(04.05.2026) Ein neues Modell, das von Forscherinnen und Forschern aus Berlin und London entwickelt wurde, ermöglicht eine genauere Vorhersage des Risikos für Folgeerkrankungen von Übergewicht und Adipositas als der Body-Mass-Index (BMI) allein. Dies berichten das Berlin Institute of Health in der Charité und die Queen Mary University of London in einem Artikel, der in der Fachzeitschrift Nature Medicine veröffentlicht wurde.
Anstatt sich allein auf das Körpergewicht zu verlassen, kombiniert das Modell OBSCORE insgesamt 20 klinische Messgrößen. Dazu gehören beispielsweise Alter und Geschlecht, aber auch Blutwerte wie Cholesterin oder Kreatinin sowie bekannte Vorerkrankungen. Viele dieser Daten fallen bei Routineuntersuchungen ohnehin an. Aus diesen Parametern, zu denen auch der BMI zählt, wird mithilfe eines Machine-Learning-Modells ein individueller Score berechnet. Dieser kann das Risiko für Erkrankungen wie Typ-2-Diabetes und weitere typische Begleiterkrankungen von Übergewicht vorhersagen.
Höheres Gewicht bedeutet nicht zwangsläufig höheres Risiko
Die Forschenden haben dieses Modell zuvor mit großen Datensätzen trainiert, die sowohl Gesundheitsdaten als auch spätere Krankheitsverläufe dokumentierten. Diese stammten aus der UK Biobank, einer groß angelegten Bevölkerungsstudie aus Großbritannien, die detaillierte Gesundheitsuntersuchungen mit langfristigen medizinischen Aufzeichnungen verknüpft. Der Algorithmus lernte dabei, welche Kombinationen von Faktoren – etwa Alter, Blutwerte oder Vorerkrankungen – besonders stark mit bestimmten Erkrankungen zusammenhängen.Die Auswertung der Daten aus der UK Biobank brachte unter anderem die interessante Erkenntnis, dass nicht immer die Personen mit dem höchsten BMI das höchste Risiko für Erkrankungen haben. Oftmals waren es sogar Patienten mit nicht adipösem Übergewicht, bei denen eine Kombination aus metabolischen und klinischen Faktoren die Wahrscheinlichkeit für Komplikationen oder Erkrankungen stärker erhöhte.
Muskelmasse und Fettverteilung spielen eine Rolle
Dass der BMI allein nicht ausreicht, um das individuelle Erkrankungsrisiko zu bestimmen, ist schon länger bekannt. Da Muskeln mehr wiegen als Fett, haben oft auch Sportler einen BMI, der als gesundheitsschädlich gelten würde, wenn man keine weiteren Faktoren berücksichtigt. Eine wichtige Rolle spielt zudem die Fettverteilung. So gilt Bauchfett beispielsweise als Risikofaktor für die Entstehung von Typ-2-Diabetes, während Fett an den Hüften nur eine untergeordnete Rolle spielt. Zur groben Einschätzung, ob man übergewichtig oder adipös ist, kann die Berechnung des BMI dennoch sinnvoll sein, da sie einfach und schnell umzusetzen ist.Die Gültigkeit des OBSCORE-Modells soll nun noch weiter überprüft und bewertet werden, damit es zukünftig in der Adipositas-Therapie eingesetzt werden kann. Schon jetzt zeigt es nach Auffassung der beteiligten Forscherinnen und Forscher, wie elektronische Gesundheitsdaten künftig genutzt werden können, um schnell und flexibel wichtige klinische Fragestellungen zu beantworten – unter anderem, indem es Risikopatienten erkennt, sodass diese früher und besser behandelt werden können.
Quellen:
Berliner Institut für Gesundheitsforschung in der Charité
Deutsche Adipositas-Gesellschaft e.V.
Nature Medicine
Deutsche Gesellschaft für Ernährung e. V.
diabetesDE – Deutsche Diabetes-Hilfe e.V.
eigene Recherche