この記事の概要
「食べすぎてしまうのは自分のせい」と思っていませんか？実は“食欲のコントロールが難しい”という行動には、FTO遺伝子という肥満に関わる遺伝子が関係している可能性があります。本記事では、FTO遺伝子の特定の変異（rs9939609）が、子どもの「やめられない食行動（LOC摂食）」や高脂肪食の選好傾向とどう関係しているかを、最新の研究結果をもとにわかりやすく解説します。肥満の背景にある“見えない要因”を、科学的視点から一緒に探ってみましょう。
背景｜Background
FTO遺伝子（fat mass and obesity-associated gene：脂肪量および肥満関連遺伝子）は、16番染色体上の16q12.2に位置し、その第一イントロン（非コード領域）に存在する一塩基多型（SNP：Single Nucleotide Polymorphism）であるrs9939609は、これまでに複数の研究により、児童および成人の体格指数（BMI：Body Mass Index）や体脂肪量の増加と一貫して関連していることが示されています。しかし、このリスクアレルが肥満の発症にどのように関与するのかという具体的なメカニズムは明らかになっていません。
FTO遺伝子は、食欲やエネルギーバランスの調整に重要な視床下部（hypothalamus）に高発現しており、動物モデルでは食事制限によってその発現が増加することが報告されています。このことから、FTO遺伝子は摂食行動の調整に関与している可能性があります。人を対象とした先行研究では、rs9939609においてAアレル（リスクアレル）を1つ以上持つ個体（AAまたはAT型）は、TT型と比較して平均的に摂取エネルギー量が多いことが報告されています。
こうしたエネルギー摂取の増加が、どのような食行動の特徴と関連しているのかを明らかにするため、本研究では「摂食のコントロール喪失（LOC：Loss of Control）行動」に注目しました。LOC摂食とは、実際に大量の食物を摂取したかどうかに関わらず、「自分では食べるのを止められなかった」という主観的な体験を含むもので、臨床的な過食（binge eating）も含まれます。LOC摂食は小児期にしばしばみられ、将来的な体脂肪量の増加や過体重の予測因子ともなります。本研究では、FTO遺伝子のrs9939609アレルとLOC摂食の関連性、さらに実験室内のバイキング形式のテスト食事における食行動の違いを明らかにすることを目的としました。
関連遺伝子＆SNP（一塩基多型）｜Associated genes & SNPs
本研究では、FTO遺伝子内に位置する一塩基多型（SNP）rs9939609を対象としました。SNPとは、ゲノム上のDNA塩基配列において個人差がみられる1塩基の違いを指します。rs9939609のSNPはイントロン（非翻訳領域）に存在しますが、イントロン領域にも転写制御に関与する要素があるため、遺伝子発現に影響を及ぼすことが知られています。
rs9939609のAアレルは、「リスクアレル」とされ、AA型またはAT型を有する個体では、TT型と比較してBMIや体脂肪量が高い傾向が認められています。これまでの研究ではこの関連性がさまざまな人種・年齢層で確認されています。ただし、このSNPが具体的にどのような食行動や心理的特徴に影響を及ぼすかについては十分に検証されていません。
考察：この研究から何が分かったのか？｜Discussion
本研究は、rs9939609のAアレルを1つ以上持つ児童および青年において、従来の研究結果を再現し、BMIおよび体脂肪量が有意に高いことを確認しました。さらに新たな知見として、これらの個体ではLOC摂食を報告する割合が有意に高く、年齢・性別に調整したBMI zスコアを統計的に制御した後でも、この関連性が持続していた点は注目されます。すなわち、LOC摂食は、FTOアレルが肥満リスクに影響する経路の一つとなりうる「行動表現型（behavioral phenotype）」である可能性が示唆されます。
また、バイキング形式のテスト食事では、全体の摂取エネルギー量には遺伝型による差はみられませんでしたが、AAまたはAT型の子どもは、摂取エネルギーのうち脂質からの割合が有意に高く、タンパク質および炭水化物からの摂取割合に有意差はみられませんでした。空腹感や満腹感、食物の嗜好評価に関しても、遺伝型による有意な違いは認められませんでした。
このように、FTOリスクアレルを持つ児童は、食事量よりも「脂質を選好する傾向」を示しており、これが長期的な体重増加の一因となっている可能性があります。LOC摂食は行動的介入によって改善可能な特徴であるため、この遺伝的背景を持つ児童に対して早期に介入を行うことで、肥満の予防に寄与できる可能性があります。
一方で、今回の研究ではFTOアレルを持つ子どもたちが総エネルギー摂取量で有意な増加を示さなかった点は、過去の一部研究と異なる結果です。本研究ではすべての参加者が空腹状態で同じ朝食を摂取し、その後6時間の絶食状態でテスト食事に臨んだため、「空腹による食行動」が強く表出した可能性があります。これにより、遺伝的な違いによる影響が軽減されたと考えられます。
研究方法｜Methods
研究対象は、米国国立衛生研究所（NIH）が実施する3つの非介入型代謝研究（臨床試験登録番号：NCT00320177、NCT00001195、NCT00001522）に参加していた6〜19歳の男女289名です。対象者は、年齢・性別別にCDC（Centers for Disease Control and Prevention：米国疾病予防管理センター）の2000年成長曲線に基づき、BMIが95パーセンタイル以上の児童・青年が多く含まれるよう意図的に選抜されました。
