Introducción
La obesidad es un desafío de la salud global y ha aumentado en un 41% de 1980 a 2013.1 La obesidad en niños y adolescentes permanece alta2; entre los niños de 2 a 19 años, la prevalencia de obesidad en 2011-2014 fue del 17% y la obesidad extrema fue del 5,8%.3
La obesidad infantil se asocia con una disminución de la calidad de vida relacionada con la salud, comorbilidades como la diabetes mellitus tipo 2 y la esteato hepatitis, y con mayor riesgo de muerte prematura en la edad adulta.4-7
La obesidad infantil muy temprana predice la obesidad en la infancia8-10 y en la edad adulta10, 11. Una ventana crítica muy temprano en la vida se presume que es especialmente predictiva del riesgo posterior de obesidad12 debido a la programación metabólica y a los cambios epigenéticos que pueden ocurrir durante el crecimiento y el desarrollo neonatal temprano.13
La obesidad infantil y adulta es una enfermedad compleja con causalidad multifactorial, y hay una escasez de datos integrales en este período de la infancia y de la niñez muy temprana que examinan los factores genómicos, sociales, dietéticos, clínicos y parentales y su impacto o asociación con la obesidad temprana.
El estudio de cohorte longitudinal "Los primeros 1000 días de vida y más allá" de Inova ofrece una oportunidad para el análisis longitudinal y una visión general de los problemas clave relacionados con las condiciones de salud pediátricas, incluyendo la obesidad infantil.
Para conducir un análisis de la información preliminar relacionada con el aumento de peso infantil, los autores examinaron los factores clínicos, sociales y genómicos asociados con la obesidad a los 12 meses de edad en su cohorte.
| Métodos |
Este estudio se basa en el Sistema de Salud Inova en Falls Church, Virginia. Comenzando en 2012, las mujeres fueron reclutadas durante el embarazo. Los criterios de inclusión utilizados fueron tener más de 18 años, estar dispuestas a participar en encuestas longitudinales y tener una secuenciación del genoma completo (WGS por sus siglas en inglés: whole-genome sequencing) del trío familiar (madre, padre y bebé).
El estudio fue diseñado para identificar factores de riesgo genómicos, clínicos y ambientales que puedan mejorar la comprensión de los resultados de salud como la obesidad y los trastornos del desarrollo. Se obtuvo la aprobación de la junta de revisión institucional (WIRB#20120204, Inova IRB#15-1804). El estudio reportado en este manuscrito es un estudio transversal de 690 niños de la cohorte en que los padres completaron las 12 encuestas mensuales.
Se excluyeron los niños en los que se perdieron los datos antropométricos. Los valores atípicos se eliminaron para las longitudes informadas a través del uso de la regla IQR como había sido validado previamente,14 y 2 sujetos fueron excluidos debido a condiciones médicas asociadas con patrones de crecimiento desordenado (trisomía 21 y síndrome de Ogden), dejando 770 niños de los cuales 690 niños tenían información de WGS.
| Características de las madres, padres y niños |
Se recopilaron antropometrías auto reportadas por los padres y las longitudes reportadas se validaron mediante la regla atípica IQR. La ganancia de peso durante el embarazo se calculó con el peso pre gestación y el peso en el momento de la admisión para el parto.
Se utilizaron las recomendaciones sobre ganancia de peso de la División de Salud y Medicina de las Academias Nacionales para determinar si las madres cumplieron con el aumento de peso recomendado para su índice de masa corporal (IMC) pre embarazo.14
Las recomendaciones de ganancia de peso gestacional fueron categorizados en 3 grupos: "rango inferior al recomendado", "rango recomendado" y "rango mayor al recomendado". 15 Los factores sociodemográficos, incluyendo la raza, etnia, y educación materna fueron recolectados a través de cuestionarios. La información sobre las complicaciones del embarazo, el peso de nacimiento, la edad gestacional y el sexo se obtuvo de los registros médicos.
