Menjadi gemuk itu buruk karena banyak alasan, tetapi saya ragu bahwa itu neurodegeneratif. Salah satu alasan untuk diragukan adalah bahwa hubungan negatif antara BMI dan kecerdasan (yaitu, orang gemuk cenderung lebih bodoh) tampaknya bukan penyebab yang terjadi.

Mungkin itu penyebab untuk periode obesitas yang jauh lebih lama? Tidak jelas dari metode kausal yang jelas, termasuk RCT GLP-1RA. Jadi, mari kita tinjau bukti Randomization Mendelian! Studi pertama: Yun et al. 2024. Hasil: Tidak ada.

Studi kedua: Norris et al. 2023. Hasil: Efek kecil yang tampaknya spesifik untuk pengujian, tetapi interaksinya tidak signifikan. Memori visual yang lebih tinggi - > lebih sedikit lemak tubuh, tetapi tidak ada dari lemak tubuh - > ukuran keduanya.

Studi ketiga: Li et al. 2025. Hasil: -0,14% dari total volume materi abu-abu per SD BMI; <-0,04 SD kecerdasan fluida per SD BMI; +0,007 SD hiperintensitas materi putih per SD BMI. Semua ini adalah efek kecil yang sepele, tetapi signifikan pada ukuran sampel ini.

Studi keempat: Gong et al. 2025 Hasil: Banyak yang terjadi di sini. Lemak ke IQ -> 1 SD BMI = -0,288 SD kecerdasan cairan. 1 Persentase lemak tubuh SD -> -0,346 SD FIQ. IQ ke lemak -> 1 SD IQ = -0,068 SD BMI. Sepertinya efek besar yang tidak masuk akal, dan memang demikian (lihat di bawah).

Hasil Gong dkk. membuat saya tersandung sehingga saya melihat dan melihat bahwa itu kebetulan benar-benar tidak valid. Masalah utama: tumpang tindih sampel antara paparan dan hasil GWAS. Dalam MR dua sampel, Anda mengasumsikan independensi, tetapi dalam penelitian ini, instrumen BMI mereka berasal dari MRC-IEU dan perkiraan GWAS kecerdasan cairan mereka berasal dari... MRC-IEU juga. Pelanggaran ini bias terhadap korelasi observasional (yaitu, bias instrumen lemah). Ini membuat efeknya SECARA SUBSTANSIAL lebih besar daripada efek kausal, dan tidak dapat dipercaya, pada kenyataannya. Mereka juga mengandalkan GWAS yang terlalu tua dan terlalu kurang bertenaga. Luciano et al. (2011) (sangat tua untuk GWAS) hanya memiliki 2.378 - kandidat sampah era gen, jadi perkiraan harus bias ke atas dalam efeknya untuk signifikansi. Ukuran efek tidak dapat digunakan! Dan CF GWAS, meskipun secara metodologis sehat, hanya memiliki n = 22.593 dari konsorsium dalam keluarga, sehingga sangat kurang bertenaga dan menyebabkan beberapa SNP, yang berarti setiap SNP membawa bobot tinggi dalam perkiraan IVW, dan bahkan satu SNP pleiotropik ringan dapat mengayunkan seluruh hasil. Makalah Gong et al. perlu ditarik kembali karena menjadi makalah MR yang tidak valid. Sekarang mari kita lanjutkan.

Studi kelima: Chen et al. 2026 Hasil: Sangat menyebalkan. Hal-hal yang masuk akal untuk stroke dan daerah otak, dengan hasil terakhir tidak bervariasi menurut wilayah, yang mencurigakan, dan kecerdasan cairan termasuk tumpang tindih sampel. Oh, dan ada kutukan pemenang untuk fenotipe turunan yang dicitrakan otak karena mereka memilih signifikansinya. Perlakukan apa pun di sini sebagai perkiraan batas atas, dan kemungkinan perkiraan yang tidak masuk akal. Studi keenam: Luan et al. 2025 Hasil: Saya benar-benar kehilangan kepercayaan pada perkiraan MR Tiongkok dengan ini. Masalah tumpang tindih sampel yang sangat besar, paparan berlebihan ditekankan, pemeriksaan ketahanan palsu (MR-RAPS: BMI memiliki pleiotropi yang terdokumentasi dengan baik dengan pendidikan dan SES dan jika BMI memengaruhi kemampuan kognitif melalui SES, RAPS tidak akan mendeteksinya).

Studi ketujuh: Mina et al. 2023 Hasil: Ukuran hebat! Sampel yang bagus! GWAS lama! Silakan ulangi analisis ini dengan GWAS yang lebih baru. Ini sebenarnya akan sangat informatif! Faktanya, Gambar 1C mereka menunjukkan masalah sampel tunggal. Bagaimanapun, hasilnya adalah... tidak begitu realistis, seperti yang ada. Sayangnya, karena tumpang tindih antara GWAS PPN dan GWAS kognitif, perkiraan MR bias terhadap perkiraan observasional, seperti di tempat lain. Yang benar-benar menonjol adalah bahwa instrumen MR tidak diselamatkan dengan penggunaan sampel Asia ini, karena ukuran efek terkait dengan ukuran efek UKBB dan perkiraan harus ditafsirkan sebagai ukuran Eropa daripada yang berasal dari sampel Singapura ini. Bagaimanapun, saya pikir efeknya masuk akal? Beralih dari 10% teratas paling ramping dalam hal adipositas visceral ke 10% teratas yang paling gemuk merugikan Anda 2,2 tahun "penuaan kognitif" dan 0,10 SD g. Beralih dari 10% teratas secara keseluruhan oleh BMI ke 10% terbawah oleh BMI mengarah ke 0,13 SD g di 2,56 SD BMI (yaitu, -0,05 per SD), bahkan dengan bias yang saya catat. Mengesankan? Mungkin.

Menyimpulkan semua ini, saya harus mengatakan, tidak banyak bukti bahwa menjadi lebih gemuk membuat Anda lebih bodoh sampai tingkat yang besar. Jumlah total bukti positif mengatakan itu adalah derajat kecil, dan derajat itu dilebih-lebihkan dengan jumlah yang tidak diketahui dengan makalah saat ini.