超越BMI的时代已到：iBMI/dBMI如何破解代谢隐匿风险？丨2025 EASD

摘要：在肥胖及相关代谢性疾病的临床评估与流行病学研究中，传统体重指数（BMI）长期以来被视为一项基础性诊断工具。然而，随着对肥胖病理生理机制认识的深化，其局限性逐渐凸显：BMI仅依据体重与身高的比值，未能体现体脂分布特征，尤其忽略了中心性肥胖这一与代谢异常和胰岛素抵

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超越传统BMI：改良指标iBMI与dBMI在代谢风险分层中的创新应用。

撰文：Key

引言

在肥胖及相关代谢性疾病的临床评估与流行病学研究中，传统体重指数（BMI）长期以来被视为一项基础性诊断工具。然而，随着对肥胖病理生理机制认识的深化，其局限性逐渐凸显：BMI仅依据体重与身高的比值，未能体现体脂分布特征，尤其忽略了中心性肥胖这一与代谢异常和胰岛素抵抗密切相关的关键因素。

在近日于奥地利维也纳召开的第61届欧洲糖尿病研究协会年会（EASD 2025）上，来自印度普纳医学院Suresh Shinde教授提出两项新型肥胖评估指标——改良BMI（iBMI）与差异BMI（dBMI），旨在通过整合腰围参数更精准地评估代谢风险及识别代谢功能障碍人群。Suresh Shinde教授分享的研究聚焦于这两项新指标的构建原理、验证过程及其临床适用性，系统阐述其相较于传统BMI的潜在优势，本文将梳理会议精彩内容，以饕读者。

图1 Suresh Shinde教授EASD大会现场

BMI过时了？iBMI与dBMI：更优的肥胖与代谢风险评估工具

首先，Suresh Shinde教授指出，iBMI是在传统身体质量指数（BMI）基础上提出的一种改进型指标。传统BMI的计算公式为体重（Wt）除以身高的平方，即BMI=Wt/Height²。与之不同，iBMI将腰围（WC）纳入计算公式，具体表示为iBMI=（Wt×WC）/Height。传统BMI仅基于体重与身高的比例，无法区分脂肪分布差异；而腰围是衡量中心性肥胖的关键参数，与代谢异常和胰岛素抵抗等病理生理过程密切相关。因此，通过引入腰围这一指标，iBMI能够更全面地反映个体肥胖类型，尤其对腹部脂肪积累具有更好的表征能力，从而在评估代谢性疾病风险方面显示出比传统BMI更高的临床实用性与预测价值。

图2 BMI和iBMI的区别

dBMI是一种基于传统BMI与改良BMI（iBMI）计算得出的肥胖评估衍生指标，其定义为：dBMI=iBMI-BMI。该指标通过量化iBMI与传统BMI之间的差异，旨在更精确地反映个体体脂分布特征。由于iBMI在计算中引入了腰围参数，而传统BMI仅依赖于体重和身高，因此dBMI的数值实质上体现了个体中心性肥胖的严重程度，即超出整体肥胖水平、由腹部脂肪单独贡献的附加代谢风险。dBMI尤其适用于识别那些传统BMI未能有效捕捉的高代谢风险个体，例如体重正常但内脏脂肪显著堆积的“正常体重肥胖”人群，从而在代谢性疾病风险评估中提供更具区分力的辅助信息。

突破BMI局限！新指标iBMI/dBMI精准预警代谢风险，助力糖尿病早期防治

研究旨在评估iBMI与dBMI在代谢风险分层中的临床应用价值，并探讨空腹血糖（FPG）等易于获取的血糖指标是否可替代复杂胰岛素参数，用于个体代谢风险的有效评估。

共纳入331名于生活方式门诊就诊的受试者。对所有受试者进行人体测量学指标采集，包括体重、身高和腰围；并检测代谢参数，包括空腹血糖（FPG）、空腹胰岛素（FPI）、糖化血红蛋白（HbA1c）以及通过生物电阻抗分析法测定的内脏脂肪面积。基于上述指标，进一步计算胰岛素抵抗指数（HOMA-IR）和β细胞功能指数（HOMA-β），用于评估胰岛素敏感性及胰腺β细胞功能。

在研究分析方法方面，采用K均值聚类法依据关键代谢变量将受试者划分为三类表型群体：健康型、中间型与代谢异常型。通过相关性分析和主成分分析（PCA）系统评估传统BMI、iBMI及dBMI对于代谢风险的预测效能。此外，研究还构建了一项联合血糖指数，该指数整合了FPG与HbA1c的标准化评分，以探讨简单血糖指标在代谢风险评估中的潜在应用价值。