以下に該当する者は除外されました：重大な疾患、体重に影響を及ぼす薬剤の服用、精神疾患、肝・腎・甲状腺機能異常、3ヶ月以内の体重減少（2.3kg以上）、妊娠、または減量治療中。
身長・体重は校正済みの電子機器で測定し、BMI（kg/m²）とBMI zスコアを算出。体脂肪量・除脂肪量は空気置換法による体組成測定（BOD POD）で評価されました。
rs9939609のSNP型判定は、TaqMan SNP Genotyping Assay（Applied Biosystems）を用いて実施され、信頼度95％以上のデータを採用。結果が不明瞭な場合はDNA直接シーケンスにより再確認されました。
LOC摂食の評価には、半構造化面接法であるEDE（Eating Disorder Examination）または小児版EDEを用い、過去1か月間にLOC摂食を1回以上経験したかどうかを確認しました。
テスト食事は、総エネルギー9835 kcalのバイキング形式で提供され、参加者は「思う存分食べてください」と指示され、テレビ視聴中に一人で自由に食事を行いました。提供された28品目は事前に嗜好調査を行い、拒否食品が半数以上ある者は除外されました。食品の摂取量は前後の重量差から計算し、栄養成分はUSDA（米国農務省）のデータベースを用いて分析しました。
統計解析はSPSS 16.0で行い、総エネルギー摂取量は対数変換、マクロ栄養素（脂質、タンパク質、炭水化物）の摂取割合はアークサイン変換を実施。共分散分析（ANCOVA）では、年齢・性別・人種・社会経済的地位・体組成・嗜好食品数などを調整変数とし、LOC摂食と遺伝型との関係についてはロジスティック回帰分析を用いて評価しました。
研究結果｜Results
289名のうち、rs9939609の遺伝型はAA型が53名（18.3％）、AT型が137名（47.4％）、TT型が99名（34.3％）であり、Aアレルの頻度は0.43でした。遺伝子型の分布はハーディ・ワインベルグ平衡に従っており、偏りはありませんでした。
AAまたはAT型の参加者は、TT型と比べてBMI（25.87 ± 0.6 vs. 22.85 ± 0.8 kg/m², P = 0.002）、BMI zスコア（1.2 ± 0.1 vs. 0.71 ± 0.1, P = 0.005）、体脂肪量（21.40 ± 1.2 vs. 16.86 ± 1.7 kg, P = 0.028）が有意に高いことが確認されました。
LOC摂食を報告した者は84名（全体の29.1％）であり、そのうちAAまたはAT型は66名（34.7％）、TT型は18名（18.2％）でした（P = 0.002）。BMI zスコアを調整後も、Aアレルを持つことでLOC摂食のオッズが約2倍に上昇することが示されました（オッズ比＝1.98, P = 0.029）。
テスト食事を実施した190名のうち、AA/AT型とTT型で総エネルギー摂取量に有意差はみられなかったものの、脂質からのエネルギー摂取割合はAA/AT型で有意に高く（P = 0.008）、タンパク質および炭水化物からの割合には差がありませんでした。空腹感、満腹感、嗜好性に関しても遺伝型による有意差は認められませんでした。
結論｜Conclusion
本研究は、FTO遺伝子のrs9939609 Aアレルを持つ小児・青年が、LOC摂食の経験率が高く、テスト食事では脂質を選好する傾向があることを示しました。これらの行動的特徴は、リスクアレルが肥満を引き起こすメカニズムの一端を説明するものと考えられます。LOC摂食は行動療法などで改善可能なため、遺伝的リスクを有する児童に対して早期介入を行うことで、肥満の予防や体重増加の抑制に効果が期待されます。
キーワード｜Keywords
FTO遺伝子, rs9939609, 小児肥満, 一塩基多型, 食行動, LOC摂食, 高脂肪食選好, 遺伝要因, 体脂肪率, バイキング実験, FTO gene, rs9939609, pediatric obesity, single nucleotide polymorphism, eating behavior, loss of control eating, fat preference, genetic factors, body fat percentage, buffet experiment
引用文献｜References
- Tanofsky-Kraff, M., Han, J. C., Anandalingam, K., Shomaker, L. B., Columbo, K. M., Wolkoff, L. E., Kozlosky, M., Elliott, C., Ranzenhofer, L. M., Roza, C. A., Yanovski, S. Z., & Yanovski, J. A. (2009). The FTO gene rs9939609 obesity-risk allele and loss of control over eating. The American journal of clinical nutrition, 90(6), 1483–1488. https://doi.org/10.3945/ajcn.2009.28439
