A fi gras este rău din multe motive, dar am îndoieli că este neurodegenerativ. Un motiv de îndoială este că asocierea negativă dintre IMC și inteligență (adică persoanele grase tind să fie mai proaste) pare să nu fie una cauzală.

Poate că este cauzal pentru o perioadă mult mai lungă de obezitate? Neclar față de metodele clar cauzale, inclusiv RCT-urile GLP-1RA. Așadar, să trecem în revistă dovezile Randomizării Mendeliene! Primul studiu: Yun et al. 2024. Rezultat: Nimic.

Al doilea studiu: Norris et al. 2023. Rezultat: Efecte modeste, aparent specifice testului, dar interacțiunea nu a fost semnificativă. Memorie vizuală mai bună – > mai puțină grăsime corporală, dar nimic din cauza grăsimii corporale – > vreuna dintre măsurători.

Al treilea studiu: Li et al. 2025. Rezultat: -0,14% din volumul total al substanței cenușii pe DS al IMC; <-0,04 SD-uri ale inteligenței fluide per SD al IMC; +0,007 SD-uri de hiperintensități ale substanței albe pe SD de IMC. Toate acestea sunt efecte trivial mici, dar semnificative la această dimensiune a eșantionului.

Al patrulea studiu: Gong et al. 2025 Rezultat: Se întâmplă multe aici. Grăsime la IQ -> 1 SD IMC = -0,288 SD inteligență fluidă. 1 procentaj de grăsime corporală SD -> -0,346 DP FIQ. IQ la grăsime -> 1 SD IQ = -0,068 SDs IMC. Păreau efecte neverosimil de mari, și au fost (vezi mai jos).

Rezultatele Gong și colaboratorii m-au pus atât de tare în dificultate încât m-am uitat și am văzut că, întâmplător, este de fapt invalid. Problema principală: suprapunerea eșantionului între GWAS de expunere și rezultat. În RM cu două probe, presupui independența, dar în acest studiu, instrumentele lor BMI provin de la MRC-IEU, iar estimările lor GWAS pentru inteligență fluidă proveneau din... Și MRC-IEU. Această încălcare orientează spre corelația observațională (adică biasul slab al instrumentului). Acest lucru face ca efectul să fie SUBSTANȚIAL mai mare decât efectul cauzal și, de fapt, incredibil. De asemenea, s-au bazat pe un GWAS prea vechi și prea subputernic. Luciano et al. (2011) (foarte vechi pentru un GWAS) aveau doar 2.378 de gunoi din era genei candidate, așa că estimările trebuiau să fie părtinitoare în sus în efectele lor pentru semnificație. Dimensiuni de efect neutilizabile! Iar CF GWAS, deși metodologic solid, a avut doar n = 22.593 dintr-un consorțiu din interiorul familiei, deci a fost sever subputernic și a dus la puține SNP-uri, ceea ce înseamnă că fiecare SNP a avut o greutate mare în estimarea IVW, iar chiar și un singur SNP ușor pleiotrop poate influența întregul rezultat. Lucrarea Gong și colaboratorii trebuie retrasă pentru că este o lucrare MR invalidă. Acum să trecem mai departe.

Al cincilea studiu: Chen et al. 2026 Rezultat: extrem de enervant. Lucruri plauzibile pentru accidentul vascular cerebral și regiunile creierului, iar ultimul rezultat nu varia în funcție de regiune, ceea ce este suspect, iar partea de inteligență fluidă includea suprapunerea probelor. Ah, și există blestemul câștigătorului pentru fenotipurile derivate din imagistică cerebrală pentru că au fost selectate pentru semnificație. Tratează orice aici ca pe o estimare superioară și probabil ca pe o estimare fără sens. Al șaselea studiu: Luan et al. 2025 Rezultat: De fapt, îmi pierd încrederea în estimările chinezești privind RM în această situație. Probleme mari de suprapunere a eșantioanelor, expuneri redundante accentuate, o verificare falsă a robusteții (MR-RAPS: BMIC-ul are pleiotropie bine documentată în educație și SES, iar dacă IMC-ul afectează capacitatea cognitivă prin SES, RAPS nu o va detecta).

Al șaptelea studiu: Mina et al. 2023 Rezultat: Măsuri excelente! Exemplu grozav! Vechiul GWAS! Vă rog să repetați această analiză cu GWAS-ul mai nou. Ar fi de fapt foarte informativ! De fapt, Fig. 1C arată problema cu un singur eșantion. Oricum, rezultatul lor este... Nu prea realist, așa cum stau lucrurile. Din păcate, din cauza suprapunerii dintre GWAS-ul TVA și GWAS-ul cognitiv, estimările RM sunt părtinitoare în favoarea celor observaționale, ca și în alte părți. Ceea ce iese cu adevărat în evidență este că instrumentele MR nu sunt salvate de utilizarea acestui eșantion asiatic, deoarece mărimile efectului sunt legate de mărimea efectului UKBB, iar estimările trebuie interpretate ca fiind europene, nu provenind din acest eșantion singaporez. Oricum, cred că efectul are sens? Trecând de la top 10% cei mai slabi adipozitivi viscerali la top 10% cei mai grași pierzători, ai 2,2 ani de "îmbătrânire cognitivă" și 0,10 SD de G. Trecerea de la top 10% general după IMC la 10% inferior după IMC duce la 0,13 SD-uri de g în 2,56 SD-uri de IMC (adică -0,05 per SD), chiar și cu biasurile pe care le-am menționat. Impresionant? Poate.

Rezumând toate acestea, trebuie să spun că nu există prea multe dovezi că a fi mai gras te face mai prost într-o mare măsură. Suma totală a dovezilor pozitive spune că este o grad mic, iar acel grad este supraestimat cu o sumă necunoscută în lucrările actuale.