儿童肥胖已成为全球公共卫生领域的重大挑战。据预测，到2030年，全球儿童肥胖和超重的累积患病率将达到30%。儿童期肥胖不仅会增加童年期患病风险，还与成年后的
近日，发表在《国际肥胖杂志》（International Journal of Obesity）上的一项研究，聚焦轻度至中度碘缺乏地区的母婴队列，首次通过机器学习算法，深入探究了孕期母体碘状态、碘摄入与儿童肥胖风险的关联，为儿童肥胖的早期预防提供了新的科学依据。
研究背景：碘缺乏与儿童肥胖的潜在关联
轻度至中度碘缺乏在全球孕妇群体中极为普遍。世界卫生组织（WHO）将孕妇轻度至中度碘缺乏定义为人群尿碘中位数在50-150μg/L之间，而多个国家和地区的调查显示，孕妇尿碘中位数普遍低于150μg/L的充足标准。
碘是甲状腺激素合成的关键元素，孕期甲状腺功能异常会影响胎儿代谢编程。已有研究表明，孕期母体碘摄入不足可能导致新生儿出生体重过大，而出生体重超标与儿童肥胖风险增加密切相关。但此前，直接探究母体碘状态与儿童肥胖长期关联的研究较少，且缺乏结合机器学习的多因素分析。
核心研究设计：聚焦碘相关因素的母婴队列研究
该研究为诊断准确性研究，数据来源于2018年6月至2023年8月在以色列开展的前瞻性母婴队列研究，共纳入191名轻度至中度碘缺乏地区的孕妇及其后代。
➣母体碘状态：通过
➣碘摄入评估：采用半定量食物频率问卷，详细记录孕期富含碘食物的摄入情况，包括鱼类（金枪鱼、沙丁鱼、地中海石斑鱼等）、奶制品（酸奶、奶酪、冰淇淋）、碘盐、寿司等。
➣甲状腺功能：检测血清
➣结局指标：儿童2岁时性别调整后的体重百分位>85%（定义为超重，儿童肥胖的重要早期指标）。
➣分析方法：研究收集了87项特征参数，通过随机森林算法筛选关键特征，采用ROSE方法平衡数据集后，使用5折交叉验证训练和评估6种机器学习模型，最终聚焦碘相关因素与儿童肥胖风险的关联。
➣核心发现：碘相关因素是儿童肥胖的重要预测因子
➣模型验证：碘相关特征提升预测准确性
在所有机器学习模型中，神经网络（Nnet）模型表现最优，在测试集中准确率达0.743，成功识别出71%的2岁超重儿童。而在筛选出的15个关键预测特征中，9个与碘摄入直接相关，证实了碘营养对儿童肥胖风险的重要影响。
具体关联：这些碘相关因素影响显著
➣富含碘的食物摄入降低风险：孕期食用鱼类（尤其是地中海石斑鱼、海鲷等）、酸奶、鱼子酱、碘盐等富含碘的食物，与儿童2岁超重风险降低显著相关。例如，母体每日摄入84g富含碘的鱼类，可提供约100μg碘，满足孕妇每日推荐摄入量的一半以上，有效降低后代肥胖风险。
➣碘相关奶制品的双重影响：酸奶作为以色列人群碘的主要来源之一，其摄入与儿童肥胖风险降低相关；但冰棒（含酸奶成分但脂肪含量更高）摄入较多时，可能因脂肪因素增加风险，提示碘摄入需结合整体饮食结构。
➣甲状腺功能中介作用：母体FT3浓度与儿童超重风险呈负相关，而碘缺乏会影响FT3合成，间接增加后代肥胖风险。
该研究通过严谨的队列设计和机器学习分析，首次证实孕期母体碘状态、碘摄入与儿童肥胖风险密切相关。在轻度至中度碘缺乏地区，孕期保证充足的碘摄入（尤其是通过鱼类、酸奶、碘盐等天然食物），可能是降低后代肥胖风险的有效策略。未来研究需进一步验证碘缺乏与儿童肥胖的因果关系，明确最佳碘摄入范围。对于孕妇而言，遵循膳食指南，适量摄入富含碘的天然食物，不仅有助于自身甲状腺健康，更可能为后代预防肥胖奠定基础。
信源：https://www.nature.com/articles/s41366-025-01988-y
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