Une étude montre que la composition corporelle influence le risque de maladies démonstratives

Une récente étude publiée dans le journal Neurology détermine si des modèles identifiables de composition corporelle 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 existe toujours un manque de traitements efficaces pour les maladies neurodégénératives comme la maladie d'Alzheimer (MA) et la maladie de Parkinson (MP), qui restent les principales causes de décès et de handicap chez les personnes âgées. Par conséquent, il est crucial d'identifier les facteurs de risque modifiables pour élaborer des stratégies préventives ciblées et personnalisées.

L'IRC augmente le risque de maladie neurodégénérative ; cependant, des recherches supplémentaires sont nécessaires pour éclaircir les mécanismes impliqués dans cette association. Le « phénomène du paradoxe de l'obésité » désigne un risque plus faible de démence et de MP chez les personnes obèses ; cependant, cela peut être attribué à une perte de poids involontaire qui se produit 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 prend pas en compte les variations de la composition corporelle. Par exemple, l'IMC ne peut pas distinguer entre le gras et le muscle, ce qui entraîne une mauvaise classification de personnes très musclées comme étant en surpoids en raison de valeurs d'IMC plus élevées.

À propos de l'étude

L'étude actuelle était une analyse rétrospective des données concernant 412 691 individus obtenues auprès de la Biobanque du Royaume-Uni. Tous les participants à l'étude ne présentaient aucune maladie neurodégénérative au départ et ont été suivis pendant cinq ans après le point de recrutement, jusqu'au 1er avril 2023.

Les chercheurs s'intéressaient à déterminer comment différentes caractéristiques de la composition corporelle, telles que la graisse, le muscle et l'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 polygénique pour le génotype apolipoprotéine E (APOE) et d'un antécédent familial de maladie neurodégénérative.

Des méthodes d'analyse de médiation ont également été appliquées pour les maladies cardiovasculaires. De plus, la relation potentielle entre les modèles de composition corporelle et l'atrophie cérébrale ou les maladies vasculaires cérébrales de petites artères, qui indiquent toutes deux le vieillissement du cerveau, a également été examinée chez 40 790 participants à l'étude.

Que montre l'étude ?

L'âge moyen du cohort d'étude au début était de 56 ans, avec 55 % de femmes. Un total de 8 224 nouveaux cas de maladies neurodégénératives ont été signalés au cours de la période de suivi de 9,1 ans.

Divers schémas de composition corporelle ont été identifiés, y compris le rapport gras/masse maigre, la force musculaire, la densité osseuse, la répartition dominante de graisse dans les jambes, l'obésité centrale et les modèles de répartition dominante de graisse dans les bras. Tous les schémas de composition corporelle étaient associés à un IMC élevé, à l'exception des schémas de force musculaire.

Les rapports gras/masse maigre, la force musculaire, la densité osseuse et les schémas de répartition dominante de graisse dans les jambes étaient associés à une réduction de 6 à 26 % du risque de développement de maladies neurodégénératives pendant la période de suivi. À l'inverse, l'obésité centrale et la répartition dominante de graisse dans les bras étaient associées à une augmentation de 13 à 18 % du risque de ces affections. Il n'y avait aucune différence dans les associations observées entre les participants ayant différents degrés de susceptibilité, à l'exception du schéma de densité osseuse.

La direction du risque n'a pas varié lorsque les participants ont été stratifiés par sous-type ou conditions neurodégénératives spécifiques. Cependant, le schéma de masse maigre était associé à un risque accru de maladie neurodégénérative vasculaire et à un risque réduit de la maladie d'Alzheimer.

Le vieillissement cérébral et l'atrophie étaient associés à l'obésité centrale et à des modèles de distribution de graisse dominante aux bras. Comparativement, la force musculaire, la densité osseuse et les modèles de distribution de graisse dominante aux jambes étaient associés à un ralentissement du vieillissement cérébral.

L'analyse de médiation a indiqué que 10,7 à 35,3 % de l'association entre les maladies neurodégénératives et ces paramètres pouvaient être attribués aux MCV, en particulier aux maladies cérébrovasculaires.

Les conclusions

Certains schémas de composition corporelle caractérisés par une obésité centrale, une force musculaire et une distribution de graisse dominante aux bras présentent un risque accru de maladies neurodégénératives et de vieillissement cérébral, avec un atténuation de ce risque en présence de MCV.

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 du cerveau comme critères d'évaluation.

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

La réduction du dépôt excessif 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 une perte de poids globale. Néanmoins, des recherches supplémentaires sur des échantillons plus diversifiés sont nécessaires pour valider cette étude.

Par le Dr Liji Thomas, MD, revu par Benedette Cuffari, M.Sc.