Calitatea Musculară și Distribuția Grăsimilor, Indicatori Mai Preciși Decât BMI în Prezicerea Riscului de Mortalitate

Cercetătorii de la Centrul Medical Universitar Freiburg din Germania au dezvăluit că măsurătorile detaliate ale compoziției corporale, obținute prin scanări MRI ale întregului corp, pot prezice riscul de diabet, evenimente cardiovasculare și mortalitate mai eficient decât metodele actuale bazate pe indicele de masă corporală (BMI). Utilizând date de la scanări MRI realizate pe peste 66.000 de persoane, echipa a dezvoltat standarde de referință ajustate în funcție de vârstă, sex și înălțime, care ilustrează modul în care grăsimea și mușchii sunt distribuiți în corp și cum aceste modele sunt legate de rezultatele de sănătate. Rezultatele lor, publicate în revista Radiology, arată că analiza atât a cantității, cât și a calității mușchiului scheletic, împreună cu distribuția grăsimii în corp, poate oferi o metodă mai precisă de determinare a riscului decât metodele bazate exclusiv pe greutate.

„Multe scoruri de risc și decizii de tratament se bazează încă pe BMI sau circumferința taliei pentru că sunt ușor de obținut,” a declarat autorul principal, Dr. Jakob Weiss, radiolog intervenționist la Centrul Medical Universitar Freiburg. „Dar BMI nu reflectă în mod fiabil compoziția reală a corpului unei persoane.” Aceasta este una dintre constatările principale ale studiului: indivizii cu valori similare ale BMI pot avea distribuții foarte diferite de grăsime și mușchi, ceea ce implică diferite niveluri de risc pentru boli cardiometabolice și mortalitate.

Studiul retrospectiv al echipei a analizat scanări MRI ale întregului corp de la 66.608 persoane folosind date din UK Biobank și Cohorta Națională Germană colectate între aprilie 2014 și mai 2022. Cohorta avea o vârstă medie de 57,7 ani și un BMI mediu de 26,2. Folosind un cadru de învățare automată complet automatizat, cercetătorii au cuantificat multiple măsuri ale compoziției corporale, inclusiv țesutul adipos subcutanat, țesutul adipos visceral, mușchiul scheletic, fracția de grăsime din mușchiul scheletic și țesutul adipos intramuscular. Aceste măsuri au fost normalizate pentru vârstă, sex și înălțime. Un scor a fost dezvoltat din aceste date pentru a arăta cât de mult se abat indivizii de la un referinț standard ajustat la populație.

„Scorurile z derivat din compoziția corporală obținută prin MRI au fost utilizate pentru a identifica persoanele aflate în risc și pentru a prezice rezultatele cardiometabolice și mortalitatea dincolo de factorii de risc tradiționali.” Apoi, au folosit categoriile de scoruri z pentru a evalua asociațiile și rezultatele clinice.

Datele lor au arătat că indivizii cu un nivel ridicat de grăsime viscerală au avut un risc crescut de 2,26 ori de a dezvolta diabet. O cantitate mare de grăsime intramusculară a fost asociată cu un risc crescut de 1,54 ori de evenimente cardiovasculare majore adverse, în timp ce o cantitate scăzută de mușchi scheletic a fost legată de o creștere de 1,44 ori a mortalității din toate cauzele.

Sistemul de învățare automată folosit pentru a dezvolta profilurile de risc a fost antrenat și evaluat în raport cu standardele de referință definite de radiologi, permițându-i să extragă măsurători volumetrice pe întregul corp, în loc să se bazeze pe secțiuni transversale unice. Această metodă a permis cercetătorilor să captureze variații semnificative în calitatea mușchilor și distribuția grăsimilor care nu sunt vizibile prin alte tehnici.

mortalitate, BMI, compoziție corporală, MRI, diabet, evenimente cardiovasculare, grăsime viscerală, mușchi scheletic, grăsime intramusculară, sănătate, radiologie, învățare automată, Universitatea Freiburg, UK Biobank, Cohorta Națională Germană, analiză de risc, cardiometabolice, distribuția grăsimilor, calitatea mușchilor, medicină predictive

Sursa: Inside Precision Medicine