Nas últimas décadas, o índice de massa corporal (IMC) tem sido amplamente utilizado como a principal ferramenta para triagem de obesidade. Contudo, essa métrica apresenta uma limitação significativa: ela não considera a heterogeneidade metabólica entre os indivíduos. Isso implica que pessoas com o mesmo IMC podem ter perfis de risco cardiometabólico extremamente diferentes, resultando em diagnósticos e tratamentos inadequados para muitos casos.
Um estudo recente publicado na Nature Medicine introduziu uma abordagem inovadora que visa superar essa limitação através da análise de metaboloma. A nova métrica proposta, chamada metBMI (do inglês, metabolome-informed BMI), busca oferecer uma avaliação mais precisa do risco cardiometabólico ao considerar fatores metabólicos além do IMC.
Como foi realizado o estudo?
A pesquisa em questão analisou dados de fenotipagem multi-ômica de 1.408 indivíduos pertencentes à coorte IGT-microbiota (Impaired Glucose Tolerance and Microbiota Study), recrutados na Suécia entre 2014 e 2018. Todos os participantes eram adultos com idades entre 50 e 65 anos e não apresentavam doenças cardiovasculares estabelecidas.
Os participantes passaram por uma série de avaliações detalhadas que incluíram:
- Medidas antropométricas;
- Tomografia computadorizada para quantificação de gordura visceral e subcutânea;
- Coleta de sangue para análise do metaboloma, proteoma e metagenoma fecal;
- Questionários sobre dieta, atividade física e histórico clínico.
A partir desses dados, os pesquisadores desenvolveram modelos de regressão para prever o IMC e outras medições de adiposidade, tanto individualmente quanto em combinação. O modelo metBMI foi criado com base nos 267 metabólitos mais fortemente associados ao IMC. Os resíduos do metBMI, que representam a diferença entre o metBMI previsto e o IMC real de cada indivíduo, foram utilizados para classificar os participantes em perfis metabólicos acima ou abaixo do esperado para seu peso corporal.
Resultados da análise do metaboloma
Entre as diferentes abordagens testadas, a análise de metaboloma se destacou como a que melhor capturou o risco associado à obesidade, superando modelos que consideravam apenas proteínas, microbioma ou dieta isoladamente. O metBMI desenvolvido teve uma boa correlação com o IMC real dos participantes e conseguiu explicar mais da metade da variação do peso corporal em uma população completamente diferente da utilizada na fase de treinamento.
Os pesquisadores notaram que os indivíduos com um perfil metabólico acima do esperado para o peso (grupo HmetBMI) apresentaram, mesmo com IMC similar ao de outros participantes, de 2 a 5 vezes mais chances de desenvolver doenças como a esteatose hepática não alcoólica associada à disfunção metabólica (MASLD), diabetes, excesso de gordura visceral, resistência à insulina e inflamação.
Além disso, essa diferença também se refletiu na resposta ao tratamento. Pacientes que se submeteram à cirurgia bariátrica e que tinham um perfil metabólico desfavorável perderam, em média, 30% menos peso ao longo de 12 meses após a operação, apesar de não haver diferenças significativas no IMC inicial.
A viabilidade clínica do metBMI
Um achado importante do estudo foi a viabilidade clínica do modelo. Os pesquisadores conseguiram reduzir o painel de metabólitos de 267 para apenas 66, sem perder a capacidade preditiva e ainda superando um modelo clínico tradicional baseado em exames rotineiros, como triglicerídeos, HDL, LDL e insulina. Destes 66 metabólitos selecionados, 61 apresentaram variação explicada principalmente pelo microbioma intestinal, sugerindo que a assinatura metabólica da obesidade é fortemente influenciada pelo que ocorre no intestino.
Interpretação dos resultados
O metBMI reflete uma assinatura metabólica não genética e adquirida, caracterizada por acúmulo de gordura em órgãos como fígado e pâncreas, além de alterações na sinalização da insulina. Essa constatação é consistente com a hipótese do ciclo duplo, que propõe que as interações entre fígado e pâncreas contribuem para a resistência à insulina, independentemente do IMC.
O microbioma intestinal emerge como um elo crucial nesse processo. Indivíduos com HmetBMI mostraram menor diversidade genética microbiana e uma composição bacteriana menos modular, com maior presença de bactérias ligadas à disfunção metabólica, como Ruminococcus gnavus, e menor abundância de bactérias protetoras, como Faecalibacterium prausnitzii.
Considerações finais
O estudo evidencia que a análise do metaboloma é capaz de identificar uma assinatura metabólica da obesidade que o IMC não consegue captar. O metBMI oferece uma avaliação mais precisa do risco de desenvolvimento de síndromes metabólicas, MASLD e diabetes tipo 2, além de prever a resposta à cirurgia bariátrica. Os autores do estudo reconhecem algumas limitações, como a predominância de uma população europeia branca e a natureza semiquantitativa dos dados metabólicos, mas reafirmam que ferramentas multi-ômicas como o metBMI têm potencial para funcionar como marcadores mais sensíveis do risco cardiometabólico individual.
Referência: Chakaroun, R.M., Pradhan, M., Björnson, E. et al. Multi-omic definition of metabolic obesity through adipose tissue–microbiome interactions. Nat Med 32, 113–125 (2026). https://doi.org/10.1038/s41591-025-04009-7.
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