Ожирение и избыточный вес представляют собой одну из важнейших проблем общественного здравоохранения. Несмотря на то, что индекс массы тела (ИМТ) на протяжении десятилетий считался стандартным инструментом клинической оценки ожирения, медицинские исследования подтверждают, что он не обеспечивает полноценную стратификацию метаболического здоровья и патологических рисков индивида.
Для решения этой задачи ученые Института точного здравоохранения Лондонского университета Королевы Марии (Queen Mary University of London) провели масштабное исследование и разработали более точную модель прогнозирования риска развития осложнений, связанных с ожирением — OBSCORE, которая использует алгоритмы машинного обучения для оценки рисков с гораздо более высокой клинической точностью.
Целью исследования было создание такого инструмента оценки, который смог бы классифицировать лиц с избыточным весом и ожирением не только по массе тела, но и на основе разнообразных показателей здоровья. По оценкам исследователей, люди с одинаковым ИМТ часто имеют различные риски для здоровья, что невозможно объяснить только соотношением веса и роста.
Модель OBSCORE была создана на основе анализа данных 197 264 участников (средний возраст — 58 лет), зарегистрированных в базе данных Биобанка Великобритании (UK Biobank), чей ИМТ составлял 27 или выше. Используя методы искусственного интеллекта и интерпретируемого машинного обучения, ученые оценили более 2000 демографических, клинических, биохимических параметров и факторов образа жизни.
Около 48% участников составляли женщины; почти у 10% на момент начала исследования был диагностирован сахарный диабет 2 типа (СД2), а 4,4% имели в анамнезе серьезные неблагоприятные сердечно-сосудистые события.
В финальную прогностическую модель вошли 20 значимых показателей (12 из которых также использовались в клиническом исследовании SURMOUNT-1, оценивавшем эффективность тирзепатида для лечения ожирения), включая возраст, пол, соотношение объема талии к росту, наличие артериальной гипертензии, показатели холестерина, гликированный гемоглобин (HbA1c), индикаторы функции почек, статус курения, историю сердечно-сосудистых заболеваний, хронические заболевания, самооценку здоровья, боль (в груди, абдоминальную) и другие клинически значимые факторы.
На основе анализа показателей здоровья модель смогла провести стратификацию рисков и спрогнозировать 18 клинических исходов, включая: сахарный диабет 2 типа, артериальную гипертензию, ишемическую болезнь сердца, сердечную недостаточность, фибрилляцию предсердий, инсульт, хронические заболевания почек, подагру, обструктивное апноэ во сне, метаболически ассоциированную стеатотическую болезнь печени, цирроз печени, заболевания желчного пузыря, гастроэзофагеальную рефлюксную болезнь, остеоартрит/артропатию, венозную тромбоэмболию, онкологические заболевания, связанные с ожирением, хроническую обструктивную болезнь легких и смертность от всех причин.
«Избыточный вес и ожирение стали серьезной глобальной проблемой здравоохранения. Во многих западных странах эта проблема затрагивает около 60–70% взрослого населения, а распространенность патологии катастрофически растет в большинстве частей мира. Соответственно, раннее выявление лиц с самым высоким риском развития осложнений ожирения является сложной задачей, однако это необходимо для раннего мониторинга, проведения вмешательств и достижения лучших показателей здоровья. Для решения этих задач в нашем исследовании была разработана новая модель прогнозирования риска, которая может стратифицировать индивидов на группы высокого и низкого риска в зависимости от вероятности развития 18 различных заболеваний, связанных с ожирением, включая сахарный диабет 2 типа, сердечно-сосудистые заболевания и болезни почек», — заявил ведущий автор исследования, постдокторант Института точного здравоохранения Лондонского университета Королевы Марии Камиль Демирджан (MD, PhD).
На основе оценок OBSCORE ученые разделили участников на пять риск-квинтилей. Примечательно, что все участники имели избыточный вес или ожирение, следовательно, даже в квинтиле с самым низким риском ИМТ был высоким. В 12 из 18 случаев OBSCORE показал четкое различие (стратификацию) риска между группами высокого и низкого риска. В частности, вероятность развития заболеваний у лиц группы самого высокого риска в 10 и более раз превышала показатели группы самого низкого риска.
Особенно резкие различия были выявлены в случаях хронической болезни почек (ХБП), подагры и сахарного диабета 2 типа. Вероятность развития этих заболеваний была соответственно в 89, 36 и 42 раза выше по сравнению с группой низкого риска.
Что касается сердечно-сосудистой смертности, риск в группе самого высокого риска был в 47 раз выше, чем в группе самого низкого риска. За 10-летний период наблюдения показатель сердечно-сосудистой смертности в квинтиле высокого риска составил 5,7%, тогда как в квинтиле низкого риска — 0,1%.
При применении модели к участникам клинического исследования SURMOUNT-1, OBSCORE показал, что потеря веса, достигнутая с помощью тирзепатида, была распределена одинаково по исходным группам риска, то есть эффект снижения веса оказался схожим как у пациентов высокого, так и низкого риска. Кроме того, после лечения прогнозируемый риск осложнений, связанных с ожирением, снизился во всех группах, что указывает на положительное влияние лечения не только на антропометрические показатели, но и на клинический прогноз.
По оценке авторов исследования, OBSCORE не является попыткой замены ИМТ, а выступает его важным дополнением. Данная модель может быть использована как инструмент для выявления лиц высокого риска и планирования для них своевременных, целенаправленных и более интенсивных профилактических и терапевтических вмешательств.
Несмотря на перспективные результаты, исследователи отмечают, что до внедрения OBSCORE в широкую клиническую практику необходима его валидация в различных популяциях, особенно в молодых возрастных группах и других демографически и географически разнообразных контингентах. Тем не менее, представленное исследование еще раз подчеркивает то обстоятельство, что оценка ожирения только на основе ИМТ больше не является достаточной, и современная медицина движется в сторону более индивидуализированных, риск-ориентированных подходов.
Источник: medscape.com
