Une étude révèle que la composition corporelle a un impact sur le risque de maladie lié à la démonstrabilité

Une étude récente publiée dans la revue Neurology détermine si des modèles de composition corporelle identifiables peuvent être associés à un risque accru de maladies neurodégénératives et si cette association est due aux effets des maladies cardiovasculaires (MCV).

Comment le poids corporel influence-t-il le risque de maladie neurodégénérative ?

Il n'existe pas encore de traitement efficace contre les maladies neurodégénératives comme la maladie d'Alzheimer (MA) et la maladie de Parkinson (MP), qui demeurent les principales causes de décès et d'invalidité chez les personnes âgées. Il est donc essentiel d'identifier les facteurs de risque modifiables afin de développer des stratégies de prévention ciblées et personnalisées.

Les maladies cardiovasculaires augmentent le risque de maladies neurodégénératives. Des recherches supplémentaires sont toutefois nécessaires pour clarifier les mécanismes impliqués dans cette association. Le « phénomène paradoxal de l’obésité » dénote un risque plus faible de démence et de MP chez les personnes obèses. Cependant, ce phénomène peut être attribué à une perte de poids involontaire qui survient aux premiers stades des maladies neurodégénératives.

L’utilisation de l’indice de masse corporelle (IMC) pour définir l’obésité est également un facteur limitant, car cette mesure a été créée à partir de données provenant de populations homogènes et ne tient pas compte des variations de composition corporelle. Par exemple, l’IMC ne fait pas la distinction entre la graisse et les muscles, ce qui fait que les individus très musclés sont classés à tort comme étant en surpoids en raison de valeurs d’IMC plus élevées.

A propos de l'étude

L'étude actuelle est une analyse rétrospective des données de 412,691 1 personnes obtenues auprès de la Biobank du Royaume-Uni. Tous les participants à l'étude ne souffraient d'aucune maladie neurodégénérative au départ et ont été suivis pendant cinq ans après le moment du recrutement jusqu'au 2023er avril XNUMX.

Les chercheurs souhaitaient déterminer comment différentes caractéristiques de composition corporelle, telles que la graisse, les muscles et les os, pouvaient être utilisées pour prédire le risque futur de maladie neurodégénérative. La susceptibilité aux maladies neurodégénératives a également été ajustée en fonction des scores de risque polygénétique pour le génotype de l'apolipoprotéine E (APOE) et des antécédents familiaux de maladie neurodégénérative.

Des méthodes d'analyse de médiation ont également été appliquées aux maladies cardiovasculaires. De plus, la relation potentielle entre les modèles de composition corporelle et l'atrophie cérébrale ou la maladie des petits vaisseaux cérébraux, qui indiquent tous deux un vieillissement cérébral, a également été examinée chez 40,790 XNUMX participants à l'étude.

Qu’a montré l’étude ?

L'âge moyen de la cohorte étudiée au début de l'étude était de 56 ans, dont 55 % de femmes. Au total, 8,224 9.1 nouveaux cas de maladies neurodégénératives ont été signalés au cours de la période de suivi de XNUMX ans.

Différents profils de composition corporelle ont été identifiés, notamment le rapport masse grasse/masse maigre, la force musculaire, la densité osseuse, la répartition de la graisse prédominante au niveau des jambes, l'obésité centrale et la répartition de la graisse prédominante au niveau des bras. Tous les profils de composition corporelle étaient associés à un IMC élevé, à l'exception des profils de force musculaire.

Le rapport masse grasse/masse maigre, la force musculaire, la densité osseuse et les schémas de distribution de la graisse prédominante dans les jambes ont été associés à une réduction de 6 à 26 % du risque de développement de maladies neurodégénératives au cours de la période de suivi. À l’inverse, l’obésité centrale et la distribution de la graisse prédominante dans les bras ont été associées à une augmentation de 13 à 18 % du risque de ces pathologies. Aucune différence n’a été observée dans les associations observées entre les participants présentant différents degrés de sensibilité, à l’exception du schéma de densité osseuse.

La direction du risque ne variait pas lorsque les participants étaient stratifiés par sous-type ou par pathologie neurodégénérative spécifique. Cependant, le profil de masse maigre était associé à un risque plus élevé de maladie neurodégénérative vasculaire et à un risque réduit de MA.

Le vieillissement et l'atrophie du cerveau étaient associés à l'obésité centrale et à des schémas de distribution de la graisse prédominante au niveau des bras. En comparaison, la force musculaire, la densité osseuse et les schémas de distribution de la graisse prédominante au niveau des jambes étaient associés à un vieillissement cérébral réduit.

L’analyse de médiation a indiqué que 10.7 à 35.3 % de l’association des maladies neurodégénératives avec ces paramètres pourraient être attribuées aux maladies cardiovasculaires, en particulier aux maladies cérébrovasculaires.

Conclusions

Certains modèles de composition corporelle caractérisés par une obésité centrale, une force musculaire et une répartition dominante de la graisse dans les bras présentent un risque plus élevé de maladies neurodégénératives et de vieillissement cérébral, ce risque étant atténué par la présence de maladies cardiovasculaires.

Par rapport aux études précédentes rapportant des résultats similaires, l’étude actuelle a pris en compte divers composants de la masse corporelle et leurs interrelations en utilisant les maladies neurodégénératives et le vieillissement cérébral comme résultats.

Ces résultats soulignent le potentiel d’amélioration de la composition corporelle et de gestion précoce des maladies cardiovasculaires pour atténuer le risque de maladies neurodégénératives. »

La réduction de l’excès de graisse dans les bras et le tronc et l’augmentation du développement musculaire à des niveaux sains peuvent protéger contre les maladies neurodégénératives par rapport à la perte de poids globale. Néanmoins, des recherches supplémentaires sur des échantillons plus diversifiés sont nécessaires pour valider cette étude.

Par Dr Liji Thomas, MDRévisé par Benedette Cuffari, M.Sc.