肥胖是心
血管疾病已知的危险因素之一。如果能够早期预测发生肥胖的风险，那么
预防措施应当更加有效。先前的研究已经证明很多单核苷酸多态性位点与身体质量指数（BMI）相关。近期在知名医学期刊Circ Cardiovasc Genet上发表的一项研究通过机器学习方法评估了
儿童期
临床风险因素和遗传风险因素在预测成年后肥胖中的作用。
共有来自年轻芬兰人心
血管风险研究的2262名参与者参加了此项研究，研究者从他们的童年（3-18岁）开始连续随访31年。数据分为训练集（n＝1625）和验证集（n＝637）。使用增强的机器学习技术将已知的遗传风险因素效应（97个单核苷酸多态性）的检测作为所有97个单核苷酸多态性或19个最有意义的单核苷酸多态性的加权遗传风险评分(WGRS97或WGRS19)。并使用来自Bogalusa心脏研究（BHS)的外部数据验证WGRS97和WGRS19。
WGRS19同时提高了训练组（曲线下面积：AUC = 0.787 vs AUC = 0.744，P＜0.0001）和验证组（AUC = 0.769 vs AUC = 0.747，P = 0.026）成年后肥胖预测的准确性。WGRS97只提高了训练组的预测准确性（AUC = 0.782 vs AUC = 0.744，P＜0.0001），没有提高验证组的预测准确性（AUC = 0.749 vs AUC = 0.747，P = 0.785）。较高WGRS19和WRGS97分别与9年后和6年后较高的身体质量指数相关。使用BHS数据重复分析证实了我们关于WGRS19和WGRS97与体重指数相关的结果，
WGRS19提高了预测成年后肥胖的准确性，预测精度在3-6岁的幼儿中最高，而在年龄较大的
儿童（9-18岁）中，成年后肥胖风险可以用童年期的
临床因素来预测更准确。该模型的建立有助于
筛查出儿童中将发展为肥胖的高危人群。
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