Los datos nutricionales se recolectaron utilizando una tabla de frecuencia de alimentos (adaptada del cuestionario del Sistema de Vigilancia de Factores de Riesgo Conductuales de los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades16), y los datos de tiempo de sueño y pantalla, las puntuaciones de depresión materna (Escala de Depresión Postnatal de Edimburgo17), y las escalas de confianza materna18 se recolectaron a través de encuestas a los 6 y 12 meses. Los percentiles de peso para talla (PPTs) a los 12 meses se calcularon con los PPTs específicos por sexo de la Organización Mundial de la Salud y la antropometría informada por los padres.
Para ser incluido, la encuesta tuvo que ser devuelta dentro de los 2 meses cuando el niño cumplió los 12 meses. Se utilizó una edad corregida de 12 meses para niños que nacieron prematuramente.19 Se eligieron las siguientes agrupaciones de PPTs como un proxy para niños con peso normal, sobrepeso, obesidad y obesidad severa, respectivamente: (1) <85, (2) =85 a <95, (3) =95 a <99, y (4) =99.20
El IMC y la frecuencia de los valores dietarios de los padres que se perdieron fueron imputados por el uso de la sustitución media, la imputación única (regresión) para educación, 21 y la imputación de "cubierta caliente" para la etnia.22 Debido a la colinealidad de la etnicidad y la educación materna, se creó una variable compuesta "índice etnia-educación".23
| Análisis estadístico |
Las características de la cohorte de estudio se describen como media (DE) y frecuencia para las variables continuas y categóricas, respectivamente. Se examinaron las asociaciones entre factores de riesgo y PPTs de los niños a través de la prueba X2 para las variables categóricas y de ANOVA de una vía para las variables continuas. Se realizó un análisis de regresión logística multinomial para calcular los ORs con ICs del 95% para factores de riesgo asociados con niños con PPTs =85 - <95, =95 - <99, y =99 comparados con aquellos con PPT <85 (grupo de referencia).
Los factores de riesgo prenatal se investigaron ajustando por el índice etnia- educación. Los factores de riesgo de obesidad precoces en la vida se ajustaron para el peso al nacer y para el índice etnia-educación. Todos los análisis estadísticos se realizaron con R 3.1.2 (Proyecto R para Computación Estadística, Viena, Austria) y SAS 9.3 (SAS Institute Inc, Cary, Carolina del Norte).
| WGS y control de calidad |
Se tomaron muestras de sangre de los bebés (probandos) poco después del nacimiento y a sus padres, como se describió previamente. 24 La WGS fue realizada por Illumina Services (Illumina Inc, La Jolla, California).24
El ensamblaje del genoma y variant calling fue realizado por Illumina Services usando la secuencia de integración de Illumina Software de Secuencia de Integración, versión 2.01 y 2.02, con referencia del genoma humano hg19. Las pequeñas variantes en los autosomas en toda la cohorte se fusionaron mediante el uso de agg con los archivos VCF individuales del genoma Illumina utilizando variables predeterminadas.
Todas las muestras con una tasa de llamadas <90% fueron eliminadas. Solo fueron incluidos aquellos sitios variantes pequeños biallélicas (polimorfismo de un solo nucleótido e indel) con > 98% de índice de llamadas, no significativamente desviados del equilibrio de Hardy-Weinberg (P > 5,5 × 10-8), y con frecuencia de alelos minoritarios (MAF) = 0,01.
La relación de pares se realizó con Plink 1.9 (https://www.cog-genomics.org/plink2) 25 y usando variantes con MAF > 0,05. Solo se incluyó al hermano mayor de una familia. Se eliminó una muestra de cada par de pares de grado de relación (plink estimado pi_hat) >0,2, no dejando pares de muestras que tengan afinidad >0,2. El componente principal (CP) del análisis se realizó con Plink con aquellas variantes con MAF > 0,05 para evaluar la estructura de la población.
| Estudios de asociación de genoma completo |
Se realizaron regresiones logísticas multivariantes para cada variante común (MAF > 0,05) en los autosomas en cada uno de los grupos de caso: control (PPTs <85 vs =85 - <95, <85 vs =95 - <99, y <85 vs =99) mediante Plink 1.9 con sexo y los primeros 5 CPs como covariables.