- The UniProt Consortium, Bateman, A., Martin, M.-J., Orchard, S., Magrane, M., Adesina, A., Ahmad, S., Bowler-Barnett, E. H., Bye-A-Jee, H., Carpentier, D., Denny, P., Fan, J., Garmiri, P., Gonzales, L. J. D. C., Hussein, A., Ignatchenko, A., Insana, G., Ishtiaq, R., Joshi, V., … Zhang, J. (2025). Uniprot: The universal protein knowledgebase in 2025. Nucleic Acids Research, 53(D1), D609–D617. https://doi.org/10.1093/nar/gkae1010
- Jumper, J., Evans, R., Pritzel, A., Green, T., Figurnov, M., Ronneberger, O., Tunyasuvunakool, K., Bates, R., Žídek, A., Potapenko, A., Bridgland, A., Meyer, C., Kohl, S. A. A., Ballard, A. J., Cowie, A., Romera-Paredes, B., Nikolov, S., Jain, R., Adler, J., … Hassabis, D. (2021). Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature, 596(7873), 583–589. https://doi.org/10.1038/s41586-021-03819-2
- Varadi, M., Bertoni, D., Magana, P., Paramval, U., Pidruchna, I., Radhakrishnan, M., Tsenkov, M., Nair, S., Mirdita, M., Yeo, J., Kovalevskiy, O., Tunyasuvunakool, K., Laydon, A., Žídek, A., Tomlinson, H., Hariharan, D., Abrahamson, J., Green, T., Jumper, J., … Velankar, S. (2024). AlphaFold Protein Structure Database in 2024: Providing structure coverage for over 214 million protein sequences. Nucleic Acids Research, 52(D1), D368–D375. https://doi.org/10.1093/nar/gkad1011
- Cheng, J., Novati, G., Pan, J., Bycroft, C., Žemgulytė, A., Applebaum, T., Pritzel, A., Wong, L. H., Zielinski, M., Sargeant, T., Schneider, R. G., Senior, A. W., Jumper, J., Hassabis, D., Kohli, P., & Avsec, Ž. (2023). Accurate proteome-wide missense variant effect prediction with AlphaMissense. Science, 381(6664), eadg7492. https://doi.org/10.1126/science.adg7492
- Perez, G., Barber, G. P., Benet-Pages, A., Casper, J., Clawson, H., Diekhans, M., Fischer, C., Gonzalez, J. N., Hinrichs, A. S., Lee, C. M., Nassar, L. R., Raney, B. J., Speir, M. L., van Baren, M. J., Vaske, C. J., Haussler, D., Kent, W. J., & Haeussler, M. (2025). The UCSC Genome Browser database: 2025 update. Nucleic acids research, 53(D1), D1243–D1249. https://doi.org/10.1093/nar/gkae974
- Harrison, P. W., Amode, M. R., Austine-Orimoloye, O., Azov, A. G., Barba, M., Barnes, I., Becker, A., Bennett, R., Berry, A., Bhai, J., Bhurji, S. K., Boddu, S., Branco Lins, P. R., Brooks, L., Ramaraju, S. B., Campbell, L. I., Martinez, M. C., Charkhchi, M., Chougule, K., … Yates, A. D. (2024). Ensembl 2024. Nucleic Acids Research, 52(D1), D891–D899. https://doi.org/10.1093/nar/gkad1049