Ser gordo é ruim por vários motivos, mas tenho dúvidas de que seja neurodegenerativo. Uma razão para a dúvida é que a associação negativa entre IMC e inteligência (ou seja, pessoas gordas tendem a ser mais burras) aparentemente não é causal.

Talvez seja causa de um período muito mais longo de obesidade? Não está claro em relação a métodos claramente causais, incluindo ECRs GLP-1RA. Então, vamos revisar as evidências da Randomização Mendeliana! Primeiro estudo: Yun et al. 2024. Resultado: Nada.

Segundo estudo: Norris et al. 2023. Resultado: Efeitos escassos que pareciam específicos de um teste, mas a interação não foi significativa. Memória visual mais alta > menos gordura corporal, mas nada relacionado à gordura corporal - > qualquer uma das duas medidas.

Terceiro estudo: Li et al. 2025. Resultado: -0,14% do volume total de substância cinzenta por DS de IMC; <-0,04 SDs de inteligência fluida por DS de IMC; +0,007 DSs de hiperintensidades da substância branca por DS de IMC. Todos esses são efeitos trivialmente pequenos, mas significativos nesse tamanho de amostra.

Quarto estudo: Gong et al. 2025 Resultado: Muita coisa acontecendo aqui. Gordura para QI -> 1 DM = -0,288 DS inteligência fluida. 1 DP percentual de gordura corporal -> -0,346 DPs FIQ. QI para gordura -> 1 QI SD = -0,068 IMC de SD. Pareceram efeitos incrivelmente grandes, e eram (veja abaixo).

Os resultados do Gong et al. me confundiram tanto que olhei e vi que, por acaso, isso é realmente inválido. Principal questão: sobreposição da amostra entre exposição e resultado GWAS. Em ressonância magnética de duas amostras, você assume independência, mas neste estudo, os instrumentos de IMC deles vieram do MRC-IEU e as estimativas GWAS de inteligência fluida vieram de... MRC-IEU também. Essa violação tendem a favorecer a correlação observacional (ou seja, viés fraco do instrumento). Isso torna o efeito SUBSTANCIALMENTE maior que o efeito causal, e inacreditável, na verdade. Eles também dependiam de um GWAS que era muito antigo e com pouca potência. Luciano et al. (2011) (muito antigo para um GWAS) tinham apenas 2.378 — lixo da era do gene candidato, então as estimativas tiveram que ser tendenciosas para cima em seus efeitos para significância. Tamanhos de efeito não utilizáveis! E o CF GWAS, embora metodologicamente sólido, teve apenas n = 22.593 de um consórcio interno à família, então era severamente subdimensionado e levou a poucos SNPs, o que significa que cada SNP teve alto peso na estimativa de IVW, e até mesmo um SNP levemente pleiotrópico pode influenciar todo o resultado. O artigo de Gong et al. precisa ser retratado por ser um artigo de RM inválido. Agora vamos seguir em frente.

Quinto estudo: Chen et al. 2026 Resultado: extremamente irritante. Coisas plausíveis para AVC e regiões cerebrais, sendo que o último resultado não variava por região, o que é suspeito, e a questão da inteligência fluida incluía sobreposição de amostras. Ah, e existe a maldição do vencedor para os fenótipos derivados da imagem cerebral porque eles selecionaram pela significância. Trate qualquer coisa aqui como uma estimativa superior, e provavelmente uma estimativa sem sentido. Sexto estudo: Luan et al. 2025 Resultado: Na verdade, estou perdendo a confiança nas estimativas chinesas de RM com isso. Grandes problemas de sobreposição de amostras, exposições redundantes enfatizadas, uma verificação de robustez falsa (MR-RAPS: IMC tem pleiotropia bem documentada com educação e SES e, se o IMC afeta a capacidade cognitiva por SES, o RAPS não vai detectar).

Sétimo estudo: Mina et al. 2023 Resultado: Ótimas medidas! Ótima amostra! Velho GWAS! Por favor, repita essa análise com GWAS mais recente. Seria realmente muito informativo! Na verdade, a Fig. 1C mostra a questão da amostra única. Enfim, o resultado deles é... Não é tão realista assim. Infelizmente, devido à sobreposição entre o GWAS do IVA e o GWAS cognitivo, as estimativas de RM são tendenciosas para as observacionais, como em outros lugares. O que realmente se destaca, porém, é que os instrumentos de RM não são salvos pelo uso dessa amostra asiática, porque os tamanhos de efeito estão ligados aos tamanhos do efeito UKBB e as estimativas precisam ser interpretadas como europeias, e não como provenientes dessa amostra singapurense. Enfim, acho que o efeito faz algum sentido? Indo dos 10% mais magros em termos de adiposidade visceral para os 10% mais gordos e perdedores, você tem 2,2 anos de "envelhecimento cognitivo" e 0,10 SDs de g. Passar do top-10% geral por IMC para o bottom-10% por IMC leva a 0,13 SDs de g em 2,56 SDs de IMC (ou seja, -0,05 por SD), mesmo com os vieses que mencionei. Impressionante? Talvez.

Resumindo tudo isso, tenho que dizer, não há muitas evidências de que ser mais gordo te deixe mais burro em grande grau. A soma total das evidências positivas diz que é um grau pequeno, e esse grau é superestimado em uma quantidade desconhecida nos artigos atuais.