La asociación en las variantes raras entre los 3 grupos de casos: control se testeó con la Prueba de Asociación de Secuencia Kernel (SKAT) y con el test unificado de Prueba de Asociación de Secuencia Kernel óptimo (SKAT-O).26,27 Los conjuntos de genes de genoma completo utilizados en estas pruebas se descargaron de RefSeq Track usando la Tabla Explorador en el Explorador de Genoma en la Universidad de California Santa Cruz (UCSC) en mayo de 2014.28
Se incluyeron todas las variantes raras en las regiones génicas con 0,01 < MAF < 0,05. El sexo y los primeros 5 CP se incluyeron como covariables. El nivel de significancia fue establecido en a=0,05 después de la corrección de Bonferroni.
El análisis de potencia para SKAT se realizó con la función Power_Logistic con un modelo que se asemeja al patrón de desequilibrio de ligamiento Europeo e historia de la población, 29 longitud de la región igual a 16 000 (longitud mediana de los genes evaluados), prevalencia igual al 10%, proporción de casos iguales al 10% y 50%, y significancia no corregida de 5 × 10-5 (aproximadamente igual a = 0,05 dividido por la cantidad de pruebas efectivas).
| Resultados |
Se incluyeron un total de 690 niños; los PPTs fueron 422 (61,2%) < 85, 112 (16,2%) = 85 - <95, 89 (12,9%) = 95 - < 99, y 67 (9,7%) = 99.
Los factores asociados con el estado de sobrepeso-obesidad (ESO) definidos como PPT = 85% fueron (1) edad materna más baja para PPT = 85 - < 95 (OR 0,94 [IC 95%: 0,90 - 0,98]) y PPT =95 - < 99 (OR 0,94 [0,89-0,99]), (2) mayor IMC materno para PPT = 85 - < 95 (OR 1,10 [1,01-1,10]) y PPT = 99 (OR 1,10 [1,01-1,11]), (3) mayor IMC paterno para PPT = 99 (OR 1,10 [1,03-1,16]), y (4) aumento de peso mayor al recomendado en el embarazo para PPT = 85 - < 95 (OR 1,80 [1,1-2,97]) y PPT = 95 - < 99 (OR 1,84 [1,05-3,23]).
Después de ajustar por el índice de etnia-educación materna, edad materna e IMC no fueron más significativos y la ganancia de peso en el embarazo mayor que la recomendada solo fue significativa para PPT = 95 - < 99 (OR 1,90 [1,09 – 3,26]).
También se muestra que un mayor consumo de jugo se asoció con un PPT = 95 - < 99 (OR 1,18 [1,03-1,35]) y PPT = 99 (OR 1,22 [1,06-1,39]) y un aumento del consumo de papas fritas se asoció con PPT = 85 - < 95 (OR 1,34 [1,01-1,8])) y PPT = 99 (OR 1,50 [1,06-2,01]).
Un mayor grado de alimentación con leche materna a los 6 meses fue un factor de protección para un mayor PPT: PPT = 85 - < 95 (OR 0,98 [0,97-0,99]), PPT = 95 - < 99 (OR 0,98 [0,97-0,99]), y PPT = 99 (OR 0,98 [0,96-0,99]). El mayor consumo de jugo y papas fritas ya no fue significativo después de ajustar por peso al nacer y por el índice etnia-educación materna.
| Resultados genómicos |
Después de filtrar la calidad y eliminar sitios variantes en el desequilibrio de ligamiento, encontraron que había 33 803 417 sitios variantes. El análisis de la variante común incluyó solo los 1 829 205 sitios que tienen MAF > 0,05.
