儿童肥胖已成为全球公共卫生领域面临的一大挑战。该问题一旦发生，往往很难逆转，并可能导致糖尿病和心血管疾病等多种健康隐患。然而，并非所有肥胖儿童都面临相同的代谢问题，有的可能“胖而健康”，而另一些则可能早早陷入胰岛素抵抗、高血压等健康困境。这种差异背后究竟隐藏着怎样的分子机制呢？

2025年1月，西班牙巴塞罗那全球卫生研究所的研究团队在《Nature Communications》（影响因子157）发表了题为《儿童肥胖与代谢功能障碍的多组学构架揭示了生物途径和产前决定因素》的论文。研究者们整合了多种组学数据，包括甲基化组、miRNA组、转录组、蛋白质组和代谢组数据，首次在分子层面上定义了三种儿童肥胖亚型。这不仅帮助识别高风险人群特征，还揭示了孕期环境中潜在的“隐性推手”——如孕期BMI、高全氟烷和汞暴露等，可能是儿童肥胖及代谢功能障碍的诱因，从而为早期干预和个性化治疗提供了理论支持。

研究方法

本研究采用以下步骤：首先整合多组学与表型数据，筛选出儿童肥胖相关的分子特征；其次利用相似网络融合和谱聚类识别出三个聚类，并在其他队列中进行验证；再通过回归模型明确高风险聚类的临床表型；最后，运用LASSO-SHARP方法筛选并验证产前决定因素。

研究结果

多组学聚类识别与验证

研究结合了来自欧洲HELIX项目的北欧/西欧队列儿童的甲基化组、miRNA组、转录组、蛋白质组和代谢组数据，运用相似网络融合和谱聚类方法识别出三个聚类（Cluster A、B、C），并通过标签传播法在南欧/地中海队列中进行了验证。这表明儿童肥胖及代谢异常存在不同的分子亚型，其在欧洲各地区具有可重复性。

聚类与代谢健康结果的关联

进一步的分析显示，Cluster C与更高的BMI、体脂以及腰围相关，并且表现出更高的血压和胰岛素水平，提示这些儿童的代谢不健康状态概率显著高。而Cluster B则主要与人体测量结果相关，因此Cluster C被确定为代谢风险最高的亚型。

高风险聚类的分子驱动因素

研究集中于多组学聚类的分子驱动因素，利用极端梯度提升（XGBoost）模型和SHAP值分析，识别出对高风险Cluster C定义起关键作用的14种miRNA、52个与炎症相关的基因及其他特定代谢物，揭示了炎症在儿童肥胖及代谢异常中的核心作用。

产前环境因素的影响

最终，通过LASSO-SHARP方法筛选出影响多组学聚类的关键产前环境因素。在北欧/西欧队列中，母亲孕前BMI和全氟烷的暴露与高风险Cluster C显著相关；而在南欧/地中海队列中，汞暴露则是主要相关因素。这一发现表明，产前环境对儿童肥胖及代谢异常高风险亚型的形成具有重要的影响。

综上所述，研究团队通过整合儿童多组学数据与母体环境暴露信息，深入探讨了儿童肥胖及其代谢功能障碍的分子基础，为早期预防和干预措施提供了强有力的依据。对于致力于生物医疗领域的研究者，尊龙凯时提供了一系列高质量的产品和服务，包括多组学检测，助力研究的精准定位与深入分析。