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- 비만은 뇌, 장내 미생물총, 지방 세포 자체에 변화를 일으켜 체중 감량을 더욱 어렵게 해.
- 체질량지수(BMI)만으로는 개인의 질병 발생 위험을 정확히 판단하기 어렵다
- OBSCORE 모델은 20가지 요인을 기반으로 18가지 질병에 대한 개인의 위험도 예측
- 생활 습관과 대사 요인의 특정 조합으로 인해 BMI가 30 미만인 사람도 위험도가 가장 높은 범주에 속할 수 있다

과체중이 건강에 해로운 경우는 언제일까?

BMI만으로는 충분하지 않다. 과체중인 사람이 당뇨병, 심혈관 질환 및 기타 건강 문제에 얼마나 취약한지는 체중 외에도 여러 요인에 따라 달라진다. 새로운 모델은 20가지 간단한 질문과 혈액 검사를 통해 개인의 실제 위험도를 보여준다. 이 모델은 많은 질병의 위험이 가장 높은 사람이 항상 BMI가 가장 높은 사람이 아니라, 비만이 아닌 "단순히" 과체중인 사람에게서 나타나는 경우가 많다는 것을 보여준다고 연구진은 "네이처 의학(Nature Medicine)"에 발표했다. 

▲ 체중이 늘었다고 해서 무조건 건강에 해로운 것은 아니다. 새로운 모델은 실제 위험이 어디에 있는지 밝혀냈다.

 

전 세계적으로 과체중 또는 비만인이 점점 늘어나고 있으며, 이는 종종 건강에 심각한 영향을 미친다. 비만은 당뇨병, 고혈압, 만성 염증, 심혈관 질환 등을 유발한다. 대장암, 유방암과 같은 일부 암과 치매의 위험도 증가시킨다. 또한 비만은 뇌, 장내 미생물총, 지방 세포 자체에 변화를 일으켜 체중 감량을 더욱 어렵게 만든다. 이러한 악순환에 빠지기 쉽다.

과체중과 개인 건강 위험

과체중이나 비만이라고 해서 모두 자동으로 질병에 걸리는 것은 아니다. 체질량지수(BMI)만으로는 개인의 질병 발생 위험을 정확히 판단하기 어렵다는 사실은 이미 오래전부터 알려져 왔다. 런던 퀸 메리 대학교의 카밀 데미르칸(Kamil Demircan)과 그의 동료들은 "임상적으로 의미 있는 질병 유발 과체중을 식별하고 잠재적 합병증을 예측하는 데 필요한 매개변수는 여전히 불분명했다"고 설명했다. 

▲ 나이, 성별, BMI가 같은 세 사람의 위험 프로필. 차이점이 확연히 드러난다. © Demircan et al. / Nature Medicine, CC-by 4.0

이제 새로운 모델이 그 해답을 제시한다. 데미르칸 연구팀은 영국의 장기 연구인 UK Biobank에 참여한 약 20만 명의 건강 데이터를 분석했다. 인공지능을 활용하여 혈액 수치, 생활 습관, 신체 측정치 등 2천 개 이상의 다양한 매개변수를 평가했다. 연구팀은 "이번 연구는 과체중 또는 비만인을 대상으로 한 최대 규모 연구 중 하나"라고 밝혔다.

20가지 요인으로 18가지 질병 위험 예측

OBSCORE 모델은 20가지 요인을 기반으로 제2형 당뇨병, 고혈압, 수면 무호흡증, 통풍, 신장 손상, 다양한 심혈관 질환 등 18가지 질병에 대한 개인의 위험도를 예측할 수 있다. 데미르칸 은 "다양한 건강 요인에 대한 체계적이고 데이터 기반 분석을 통해, 위험도가 가장 높은 개인을 조기에 식별하는 데 도움이 되는 소수의 요인들을 찾아낼 수 있었다"고 말했다.

흥미롭게도, 이러한 질병의 위험도가 가장 높은 사람이 항상 BMI가 가장 높은 사람은 아니었다. 연구진은 생활 습관과 대사 요인의 특정 조합으로 인해 BMI가 30 미만인 사람도 위험도가 가장 높은 범주에 속할 수 있다는 사실을 발견했다. 반대로, 나이, 성별, BMI가 같은 세 사람을 비교했을 때 위험 프로필이 매우 다르게 나타났다.

▲ a. 본 연구에서 조사한 각 결과의 10년 누적 발생률. b. 각 범주별로 고려된 원핫 인코딩 특징 개수를 나타내는 막대 그래프. c. 제외 기준. 최종 데이터 세트는 각 결과에 대해 특징 선택 세트(50%), 최적화 세트(25%), 검증 세트(25%)로 분할되었습니다. LASSO 회귀 분석을 사용하여 각 비만 관련 결과에 대한 예측 변수 세트별로 상위 20개의 예측 특징을 선택했습니다. (1) 각 개별 도메인, (2) 다중 모달 모델, (3) 핵심 공유 특징 세트를 포함하는 임상적으로 사용 가능한 모델의 예측값을 분석했다. 패널 c는 BioRender로 생성. Blight, L. https://biorender.com/2y7grrp (2026). Cardiovasc., 심혈관; comp., 구성; MASLD, 대사 기능 장애 관련 지방간 질환; SES, 사회경제적 지위. (출처:Published: 30 April 2026 / Data-driven prioritization of high-risk individuals for weight loss interventions / nature medicine0

예방 및 맞춤형 치료에 도움

이러한 결과는 체질량 지수(BMI)만으로는 개인의 질병 발병 위험을 예측하기에 불충분하다는 것을 확인시켜 준다. OBSCURE 모델은 '건강한' 과체중 개인과 비만 발병 위험이 있는 개인을 구분하는 데 도움을 줄 수 있다. 후자는 이전보다 더 맞춤화된 지원을 받을 수 있으며, 예를 들어 아직 비만이 아니더라도 세마글루티드나 티르제파티드와 같은 GLP-1 약물로 치료받을 수 있다.

퀸 메리 대학교와 샤리테 베를린 보건 연구소의 수석 저자인 클라우디아 랑겐베르크(

• Claudia Langenberg)는

 "전 세계적으로 비만 인구가 증가함에 따라, 비만과 관련된 장기적인 건강 합병증을 예방하는 것은 세계 보건 시스템이 직면한 가장 큰 과제 중 하나가 되었다"고 말하며, "우리는 이 연구에서 합병증 위험이 높은 개인을 식별하는 데이터 기반 프레임워크를 성공적으로 개발했다"고 덧붙였다.
출처: Kamil Demircan (Queen Mary University of London) et al., Nature Medicine, 2026; doi: 10.1038/s41591-026-04353-2

[더사이언스플러스=문광주 기자]

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