Los primeros 20 CPs se generaron con el uso de variantes comunes con MAF > 0,05. Los primeros 5 CPs explican hasta un 46% del total. Los primeros 2 CPs separaron las muestras por ascendencia, lo que se puede reflejar en el país de nacimiento de los padres. La etnia de las muestras también está reflejada en los primeros 2 CPs.
| Análisis de variantes comunes |
Las variantes comunes (polimorfismos de un solo nucleótido e indels, MAF > 0,05) fueron analizados a través de regresión logística múltiple con el modelo genotípico usando Plink 1.9 para los 3 grupos de caso: control. Las estimaciones del factor de control genómico para todas las pruebas fueron 1 – 1,03, indicando que la estratificación de la población fue controlada.
Ninguna de las pruebas logró la significancia del genoma a 5 × 10-8, probablemente debido al tamaño de la muestra.
Como se mostró anteriormente, una prueba de asociación con 1 millón de marcadores independientes, bajo el modelo aditivo, OR moderadas (1,5 para heterocigotos), MAF = 5%, y prevalencia de enfermedad = 5%, requeriría un tamaño de muestra de 3983 para lograr 80% de potencia en a = 0,05.30
Los genes más cercanos a las 4 variantes principales para PPT = 99 frente a PPT < 85 son LPGAT1, LOC339622, AGMO, y CSMD1.
Este estudio identificó factores modificables asociados incluyendo mayor aumento de peso en el embarazo que lo recomendado y recibir menos leche materna a los 6 meses
| Análisis de variantes raras |
Se ejecutó SKAT-O en las variantes raras (0,01 < MAF < 0,05) agrupadas por conjuntos de genes en los 3 grupos de caso: control. Ninguno de los genes fue significativo al nivel de 0,05 después de la corrección de Bonferroni.
El cálculo de potencia con SKAT indicó que, para lograr al menos el 80% de potencia, se necesitaban > 3000 muestras cuando solo el 10% de las muestras eran casos, aunque 600 casos y un número igual de controles se requieren con condiciones generosas.
Los principales genes en la prueba SKAT-O entre PPT = 99 vs PPT < 85 fueron GRIK1, GPR107, GRIK1-AS2, ZNF154 y LGALS3BP. Se investigó la asociación de PPT = 99 con genes31 previamente reportados como relacionados con la obesidad. Los principales genes fueron CDKN1A, GHRL, MKRN3, POR, y ADRB1.
| Discusión |
La obesidad en la primera infancia es predictiva de la obesidad más adelante en la vida. Sin embargo, hay una escasez de datos prospectivos integrales que examinen los factores asociados con la obesidad en niños muy pequeños.
Este estudio identificó factores modificables asociados con mayor estado de PPT a los 12 meses, incluyendo mayor aumento de peso en el embarazo que lo recomendado y recibir menos leche materna a los 6 meses.
Con WGS, aunque las variantes dentro o cerca de los genes previamente asociados con la obesidad tendieron a aumentar la prevalencia en niños con PPT = 99, no hubo factores genómicos asociados en forma significativa con ESO en la primera infancia, posiblemente debido a un tamaño de muestra limitado para los estudios genómicos y la naturaleza multifactorial de la enfermedad.
La prevalencia de altos niveles de PPTs en esta cohorte es similar a las tasas de obesidad en cohortes nacionales de niños pequeños, 4 haciendo que los resultados sean probablemente generalizables. La comparación directa es difícil, sin embargo, ya que la mayoría de los estudios publicados informaron sobre niños > 2 años, con pocos datos sobre los niveles de prevalencia a los 12 meses.
Hay mayor influencia materna que paterna, 35 sugiriendo un papel de otros factores maternos durante el embarazo en lugar de solo la genética
Se demostró que los factores prenatales desempeñan un papel en el ESO a los 12 meses, incluido un aumento en el IMC de los padres. El aumento del IMC materno se ha informado previamente que se asocia con el ESO infantil, 32-34 con la influencia del IMC parental que persiste en los adulos jóvenes. Hay mayor influencia materna que paterna, 35 sugiriendo un papel de otros factores maternos durante el embarazo en lugar de solo la genética.