▌受试者特征与代谢状态

研究根据代谢特征将受试者划分为健康组（n=170，56.7%）、中间组及代谢异常组（n=34，11.3%）。代谢异常组的空腹血糖（FPG）水平显著高于健康组（225.1mg/dL vs 109.5mg/dL，p

▌iBMI与dBMI的优势

在代谢风险评估中，传统BMI值在各组间存在显著重叠，且与代谢风险标志物的相关性较弱。这表明，仅依靠BMI无法有效区分不同代谢风险状态的个体。与BMI相比，iBMI与dBMI在代谢风险分层中表现出更优的效能。dBMI与HOMA-IR和内脏脂肪面积均呈正相关（分别为r=0.22和r=0.35），与HOMA-β呈负相关。iBMI较传统BMI更能反映胰岛素参数变化，而dBMI在识别高风险个体方面综合表现最佳。

图3 iBMI、dBMI和GRD在评估代谢健康有效性

基于聚类分析结果，研究初步提出iBMI的分级界值：≤50为正常，51-60为超重，61-70为肥胖Ⅰ级，71-85为肥胖Ⅱ级，＞85为肥胖Ⅲ级，该分级有助于对肥胖严重程度进行更精细的临床评估。

▌简单血糖指标的有效性

此外，结合FPG与HbA1c评分构建的联合血糖指数显著提升了组间区分度（p

图4 联合血糖指数在代谢健康状态上的分布情况

创新脂肪分布评估指标：iBMI/dBMI的生理基础与代谢风险分层中的临床应用

▌iBMI与dBMI的生理学基础

Suresh Shinde教授强调，iBMI通过将腰围纳入计算公式，有效捕捉了腹部脂肪的积聚情况，从而在传统BMI仅衡量体重与身高比例的基础上，实现了对体脂分布特征的表征。dBMI作为iBMI与BMI的差值，其数值变化可能进一步反映了超出整体肥胖水平的异位脂肪沉积程度及中心性肥胖所带来的附加代谢风险。这两项改良指标不仅提升了肥胖相关代谢障碍的评估准确性，也为深入理解肥胖病理生理机制——特别是体脂分布与胰岛素抵抗、β细胞功能失调之间的关系提供了新的量化视角。

▌代谢聚类与风险分层

在研究方法上，本研究采用K均值聚类算法，依据关键代谢变量将受试者划分为健康型、中间型及代谢异常型三类群体。该分类策略不仅有助于识别处于不同代谢风险状态的个体，也为实现个性化健康管理及早期干预提供了客观依据。进一步地，基于聚类分布结果所初步建立的iBMI分级界值，结合dBMI所反映的中心性肥胖严重程度，共同构成了一个多维、连续的肥胖与代谢风险评估体系，显著增强了对肥胖严重程度及其相关代谢风险的临床判别能力。

▌简单指标的临床应用价值

在临床应用方面，尽管HOMA-IR、HOMA-β等胰岛素功能指标具有重要价值，但其检测往往受限于成本、技术及可及性。研究证实，FPG与HbA1c这类简单、易获取的血糖指标，尤其在构建联合血糖指数后，仍可有效区分高风险代谢状态群体。而当这些血糖指标与dBMI联合使用时，其评估效能得到进一步提升。这一发现为资源有限地区、基层医疗机构及大规模人群筛查提供了可靠、简便且成本效益优异的替代方案，具有重要的公共卫生与实践意义。

小结

综上所述，研究基于腰围参数构建的改良指标iBMI及其衍生指标dBMI，有效整合了体脂分布信息，在代谢风险分层中表现出显著优于传统BMI的判别效能。dBMI有助于高风险个体识别能力，为肥胖相关代谢风险的精准评估提供了可靠工具。同时，研究证实FPG与HbA1c等简单血糖指标在风险评估中具有良好的效能，进一步支持其在资源有限场景下的应用潜力。

这些指标计算简便、易于推广，不仅有助于提升临床决策与人群筛查的效率，也为胰岛素检测不可及地区提供了可行的替代方案。基于本研究聚类分析结果所初步建立的iBMI分级界值，为肥胖严重程度的精细化评估提供了新依据。

未来仍需开展更大规模、多中心的前瞻性研究以验证本研究的界值标准及推广适用性。随着进一步验证，iBMI及dBMI有望替代传统BMI成为更具代谢意义的评估指标，在临床诊疗、公共卫生政策制定及流行病学研究中发挥更重要的作用，最终为肥胖及相关代谢性疾病的早期防控提供新策略。

参考文献：

[1]S.N. Shinde, et al. Beyond BMI: validating iBMI and dBMI to define novel obesity clusters and stratify metabolic risk. EASD 2025. P796.