La obesidad es una enfermedad crónica y compleja que está aumentando de manera alarmante en todo el mundo. La Federación Mundial de Obesidad advierte que, si no cambiamos el rumbo, en 2035 más de la mitad de la población mundial tendrá sobrepeso u obesidad. Este problema no solo repercute en la salud física, sino también en el bienestar psicológico y en los sistemas sanitarios. En este contexto, la genómica y, en concreto, las puntuaciones poligénicas (PGS, por sus siglas en inglés), prometen identificar a las personas con mayor riesgo de desarrollar obesidad incluso antes de que aparezca el exceso de peso.

Los PGS son cálculos estadísticos que suman el efecto de miles o millones de variantes genéticas asociadas a una enfermedad. Para la obesidad, combinan variantes que influyen en el apetito, el metabolismo, la respuesta a la dieta y la actividad física. Aunque la genética no determina nuestro destino, conocer la predisposición puede ayudarnos a diseñar estrategias de prevención y tratamiento individualizadas.

El estudio que revolucionó el campo

En agosto de 2025, un trabajo publicado en Nature Medicine desarrolló un PGS de la obesidad con datos de más de cinco millones de personas de orígenes diversos y lo probó en más de 500 000 participantes. El resultado es un score casi dos veces más preciso que las versiones previas. Según el equipo del Centro NNF de Investigación Metabólica Básica de la Universidad de Copenhague, el nuevo PGS puede predecir el riesgo de obesidad en la infancia, incluso antes de los cinco años【368994030973972†L1068-L1094】【180417826758558†L46-L116】.

Los investigadores observaron que añadir el PGS a datos básicos como el peso al nacer o el índice de masa corporal (IMC) en los primeros años apenas mejora la predicción a los tres o cinco años. Sin embargo, a partir de los ocho años, incorporar el PGS casi duplica la cantidad de variación del IMC explicada: por ejemplo, pasa del 11 % al 21 % a los ocho años y del 13 % al 26 % a los quince【368994030973972†L1083-L1096】. Cuando se intenta predecir el IMC de un adulto a partir de datos de la infancia, medir el IMC a los ocho años explica el 44 % de la variación y sumar el PGS lo aumenta hasta el 49 %; a edades más tempranas, el impacto del PGS es mayor: de 22 % a 35 % si se mide a los cinco años y de 8 % a 26 % a los doce meses de edad【368994030973972†L1090-L1095】.

El estudio también muestra que este PGS multiétnico es más preciso que las puntuaciones anteriores. En las poblaciones europeas, explica hasta el 17,6 % de la variación del IMC, mientras que en las poblaciones con mayor componente africano la cifra desciende al 5 %–6 % y llega al 2,2 % en una cohorte rural de Uganda【368994030973972†L942-L948】. Estas diferencias reflejan el menor número de personas de ascendencia africana en los estudios genéticos y advierten de la necesidad de incrementar la diversidad en la investigación para no aumentar las desigualdades en salud.

¿Qué nos aporta predecir la obesidad en la infancia?

Saber que un niño tiene un riesgo elevado no implica que vaya a desarrollar obesidad; la genética es solo una pieza del rompecabezas. El artículo de Nature muestra que, al combinar el PGS con intervenciones de estilo de vida como dietas equilibradas y actividad física, los participantes con mayor riesgo genético respondieron mejor, perdiendo más peso en los primeros meses. Sin embargo, también tendían a recuperar peso más rápido una vez finalizadas las intervenciones【368994030973972†L1140-L1151】. Este hallazgo sugiere que las personas con susceptibilidad genética pueden necesitar estrategias de mantenimiento a largo plazo y apoyo continuado.

Desde una perspectiva clínica, identificar a los niños con alto riesgo puede permitir:

• Intervención temprana: Ajustar la alimentación, fomentar el juego activo y mejorar el sueño en etapas críticas del desarrollo.
• Atención personalizada: Diseñar planes de alimentación y actividad física adaptados a las necesidades y preferencias familiares, aprovechando herramientas digitales como la app Caloo.
• Seguimiento continuo: Realizar controles periódicos con profesionales de la salud, como nutricionistas o pediatras, para ajustar las intervenciones y prevenir la ganancia de peso excesiva.
• Apoyo psicológico: Acompañar a las familias en la gestión del estrés y el autocuidado, evitando estigmatizar al niño por su predisposición genética.