La creciente evidencia indica que la nutrición materna y la ganancia excesiva de peso durante el embarazo se asocia con la obesidad infantil, 36 posiblemente a través de la sobre nutrición fetal intrauterina que conduce a un modelado hormonal, de la microbioma, e inmunológico y de influencias epigenéticas.37,38
El estudio de los autores mostró que un mayor nivel de PPT tan temprano como a los 12 meses se asocia con el factor de riesgo modificable de un aumento de peso mayor al recomendado en el embarazo.
La diabetes gestacional también se ha relacionado con la obesidad en la infancia39; esto no se vio en este estudio, posiblemente debido a unos pocos sujetos con diabetes gestacional. Este estudio también confirma los hallazgos de mayores tasas de ESO entre los de origen hispano y con niveles educativos más bajos.4
Varios estudios examinaron los factores dietéticos infantiles en relación al estado de peso. La lactancia materna brinda protección contra la obesidad infantil, con una duración más prolongada de la lactancia materna disminuyendo el riesgo de ESO más tarde.40, 41
El estudio de los autores mostró un efecto protector de recibir leche materna a los 6 meses contra ESO a los 12 meses; sin embargo, amamantar y recibir leche materna a través de un biberón no se puede diferenciar en las encuestas.
La introducción temprana de alimentos sólidos se asoció con un IMC aumentado a los 12 meses42; en este estudio, retrasar la introducción de alimentos sólidos hasta después de los 6 meses apareció como factor protector, aunque un número muy pequeño de niños cumplió con este criterio.
Beber jugo a la edad de 2 años se asoció con ESO a los 2-4 años43; los autores demostraron que el consumo de jugo a los 12 meses se asocia con ESO, aunque después de la corrección por etnia y educación materna, esto ya no fue significativo.
Las guías recientes de la Academia Americana de Pediatría recomiendan reducir el consumo de jugo en la primera infancia.44 La nutrición de la primera infancia parece tener un papel clave en la obesidad infantil, con sugerencias de que también puede establecer el escenario para el metabolismo y el modelado de microbiomas que influye en la obesidad más adelante en la vida.45 Estos representan factores modificables que podrían ser dirigidos a reducir la obesidad infantil.
La obesidad poligénica la forma predominante
El conocimiento de la predisposición genética asociada con la obesidad está creciendo, pero solo hay algunos estudios en bebés. En una revisión sistemática de gemelos y estudios de adopción, los factores genéticos tuvieron un fuerte efecto sobre el IMC en todas las edades.46
La obesidad monogénica y la obesidad sindrómica representan una proporción muy pequeña de la obesidad infantil, siendo la obesidad poligénica la forma predominante, con los loci de riesgo identificados.31
Los autores presumen que los factores genéticos identificables pueden ser más frecuentes en la obesidad en la primera infancia, ya que habría menos tiempo para que los factores del medio ambiente jugaran un papel; sin embargo, no se encontraron asociaciones genéticas fuertes con el estado de PPT a los 12 meses. Notablemente, sin embargo, 3 de las 4 variantes del análisis de las variantes comunes que compara niños con PPT = 99 y aquellos con PPT < 85 están próximos a los genes que estuvieron previamente implicados en la obesidad. 47-49
Por ejemplo, LPGAT1 se asoció con el IMC en nativos americanos, 48 ??y un intrón variante (rs12531027) cerca de AGMO tenía un significado sugerente en la población hispana para obesidad infantil.49 Significativamente más niños hispanos son obesos en esta cohorte, y el análisis genómico puede sugerir un componente de ascendencia genética en la obesidad infantil.
