Veröffentlicht am 26. Feb 2024 | Durchschnittliche Lesedauer 01:05 Min.
Die Set-Point Hypothese ist eine Theorie, die sich mit der Regulation des Körpergewichts
beschäftigt und davon ausgeht, dass unser Körper ein biologisches System besitzt, das dazu
neigt, ein bestimmtes Gewicht aufrechtzuerhalten.
Gemäß der Set-Point Hypothese besitzt jeder Mensch einen genetisch determinierten „Set-Point“,
also ein vordefiniertes Gewicht oder Gewichtsbereich, zu dem der Körper tendiert. Dieser SetPoint wird von verschiedenen biologischen Mechanismen reguliert, darunter Hormone wie Leptin
und Ghrelin, die das Hunger- und Sättigungsgefühl steuern.
Wenn das Körpergewicht über oder unter diesem Set-Point liegt, greift der Körper ein, um das
Gewicht wieder in Richtung des Set-Points zu bringen. Geschieht beispielsweise eine
Gewichtszunahme, reagieren Hormone wie Insulin und Leptin, um den Stoffwechsel zu steigern
und den Appetit zu verringern. Dadurch wird versucht, das Körpergewicht wieder auf den SetPoint zu „regulieren“.
Zu bemängeln ist, dass die Theorie keine Berücksichtigung für individuelle Unterschiede im
Energieverbrauch und Stoffwechsel berücksichtigt und auch psychologische und Umweltfaktoren
außer Acht lässt, die unser Essverhalten beeinflussen können.
In jüngster Zeit haben Forscher begonnen, die Set-Point Hypothese zu erweitern oder zu
modifizieren. Konzepte wie den „settling point“ oder „defended weight range“ wurden
vorgeschlagen, um flexiblere Modelle zur Erklärung der Gewichtsregulation zu schaffen, die den
individuellen Unterschieden besser gerecht werden.
Bedeutung und Ausblick:
Die Set-Point Hypothese bleibt ein wichtiges Konzept in der Fettleibigkeitsforschung und der
Gewichtsregulation. Sie hilft, grundlegende Prozesse zu verstehen, die die
Körpergewichtshomöostase beeinflussen. Dennoch zeigt die wachsende Komplexität des
Themas, dass es wichtig ist, weitere Forschung zu betreiben, um ein umfassenderes Bild der
Gewichtsregulation zu gewinnen und effektive Strategien zur Gewichtskontrolle zu entwickeln.
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Quelle: Unterstützend generiert mit KI