En la práctica, los PGS no son diagnósticos. Un niño con bajo PGS puede desarrollar obesidad por hábitos poco saludables, y uno con alto PGS puede mantenerse normopeso con una vida activa y una dieta equilibrada. La aplicación de estos scores debe acompañarse de una evaluación integral del entorno, la alimentación y el estilo de vida.

Implicaciones para la nutrición personalizada

La nutrición de precisión busca adaptar las recomendaciones alimentarias al perfil genético, epigenético, microbiota y estilo de vida de cada individuo. Las PGS son una herramienta más en este enfoque integral. En Mefood Omics combinamos datos ómicos (genómica, metagenómica, metabolómica) con cuestionarios de hábitos para ofrecer planes de alimentación personalizados que se ajustan a tu salud y objetivos.

Integrar el PGS de obesidad en un programa de nutrición personalizada permite:

• Identificar a personas que podrían beneficiarse de intervenciones intensivas de control de peso desde edades tempranas.
• Ajustar la densidad energética de la dieta (por ejemplo, priorizando alimentos ricos en fibra y micronutrientes) y evitar ingredientes ultraprocesados que aumentan el riesgo de obesidad.
• Optimizar la periodicidad de las comidas y la duración de los ayunos nocturnos en función de la sensibilidad a la insulina y los genes implicados en el metabolismo energético.
• Aprovechar la microbiota intestinal, ya que algunas bacterias influyen en la absorción de energía y modulan la respuesta inmunitaria. En Alimentómica exploramos cómo la composición del microbioma interactúa con la genética y la dieta para influir en el peso.

No obstante, la aplicación clínica de los PGS aún se está estudiando y debe realizarse bajo supervisión de profesionales cualificados. Además, se necesitan más datos en poblaciones no europeas para reducir el sesgo y mejorar la utilidad en todo el mundo.

Limitaciones y consideraciones éticas

Aunque los resultados del nuevo PGS son prometedores, existen retos importantes:

• Diversidad genética: La mayoría de los datos proceden de personas europeas. La baja precisión en poblaciones africanas y otras minorías puede agravar las desigualdades en salud【368994030973972†L942-L949】.
• Interacción con el entorno: El PGS no sustituye a factores como la dieta, la actividad física, el sueño, el estrés y el entorno socioeconómico. Como veremos en el post 3, usar solo la genética puede dar una falsa sensación de seguridad o alarma.
• Privacidad y uso de los datos: Compartir información genética con empresas requiere garantías legales y transparencia. El post 2 analiza los riesgos de utilizar tests genéticos directos al consumidor y propone medidas para proteger a los usuarios.
• Acompañamiento profesional: Interpretar un PGS necesita conocimientos estadísticos y clínicos. Una comunicación inadecuada podría generar ansiedad o decisiones erróneas.

Como consumidores, debemos exigir que estas herramientas se desarrollen con ética, diversidad y acompañamiento profesional. En Oorenji ofrecemos coaching nutricional y educación para tomar decisiones informadas basadas en la ciencia.

Conclusión: genética al servicio de la prevención

Los puntajes poligénicos de la obesidad representan un paso adelante en la medicina preventiva. Al predecir quién puede ganar peso excesivo desde etapas muy tempranas, permiten diseñar intervenciones más eficaces y personalizadas. Sin embargo, deben interpretarse en el contexto del estilo de vida y del ambiente. La ciencia no sustituye al sentido común: una dieta equilibrada, ejercicio regular, descanso adecuado y gestión del estrés siguen siendo pilares fundamentales. Para conocer tu riesgo y recibir un plan nutricional adaptado, te invitamos a explorar nuestras herramientas en Mefood Omics y Caloo.

Referencias

1. Polygenic prediction of body mass index and obesity through the life course and across ancestries – Nature Medicine
2. Scientists built a test that predicts obesity. The results are wild – SciTechDaily
3. Polygenic prediction of BMI: Early-life prediction and intervention – Nature Medicine (figure analysis)
4. The 2023 Atlas of Obesity – World Obesity Federation