Además, con el análisis de variantes raras, dentro de los principales genes para PPT > 99, GRIK1 se asoció con IMC50 así como un QTL para el índice de adiposidad corporal.51
Además, LGALS3BP ha demostrado ser consistentemente sobre regulado con la obesidad.52 La falta de hallazgos genéticos significativos en este estudio puede deberse al relativamente pequeño tamaño de la cohorte para el estudio de asociación de genoma completo para enfermedades complejas; sin embargo, las tendencias hacia la significación en aquellos con PPT = 99 se beneficiarían con más investigaciones con mayor número de niños muy pequeños.
Varios estudios demostraron que la obesidad infantil persiste en la obesidad más adelante en la vida.8-12 Este estudio identificó factores que aumentan el riesgo de ESO a los 12 meses de edad y, a medida que se expande, les permitirá a los autores explorar los factores que permanecen significativamente asociados con la obesidad más tarde en la infancia.
Esperan ser capaces de desarrollar un modelo predictivo integral para permitir la identificación temprana de aquellos en riesgo y determinar los factores modificables que pueden reducir el riesgo de obesidad posterior.
Una limitación de este estudio es que la antropometría utilizada es la informada por los padres; sin embargo, los valores atípicos se eliminaron como fue validado anteriormente en esta cohorte.13
Un desafío en la investigación de la obesidad en la primera infancia es que no hay una definición universalmente aceptada de ESO en los < 2 años. Por eso se utilizó la reciente recomendación de la Academia Americana de Pediatría de utilizar las tablas PPTs de la Organización Mundial de la Salud para niños < 24 meses para identificar a aquellos en riesgo de desarrollar obesidad.53
Sin embargo, hay evidencia que sugiere que un IMC alto en la infancia puede estar más fuertemente correlacionado con la obesidad en la infancia que el ESO54; esto será examinado en esta misma cohorte a medida que envejecen. Al igual que varias publicaciones, el estudio de los autores definió el mayor grupo de ESO como percentil =99 como un proxy para obesidad severa, 55,56 aunque los autores reconocen las limitaciones de extrapolar las tablas de crecimiento hasta el percentil 99.57, 58
Los que estaban bajo peso (ESO <5) se incluyeron con los chicos con peso "normal" y esto puede sesgar los resultados; sin embargo, solo 14 niños fueron clasificados como bajo peso. Además, como muchos estudios que dependen de encuestas, no todas las variables se completaron en cada encuesta; esto fue tenido en cuenta en el análisis.
Como se mencionó, aunque el análisis de poder indica que el estudio genómico de la asociación es de hecho de poco poder, se observa que las principales variantes en aquellos con un ESO =99 dan alguna idea de las causas genéticas de la obesidad infantil. En el futuro, un metaanálisis con otros conjuntos de datos públicos ayudará a abordar el problema de poder.
Este amplio estudio transversal identificó varios factores, incluyendo factores potencialmente modificables, como el aumento de peso materno en el embarazo y la disminución de la cantidad de leche materna a los 6 meses, asociados con un mayor PPT a los 12 meses de edad.
Ninguna variante genética alcanzó significancia genómica amplia, posiblemente debido al tamaño de la muestra. Como este estudio se expande y la cohorte envejece, los autores esperan desarrollar un modelo predictivo de aquellos en riesgo de obesidad en la primera infancia, incluyendo el estudio de más factores genómicos para permitir la identificación temprana de aquellos en riesgo y enfocar en los factores modificables y en los comportamientos que podrían reducir el riesgo de obesidad.
| Comentario: |
La obesidad es un problema mundial de salud pública y un gran desafío en al momento de instaurar políticas preventivas. El presente estudio transversal examinó factores de riesgo genómicos, sociales y clínicos de obesidad en niños de 12 meses. No se identificaron factores genéticos fuertes asociados, aunque se sugiere que sería debido al tamaño insuficiente de la muestra.
Se pudieron identificar algunos factores modificables como la ganancia de peso materna durante el embarazo y la disminución de la lactancia materna a los 6 meses de vida. Será necesario el seguimiento de la cohorte a largo plazo y nuevos estudios en diferentes poblaciones para generalizar los resultados obtenidos.
Resumen y comentario objetivo: Dra. Alejandra Coarasa