Actualités – publiée le 22/07/2025 par Équipe de rédaction Santélog
Nature Medicine
Ce nouveau score polygénique représente une amélioration spectaculaire de la capacité de prédiction et donc de prévention de l’obésité, il nous est présenté dans la revue Nature Medicine, par un consortium de plusieurs centaines de scientifiques, menés par des chercheurs de l’Icahn School of Medicine at Mount Sinai (New York).
Développé à partir des données de plus de 5 millions de personnes, le test permet donc d’identifier, chez l’Enfant, le risque d’obésité et notamment d’obésité sévère.
Ce test peut être réalisé chez les enfants avant que leur risque génétique ne commence à influencer leur poids, ce qui permet la mise en œuvre d’une prévention précoce.
Alors que la Fédération mondiale de l’obésité prévoit que plus de la moitié de la population mondiale sera en surpoids ou obèse d’ici 2035, que de nombreuses personnes ne sont pas en mesure d’observer les stratégies de traitement telles que les changements de mode de vie ou sont réticentes à la chirurgie bariatrique et à la prise de médicaments -dont les très efficaces agonistes du GLP-1–, une prévention dès l’enfance, gérée par les parents pourrait prévenir un certain nombre de cas.
L’étude s’appuie sur les données génétiques de plus de 5 millions de personnes et l’expérience du Consortium GIANT (Genetic Investigation of Anthropometric Traits), une collaboration internationale de chercheurs en génétique humaine qui se consacre à l’étude de l’architecture génétique des traits anthropométriques tels que la taille et l’indice de masse corporelle, pour développer un test génétique basé sur un score de risque polygénique qui prédit dès la petite enfance le risque d’obésité à l’âge adulte.
Le score a ainsi la capacité de prédire, avant l’âge des 5 ans de l’enfant, si celui-ci est susceptible de développer l’obésité à l’âge adulte et bien avant que d’autres facteurs de risque ne commencent à influencer une quelconque prise de poids.
Ce score polygénique démontre ici une efficacité du double de celle du meilleur test existant, pour prédire ce risque.
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