Modelli specifici di distribuzione del grasso corporeo sono collegati alla presenza di cardiopatie coronariche e al diabete di tipo 2, secondo un nuovo studio pubblicato su “Obesity”. AMRA, leader internazionale nell’analisi della composizione del grasso corporeo, ha oggi annunciato i risultati di uno studio sulla composizione corporea che ha interessato oltre 6.000 soggetti, sottolineando la necessità di misurare e analizzare diversi compartimenti di grasso per comprendere e sviluppare trattamenti per numerosi disordini metabolici. I nuovi risultati, che superano di gran lunga le semplici indicazioni basate su sesso, età, stile di vita, BMI o su un singolo compartimento di grasso, presentano il potenziale per influire fortemente sulla prevenzione e sulla gestione delle malattie metaboliche in futuro.
Lo studio “Obesity” è stato scritto in collaborazione tra AMRA, Pfizer, Westminster University, Linköping University e UK Biobank. I 6.000 soggetti analizzati fanno parte del British Bank Imaging Study, una delle principali risorse sanitarie nazionali e internazionali. Nel 2015, la Biobanca britannica ha annunciato che AMRA eseguirà l’analisi automatizzata delle immagini MRI per precise misurazioni di grasso e muscoli. L’AMRA ha ora sviluppato la tecnica della profilatura della composizione corporea, che consente un’analisi precisa di più variabili per descrivere le complesse associazioni e interazioni tra la distribuzione del grasso, i volumi muscolari e lo stato metabolico.
Indipendentemente dalla classe BMI normale, sovrappeso od obesa, il profilo di composizione corporea di AMRA dei soggetti ha rivelato una serie di modelli di distribuzione del grasso distorti, o fenotipi, che non possono essere descritti quando si osserva una misurazione di grasso singolo o muscolo. Questi fenotipi sono associati a diversi profili di malattia metabolica: alcuni non mostrano malattia metabolica, mentre altri mostrano CHD, T2D o la comorbilità dei due. In particolare, il grasso viscerale e il grasso muscolare più elevati erano associati a CHD e T2D mentre il grasso epatico più elevato era associato a T2D e inferiore a grasso epatico con CHD. Il grasso viscerale inferiore e il grasso muscolare erano anche associati alla salute metabolica, mentre il grasso epatico era non significativo. Le associazioni sono rimaste significative durante l’adattamento per sesso, età, indice di massa corporea, alcol, fumo e attività fisica.
Il dott. Olof Dahlqvist Leinhard, autore senior dello studio, ha commentato: “È noto da tempo che ci sono distribuzioni di grassi che sono svantaggiose dal punto di vista della salute. Oggi, nuove tecniche forniscono elevata precisione e precisione, consentendo analisi approfondite dell’importanza clinica della composizione corporea su larga scala. La cosa interessante è che, utilizzando un approccio multivariato e una visualizzazione intuitiva della composizione corporea, siamo stati in grado di identificare un’ampia gamma di profili di composizione corporea che potrebbero fornire il collegamento ad un aumentato rischio di malattie metaboliche”.
Tommy Johansson, Chief Executive Officer di AMRA, ha aggiunto: “Questi risultati rivoluzionari consentono di dare uno sguardo al futuro in cui la diagnostica di precisione fornirà la spina dorsale alla medicina personalizzata. Con una migliore comprensione dei volumi muscolari e grossi e dove il grasso si trova nel corpo, speriamo di aiutare a ridefinire il rischio di malattia e l’idoneità al trattamento. La nostra visione è che, in futuro, la nostra ricerca e tecnologia saranno utilizzate per aiutare a migliorare la prevenzione, la diagnosi e il trattamento di una vasta gamma di malattie”.
Oggi un quarto degli adulti del mondo ha la sindrome metabolica – un insieme di fattori che aumentano il rischio di diverse malattie croniche, come malattie cardiache, cancro, ictus, malattie del fegato e diabete. Obesità, CVD e T2D sono pandemie in crescita e cause principali di morte prematura a livello globale, presentando alcune delle più grandi sfide ai pazienti e ai sistemi sanitari in tutto il mondo.
