כלי פשוט, שפותח על ידי חוקרים מאוניברסיטת קווין מרי בלונדון ומכון הבריאות של ברלין ב-Charité, יכול לעזור לזהות אילו אנשים החיים עם השמנת יתר או עודף משקל צפויים לפתח מצבים חמורים הקשורים להשמנה כגון סוכרת מסוג 2 ומחלות לב.
המחקר, שפורסם ב רפואת טבעמראה שניתן לחזות את הסיכון העתידי ל-18 מחלות הקשורות להשמנה באמצעות 20 מדדים בריאותיים שנאספים בדרך כלל, כגון תוצאות בדיקות דם ומידע דמוגרפי. הכלי יכול להשלים את השימוש ב-BMI כדי להציע דרך מדויקת יותר, מותאמת אישית, לזהות אנשים בסיכון גבוה יותר לפתח מצבים כמו מחלות לב או סרטן, מה שיוביל לניטור טוב יותר, התערבויות מוקדמות יותר ושיפור התוצאות הבריאותיות.
השמנת יתר היא אתגר בריאותי עולמי גדול, כאשר 60-70 אחוז מהמבוגרים במדינות המערב חיים עם עודף משקל או השמנת יתר. אם לא מטופלים, השמנת יתר עלולה להוביל למספר מצבים, החל מסוכרת מסוג 2 ומחלות לב ועד למחלות כרוניות אחרות. עם זאת, לאנשים החיים עם עודף משקל או השמנת יתר יכולים להיות מסלולי בריאות שונים בתכלית, כאשר חלקם נשארים בריאים במשך שנים ואחרים מפתחים בעיות בריאותיות. זיהוי אנשים בסיכון הגבוה ביותר לפתח מצבים מוקדם יכול לעזור לאנשי מקצוע בתחום הבריאות לבחור טוב יותר את ההתערבות המתאימה ולתעדף את הטיפולים לאלו הזקוקים להם ביותר.
כדי להתמודד עם אתגר קליני זה, חוקרים מהקווין מרי וממכון הבריאות של ברלין ב-Charité פיתחו ואימתו מודל סיכון להשמנה שיכול לזהות במדויק אנשים בסיכון הגבוה ביותר לסיבוכים הקשורים להשמנה בשלב מוקדם.
החוקרים ניתחו נתונים בריאותיים של 200,000 משתתפים עם עודף משקל או השמנת יתר, עבורם הנתונים מוחזקים ב-Biobank של בריטניה, מחקר אוכלוסיה גדול המקשר הערכות בריאות מפורטות עם רשומות רפואיות ארוכות טווח. באמצעות למידת מכונה ניתנת לפירוש, הם העריכו יותר מ-2,000 מדדים של בריאות, כולל נתוני בדיקות דם, מדידות גוף, מידע על אורח חיים ונתונים מולקולריים.
מתוך הערכה זו, הצוות זיהה 20 מדדים בריאותיים המנבאים בצורה היעילה ביותר את הסיכון העתידי לפתח 18 מחלות או סיבוכים הקשורים להשמנה, אותם כינו מודל OBSCORE. המודל, שפשוט לשימוש במסגרות קליניות, אושר גם על ידי החוקרים במחקרים העצמאיים Genes & Health וה-European Investigation into Cancer (EPIC) – Norfolk. לאחר אימות והערכה נוספים של עלות-תועלת בניסויים קליניים מתאימים, OBSCORE יכול לעזור לרופאים לזהות אילו אנשים חיים עם עודף משקל או השמנת יתר שעשויים להפיק תועלת רבה מהתערבות מוקדמת, ניטור הדוק יותר או טיפול מוגבר, מה שיכול לא רק לעזור ל-NHS אלא גם להציל חיים.
המחברת הראשית של המחקר, פרופסור קלאודיה לנגנברג, מנהלת מכון המחקר Precision Healthcare University באוניברסיטת קווין מרי בלונדון וראש קבוצת הרפואה החישובית במכון הבריאות של ברלין אמרה: "כאשר השמנת יתר משפיעה על חלק גדל והולך של האוכלוסייה העולמית, מניעת הסיבוכים הבריאותיים ארוכי הטווח שלה הפכה לאתגר מרכזי עבור מערכות הבריאות. העבודה שלנו מראה כיצד ניתן להשתמש בנתונים בקנה מידה גדול לזיהוי נתונים רפואיים בקנה מידה גדול. בסיכון גבוה יותר לפתח סיבוכים ועשויים לעזור לתמוך בגישות מבוססות סיכונים יותר לניהול השמנת יתר."
החוקרים גם מצאו הבדלים מהותיים בפרופילי הסיכון עבור 18 הסיבוכים הקשורים להשמנה שנבדקו בקרב אנשים באותה קטגוריית BMI. חשוב לציין, האנשים שזוהו כבעלי הסיכון הגבוה ביותר לא תמיד היו אלה עם ה-BMI הגבוה ביותר. חלק ניכר מהאנשים שצפויים להיות בסיכון הגבוה ביותר היו אנשים שחיו עם עודף משקל ולא עם השמנת יתר, שהשילוב של גורמים מטבוליים וקליניים הגדיל את הסבירות שלהם לפתח סיבוכים.
לשני אנשים בעלי משקל גוף דומה יכולים להיות סיכונים שונים מאוד לפתח מחלות כמו סוכרת או מחלות לב. על ידי ניתוח שיטתי של מגוון רחב של גורמים בריאותיים בצורה מונעת נתונים, זיהינו קבוצה קטנה של גורמים שיחד עשויים לעזור לזהות אנשים בסיכון הגבוה ביותר מוקדם יותר, ולספק תמונה ברורה יותר של הסיכון העתידי שלהם למצבים הקשורים להשמנה."
ד"ר קמיל דמירקן, עמית DFG וולטר בנג'מין במכון המחקר של אוניברסיטת קווין מרי בלונדון של Precision Healthcare University ובמכון הבריאות של ברלין
