Bycie otyłym jest złe z wielu powodów, ale mam wątpliwości, czy jest to neurodegeneracyjne. Jednym z powodów wątpliwości jest to, że negatywne powiązanie między BMI a inteligencją (tzn. otyli ludzie mają tendencję do bycia głupszymi) wydaje się nie być przyczynowe.

Może to być przyczyną otyłości przez znacznie dłuższy okres? Niejasne z wyraźnie przyczynowych metod, w tym RCT GLP-1RA. Zatem przeanalizujmy dowody z Mendelian Randomization! Pierwsze badanie: Yun i in. 2024. Wynik: Nic.

Drugie badanie: Norris i in. 2023. Wynik: Znikome efekty, które wydawały się specyficzne dla testu, ale interakcja nie była istotna. Wyższa pamięć wizualna -> mniej tkanki tłuszczowej, ale nic z tkanki tłuszczowej -> żadna miara.

Trzecie badanie: Li i in. 2025. Wynik: -0,14% całkowitej objętości szarej materii na SD BMI; <-0,04 SD inteligencji płynnej na SD BMI; +0,007 SD hiperintensywności białej materii na SD BMI. Wszystkie te efekty są trywialnie małe, ale istotne przy tej wielkości próby.

Czwarte badanie: Gong i in. 2025 Wynik: Dużo się tutaj dzieje. Tłuszcz do IQ -> 1 SD BMI = -0.288 SD inteligencji płynnej. 1 SD procentu tkanki tłuszczowej -> -0.346 SD FIQ. IQ do tłuszczu -> 1 SD IQ = -0.068 SD BMI. Wydawało się, że efekty są niewiarygodnie duże, i rzeczywiście były (patrz poniżej).

Wyniki Gong et al. tak mnie zaskoczyły, że spojrzałem i zobaczyłem, że okazuje się, iż są one po prostu nieważne. Główny problem: nakładanie się próbek między GWAS ekspozycji a wyniku. W dwusamplowym MR zakłada się niezależność, ale w tym badaniu ich instrumenty BMI pochodziły z MRC-IEU, a ich oszacowania inteligencji płynnej GWAS również pochodziły z... MRC-IEU. To naruszenie wprowadza stronniczość w kierunku obserwacyjnej korelacji (tj. stronniczość słabego instrumentu). To sprawia, że efekt jest ZNACZNIE większy niż efekt przyczynowy i w rzeczywistości niewiarygodny. Polegali również na GWAS, który był zbyt stary i zbyt niedostatecznie zasilony. Luciano et al. (2011) (bardzo stary jak na GWAS) miał tylko 2,378 -- śmieci z ery genów kandydujących, więc oszacowania musiały być zawyżone w swoich efektach dla istotności. Nieprzydatne rozmiary efektów! A GWAS CF, mimo że metodologicznie poprawny, miał tylko n = 22,593 z konsorcjum wewnątrzrodzinnego, więc był poważnie niedostatecznie zasilony i prowadził do niewielu SNP, co oznacza, że każdy SNP miał dużą wagę w oszacowaniu IVW, a nawet pojedynczy lekko pleiotropowy SNP może wpłynąć na cały wynik. Artykuł Gong et al. powinien zostać wycofany za bycie nieważnym artykułem MR. Teraz przejdźmy dalej.

Piąte badanie: Chen i in. 2026 Wynik: Niezwykle irytujące. Wiarygodne rzeczy dotyczące udarów i obszarów mózgu, przy czym ostatni wynik nie różnił się w zależności od regionu, co jest podejrzane, a sprawy dotyczące inteligencji płynnej obejmowały nakładanie się próbek. O, i jest klątwa zwycięzcy dla fenotypów pochodzących z obrazowania mózgu, ponieważ wybrano je na podstawie istotności statystycznej. Traktuj wszystko tutaj jako szacunkową górną granicę, a prawdopodobnie jako nonsensowny szacunek. Szóste badanie: Luan i in. 2025 Wynik: Właściwie tracę wiarę w chińskie szacunki MR z tym. Ogromne problemy z nakładaniem się próbek, podkreślone redundantne ekspozycje, fałszywa kontrola odporności (MR-RAPS: BMI ma dobrze udokumentowaną pleiotropię z edukacją i SES, a jeśli BMI wpływa na zdolności poznawcze poprzez SES, RAPS tego nie wykryje).

Siódme badanie: Mina i in. 2023 Wynik: Świetne miary! Świetna próbka! Stare GWAS! Proszę powtórzyć tę analizę z nowszymi GWAS. To byłoby naprawdę pouczające! W rzeczywistości ich Rys. 1C pokazuje problem z pojedynczą próbą. Tak czy inaczej, ich wynik jest... niezbyt realistyczny, jak na razie. Niestety, z powodu nakładania się GWAS VAT i GWAS poznawczych, oszacowania MR są zniekształcone w kierunku obserwacyjnych, jak gdzie indziej. To, co naprawdę się wyróżnia, to fakt, że instrumenty MR nie są ratowane przez użycie tej azjatyckiej próbki, ponieważ rozmiary efektów są związane z rozmiarami efektów UKBB, a oszacowania muszą być interpretowane jako europejskie, a nie jako z tej próbki singapurskiej. Tak czy inaczej, myślę, że ten efekt ma sens? Przechodząc od 10% najchudszych pod względem tkanki tłuszczowej do 10% najgrubszych, tracisz 2,2 roku "starzenia poznawczego" i 0,10 SD g. Przechodząc od ogólnych 10% według BMI do 10% najniższych według BMI prowadzi do 0,13 SD g w ciągu 2,56 SD BMI (tj. -0,05 na SD), nawet z zauważonymi przeze mnie zniekształceniami. Imponujące? Może.

Podsumowując, muszę powiedzieć, że nie ma zbyt wielu dowodów na to, że bycie grubszym w dużym stopniu czyni cię głupszym. Całkowita suma pozytywnych dowodów mówi, że to niewielki stopień, a ten stopień jest przeszacowany o nieznaną ilość w obecnych pracach.