La distribución de la grasa corporal y el cerebro: nuevas evidencias desde la resonancia magnética
La obesidad se ha vinculado desde hace años con alteraciones estructurales y funcionales del cerebro. Sin embargo, la evidencia emergente sugiere que no toda la grasa corporal tiene el mismo impacto neurológico.
Un estudio reciente publicado en Radiology aporta datos sólidos que refuerzan esta idea, al demostrar que ciertos patrones de distribución de grasa, evaluados mediante resonancia magnética, se asocian con atrofia cerebral, deterioro cognitivo y mayor riesgo de enfermedades neurológicas.
El trabajo se basa en el análisis de imágenes de casi 26.000 participantes del UK Biobank y plantea un cambio de paradigma: el índice de masa corporal (IMC) por sí solo resulta insuficiente para estimar el riesgo neurológico.
Más allá del IMC: por qué importa la distribución de la grasa
El IMC ha sido durante décadas el principal indicador para clasificar el exceso de peso. No obstante, este parámetro no distingue entre masa grasa y masa muscular ni identifica dónde se deposita la grasa.
La resonancia magnética permite cuantificar la grasa en distintos órganos y tejidos mediante métricas como la proton density fat fraction (PDFF).
Este enfoque ofrece una visión más precisa del fenotipo metabólico real del individuo y de sus posibles consecuencias sistémicas, incluido el impacto sobre el sistema nervioso central.
Diseño del estudio y población analizada
El estudio analizó datos prospectivos de 25.997 adultos, con una edad media de 55 años. Todos contaban con RM cerebral, cardíaca y abdominal, además de registros clínicos detallados.
Los investigadores aplicaron un análisis de perfiles latentes (latent profile analysis, LPA) para identificar patrones de distribución de grasa corporal, ajustando los resultados por IMC.
Este enfoque permitió clasificar a los participantes en seis perfiles diferenciados, presentes tanto en hombres como en mujeres.
Seis perfiles de adiposidad identificados por RM
Entre los seis patrones detectados, cuatro correspondían a perfiles de alta adiposidad. Dos de ellos destacaron por su fuerte asociación con alteraciones neurológicas:
- Perfil pancreático predominante, caracterizado por un aumento marcado de la grasa ectópica pancreática.
- Perfil “skinny fat”, con IMC moderado pero elevada carga grasa en múltiples depósitos y una relación peso-músculo desfavorable.
Ambos perfiles mostraron un comportamiento claramente distinto al del perfil “lean” o de referencia.
Impacto sobre la estructura cerebral
Los participantes con perfil pancreático predominante y “skinny fat” presentaron atrofia extensa de la sustancia gris, medida como reducción del volumen cerebral global. Esta atrofia fue más pronunciada que en el resto de los perfiles de adiposidad.
Además, se observó un aumento significativo del volumen de hiperintensidades de la sustancia blanca, un marcador bien establecido de daño microvascular cerebral y envejecimiento cerebral acelerado. Estos hallazgos refuerzan la relación entre adiposidad ectópica y deterioro estructural del cerebro.
Envejecimiento cerebral y rendimiento cognitivo
El análisis también mostró signos de envejecimiento cerebral acelerado, especialmente en varones con los perfiles de mayor riesgo. Este fenómeno se acompañó de peores puntuaciones cognitivas globales, lo que sugiere que los cambios estructurales observados tienen correlato funcional.
Desde el punto de vista clínico, estos datos refuerzan la idea de que la distribución de la grasa corporal puede influir directamente en la salud cerebral, incluso antes de la aparición de síntomas neurológicos evidentes.
Riesgo de enfermedad neurológica y psiquiátrica
Uno de los hallazgos más relevantes fue el incremento del riesgo de enfermedades neurológicas. El perfil pancreático predominante se asoció con más del doble de riesgo de accidente cerebrovascular y esclerosis múltiple.
Por su parte, el perfil “skinny fat” mostró una asociación significativa con trastornos de ansiedad, episodios depresivos y mayor riesgo de ictus, a pesar de presentar un IMC dentro de rangos considerados normales. Este punto resulta especialmente relevante para la práctica clínica.
Imagen destacada: Radiology
El análisis de perfiles latentes identificó seis perfiles de distribución de grasa corporal con cuantificación de grasa por RM ajustada por índice de masa corporal (IMC) en ocho depósitos. Las características definitorias de cada perfil son las siguientes:
- Perfil 1: predominio pancreático, con elevada fracción de grasa por densidad protónica (PDFF) pancreática.
- Perfil 2: predominio hepatocitario, con PDFF hepática elevada.
- Perfil 3: “skinny fat”, caracterizado por aumento del tejido adiposo visceral (VAT), del índice de grasa abdominal (AbdFR) y de la relación peso–músculo (WMR), lo que representa la mayor carga global de adiposidad pese a un IMC moderado.
- Perfil 4: adiposidad alta balanceada, con distribución uniforme de grasa en todos los depósitos y carga de adiposidad elevada en comparación con el nivel promedio.
- Perfil 5: adiposidad baja balanceada, con distribución uniforme de grasa en todos los depósitos y carga de adiposidad reducida respecto del promedio.
- Perfil 6: delgado, con el menor contenido graso en todos los depósitos, particularmente en los depósitos abdominales.
La escala de color de los depósitos y órganos en las ilustraciones representa los puntajes z estandarizados de los parámetros de grasa ajustados por IMC, donde los tonos más oscuros indican valores más altos. ASAT = tejido adiposo subcutáneo abdominal; MFI = infiltración grasa muscular.
Implicancias para la radiología y la medicina preventiva
Este estudio posiciona a la resonancia magnética como una herramienta clave para la estratificación de riesgo neurológico, más allá de su rol diagnóstico tradicional.
La cuantificación de grasa ectópica, en particular la pancreática, emerge como un potencial biomarcador de neurodegeneración.
Para los servicios de radiología, estos hallazgos abren la puerta a integrar métricas de composición corporal en estudios de rutina, especialmente en poblaciones de mediana edad con factores de riesgo metabólico.
Un nuevo enfoque para entender la salud cerebral
La evidencia presentada sugiere que la localización de la grasa importa tanto o más que su cantidad total. Identificar fenotipos de alto riesgo mediante RM podría permitir intervenciones más tempranas y personalizadas, orientadas a prevenir el deterioro cognitivo y las enfermedades neurológicas.
Este enfoque refuerza el valor de la imagen médica como herramienta de medicina de precisión, capaz de conectar la salud metabólica con el estado estructural y funcional del cerebro.
Para más detalles puede visitar Radiology.
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