斯特里赫特系统生物学中心和埃拉斯姆斯医学中心的合作伙伴，作为IMI SOPHIA项目的一部分。
关键事实
- 大约80%的个体的健康指标与其体重相关的预期一致。
- 约8%的女性在体重方面表现出超过预期的血压，同时“好”胆固醇（HDL）升高，腰臀比（WHR）降低，显示出臀部脂肪多于腰部脂肪的模式。这种模式在男性中未观察到。
- 大约5%的女性和7%的男性表现出高“坏”胆固醇（LDL）、甘油三酯（血液中的脂肪）升高、腰臀比（WHR）升高（表明腰部脂肪增加）和血压高于与其体重相应的预期。
- 大约5%的人表现出与其体重相关的升高肝酶（ALT）和较高的腰臀比（WHR）。
- 大约4%的人表现出炎症水平（通过CRP测量）高于与其体重相关的预期。
- 大约2.5%的人表现出血糖水平高而与其体重相比，低密度脂蛋白（LDL）水平低。
