Grasso-immagine: panoramica schematica del disegno dello studio. Il pannello di sinistra illustra le associazioni tra adiposità regionale e morfologia cerebrale, connettività funzionale e microstruttura della sostanza bianca. Il pannello di destra illustra la costruzione di un modello di previsione dell’età cerebrale utilizzando parametri di imaging multimodale, con i BAG risultanti che fungono da mediatori nella successiva analisi della relazione tra adiposità regionale e funzione cognitiva. CV, convalida incrociata; PLS, minimi quadrati parziali; MAE, errore assoluto medio. Crediti: Nature Mental Health
L’obesità è emersa come una sfida sanitaria globale con implicazioni di vasta portata per il benessere fisico e cognitivo. Sebbene l’indice di massa corporea (BMI) sia tradizionalmente utilizzato come indicatore dell’obesità generale, non può catturare accuratamente le variazioni regionali dell’adiposità in tutto il corpo. Prove emergenti evidenziano che l’accumulo di grasso in diverse regioni corporee comporta rischi distinti per gli esiti clinici, tra cui il morbo di Alzheimer e il declino cognitivo, sottolineando l’importanza di andare oltre l’IMC come unico indicatore di obesità. Ciò è particolarmente critico negli adulti di mezza età e negli anziani, che sono a maggior rischio di declino cognitivo e neurodegenerazione associati all’obesità.
Un numero crescente di ricerche sta evidenziando l’impatto negativo dell’obesità, misurata tramite BMI, circonferenza vita e rapporto vita-fianchi, sulla salute del cervello e sulle funzioni cognitive
Una ricerca condotta dalla Hong Kong Polytechnic University ha scoperto che la distribuzione regionale del grasso esercita effetti distinti sulla struttura del cervello, sulla connettività e sulla cognizione, rivelando modelli non spiegati dall’indice di massa corporea (BMI).
L‘obesità è stata associata a cambiamenti strutturali e funzionali nel cervello, tra cui riduzioni della materia grigia, interruzioni della materia bianca e connettività compromessa, che sono state associate al declino cognitivo.
Studi precedenti hanno spesso utilizzato l’IMC come misura centrale dell’obesità, una metrica altamente generalizzata che non riesce a cogliere le differenze biologiche nei depositi di grasso. È noto che il tessuto adiposo nelle diverse regioni corporee influenza in modo diverso i percorsi metabolici e infiammatori e studi precedenti hanno suggerito che il grasso viscerale (intorno agli organi della cavità addominale) e quello delle gambe contribuiscono in modo disuguale al rischio di malattia.
Ciò solleva interrogativi sul fatto che la distribuzione del grasso, piuttosto che le dimensioni complessive del corpo, possa fornire informazioni più precise sull’invecchiamento del cervello e sulla salute cognitiva.
Nello studio “L’adiposità regionale plasma il cervello e la cognizione negli adulti”, pubblicato su Nature Mental Health, i ricercatori hanno progettato un’analisi multimodale per distinguere l’influenza della distribuzione del grasso dall’obesità generale e per valutare le sue associazioni con la morfologia, la connettività, la microstruttura e la cognizione del cervello.
La ricerca si è basata sui dati della UK Biobank, che includevano 23.088 adulti con dati sulla percentuale di grasso nelle braccia, nelle gambe e nel tronco e 18.886 con misurazioni dell’adiposità viscerale. Sono stati esclusi i partecipanti con gravi patologie fisiche, neurologiche o psichiatriche.
L’adiposità è stata misurata utilizzando l’assorbimetria a raggi X a doppia energia e la salute cerebrale è stata caratterizzata con risonanza magnetica strutturale, risonanza magnetica funzionale a riposo e imaging di diffusione. Le prestazioni cognitive sono state valutate con compiti che valutavano ragionamento, funzione esecutiva , velocità di elaborazione e memoria. Sono stati applicati modelli di previsione dell’età cerebrale per stimare le differenze di età cerebrale specifiche per sistema.
I risultati hanno mostrato che il grasso di braccia, gambe, tronco e viscere era associato a distinti modelli di atrofia corticale e sottocorticale, alterata connettività funzionale e alterazioni dell’integrità della sostanza bianca. Le associazioni erano raggruppate in quattro sistemi: sensomotorio, limbico, modalità predefinita e sottocorticale-cerebellare-tronco encefalico.
Immagine:a – d , Le relazioni tra adiposità specifica ( a , AFP; b , TFP; c , LFP; d , VAT) e morfologia cerebrale, con ciascuna colonna che rappresenta un parametro morfologico: spessore corticale, volume corticale, area superficiale e volume sottocorticale (da sinistra a destra). La barra colorata rappresenta i coefficienti beta standardizzati, con colori più freddi (blu) che indicano correlazioni negative. Modelli di regressione lineare unilaterale sono stati utilizzati per esaminare le associazioni tra misure di adiposità regionale e metriche corticali e sottocorticali aggiustate per BMI, aggiustando per età alla visita di imaging, sesso, etnia, manualità, anni di istruzione, stato occupazionale, frequenza del fumo, frequenza del consumo di alcol, attività fisica, punteggio della sindrome metabolica, dimensioni del cervello e sito di imaging.
Il grasso viscerale ha mostrato le associazioni negative più forti, tra cui una ridotta densità assonale e una maggiore disorganizzazione tissutale. Le differenze di età corticale hanno mediato i collegamenti tra adiposità viscerale e prestazioni inferiori in ragionamento, funzioni esecutive, velocità di elaborazione e memoria.
I ricercatori concludono che l’adiposità regionale esercita effetti eterogenei sull’invecchiamento cerebrale e cognitivo, indipendentemente dall’IMC. Il grasso viscerale, in particolare, sembra svolgere un ruolo sproporzionato nel rischio neurocognitivo. I risultati suggeriscono che le valutazioni e gli interventi sulla salute cerebrale potrebbero dover considerare la distribuzione del grasso, non solo l’obesità complessiva con IMC, quando si affrontano i rischi di declino cognitivo.
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Sebbene gli autori interpretino i modelli come prova che l’adiposità regionale sia correlata all’invecchiamento cerebrale e cognitivo, gli effetti riportati sono modesti e derivati da modelli trasversali basati sulla residualizzazione. I risultati sono associativi e sensibili al modello, non causali, rendendo incerta la generalizzabilità e la direzionalità meccanicistica.