Genética Na Infância: Seu DNA Já Sabe Se Você Vai Ganhar Peso

Cientistas descobriram uma forma de usar o DNA para prever o risco de obesidade desde a infância. Um novo “escore genético” analisa milhares de pequenas variações no DNA para identificar crianças que têm maior chance de ganhar peso ao longo da vida. Essa informação pode ajudar médicos e famílias a agir mais cedo, com hábitos saudáveis, antes que o problema apareça.

A obesidade é um problema crescente de saúde pública que afeta milhões de pessoas em todo o mundo. Além de reduzir a expectativa de vida, ela está ligada ao surgimento de várias doenças crônicas, como diabetes, hipertensão e problemas cardíacos. Estima-se que, até 2035, mais da metade da população global estará acima do peso ou obesa. 

Embora existam tratamentos como cirurgia bariátrica, medicamentos e mudanças no estilo de vida, essas opções nem sempre estão disponíveis para todos, são caras ou envolvem riscos. Por isso, a prevenção, especialmente desde cedo, se tornou essencial.

Uma das novidades mais promissoras na prevenção precoce da obesidade vem da genética. Cientistas criaram uma ferramenta chamada escore de risco poligênico (ou PGS, da sigla em inglês), que usa o DNA de uma pessoa para prever a probabilidade de ela desenvolver obesidade ao longo da vida.

Esse escore funciona como uma espécie de “calculadora genética”, somando os efeitos de milhares de pequenas variações no DNA que, juntas, podem influenciar o peso corporal.

Utilizando dados genéticos de mais de cinco milhões de pessoas, o maior conjunto de dados do tipo já estudado, os pesquisadores conseguiram desenvolver um PGS altamente preciso. 

Eles descobriram que esse escore é capaz de prever o risco de obesidade desde a primeira infância, muitas vezes antes dos cinco anos de idade. Isso significa que, mesmo antes da criança apresentar sinais visíveis de ganho de peso, já é possível identificar um risco elevado e agir preventivamente com orientações sobre alimentação e atividade física.

Em crianças acompanhadas por estudos de longo prazo, como o "Children of the 90s", aquelas com escore genético mais alto tiveram ganho de peso mais rápido desde os 2 anos e meio de idade e apresentaram sinais de risco para obesidade já na adolescência. 

Incluir esse escore genético entre os fatores avaliados ao nascimento quase dobrou a precisão na previsão de qual seria o índice de massa corporal (IMC) aos 5 ou 8 anos. Com isso, torna-se possível pensar em estratégias de saúde personalizadas desde muito cedo.

Os estudos também mostraram que o PGS tem bom desempenho em prever variações no IMC de adultos, especialmente entre pessoas de origem europeia, em quem ele explicou cerca de 17% das diferenças de peso.

No entanto, os resultados foram menos precisos em populações de outras origens, como africanas, o que mostra a importância de desenvolver ferramentas mais inclusivas, que considerem a diversidade genética global.

Além disso, os pesquisadores observaram que pessoas com maior risco genético de obesidade respondiam um pouco melhor a programas de perda de peso baseados em mudanças no estilo de vida (como dieta e exercícios). 

No entanto, também era mais comum que esses indivíduos voltassem a ganhar peso após o fim das intervenções. Ou seja, conhecer o risco genético pode ajudar a personalizar não só a prevenção, mas também o acompanhamento a longo prazo.

Essa descoberta abre caminho para uma nova era na saúde pública, onde a genética pode ajudar a prever e prevenir doenças como a obesidade de forma mais eficaz e personalizada. Ao identificar crianças em risco desde cedo, é possível agir antes que o problema se instale, com impactos positivos para toda a vida.

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Polygenic prediction of body mass index and obesity through the life course and across ancestries

Roelof A. J. Smit, Kaitlin H. Wade, Qin Hui, Joshua D. Arias, Xianyong Yin, Malene R. Christiansen, Loic Yengo, Michael H. Preuss, Mariam Nakabuye, Ghislain Rocheleau, Sarah E. Graham, Victoria L. Buchanan, Geetha Chittoor, Marielisa Graff, Marta Guindo-Martínez, Yingchang Lu, Eirini Marouli, Saori Sakaue, Cassandra N. Spracklen, Sailaja Vedantam, Emma P. Wilson, Shyh-Huei Chen, Teresa Ferreira, Yingjie Ji, Tugce Karaderi, Kreete Lüll, Moara Machado, Deborah E. Malden, Carolina Medina-Gomez, Amy Moore, Sina Rüeger, Masato Akiyama, Matthew A. Allison, Marcus Alvarez, Mette K. Andersen, Vivek Appadurai, Liubov Arbeeva, Eric Bartell, Seema Bhaskar, Lawrence F. Bielak, Joshua C. Bis, Sailalitha Bollepalli, Jette Bork-Jensen, Jonathan P. Bradfield, Yuki Bradford, Caroline Brandl, Peter S. Braund, Jennifer A. Brody, Ulrich Broeckel, Kristoffer S. Burgdorf, Brian E. Cade, Qiuyin Cai, Silvia Camarda, Archie Campbell, Marisa Cañadas-Garre, Jin-Fang Chai, Alessandra Chesi, Seung Hoan Choi, Paraskevi Christofidou, Christian Couture, Gabriel Cuellar-Partida, Rebecca Danning, Frauke Degenhardt, Graciela E. Delgado, Alessandro Delitala, Ayşe Demirkan, Xuan Deng, Alexander Dietl, Maria Dimitriou, Latchezar Dimitrov, Rajkumar Dorajoo, …, Cristen J. Willer, Kristin L. Young, Segun Fatumo, Jeanne M. McCaffery, Nicholas J. Timpson, Joel N. Hirschhorn, Yan V. Sun, Sonja I. Berndt, and Ruth J. F. Loos

Nature Medicine. 21 July 2025 

DOI: 10.1038/s41591-025-03827-z

Abstract: 

Polygenic scores (PGSs) for body mass index (BMI) may guide early prevention and targeted treatment of obesity. Using genetic data from up to 5.1 million people (4.6% African ancestry, 14.4% American ancestry, 8.4% East Asian ancestry, 71.1% European ancestry and 1.5% South Asian ancestry) from the GIANT consortium and 23andMe, Inc., we developed ancestry-specific and multi-ancestry PGSs. The multi-ancestry score explained 17.6% of BMI variation among UK Biobank participants of European ancestry. For other populations, this ranged from 16% in East Asian-Americans to 2.2% in rural Ugandans. In the ALSPAC study, children with higher PGSs showed accelerated BMI gain from age 2.5 years to adolescence, with earlier adiposity rebound. Adding the PGS to predictors available at birth nearly doubled explained variance for BMI from age 5 onward (for example, from 11% to 21% at age 8). Up to age 5, adding the PGS to early-life BMI improved prediction of BMI at age 18 (for example, from 22% to 35% at age 5). Higher PGSs were associated with greater adult weight gain. In intensive lifestyle intervention trials, individuals with higher PGSs lost modestly more weight in the first year (0.55 kg per s.d.) but were more likely to regain it. Overall, these data show that PGSs have the potential to improve obesity prediction, particularly when implemented early in life.