摘要：内脏肥胖是糖尿病的“隐秘推手”，其代谢破坏力远超普通肥胖。面对磁共振成像（MRI）或生物电阻抗分析（BIA）等“金标准”手段的局限，临床急需简便、实用、低成本的替代工具识别代谢风险人群。近期一项发表在Diabetes Obesity and Metabolis

编者按：内脏肥胖是糖尿病的“隐秘推手”，其代谢破坏力远超普通肥胖。面对磁共振成像（MRI）或生物电阻抗分析（BIA）等“金标准”手段的局限，临床急需简便、实用、低成本的替代工具识别代谢风险人群。近期一项发表在Diabetes Obesity and Metabolism的中国多中心前瞻性队列研究，系统评估了五种新型内脏肥胖指数与未来糖尿病风险的关联。研究结果表明[1]，内脏肥胖指数与糖尿病发生风险密切相关，这突显了减少内脏脂肪积聚在预防糖尿病中的潜在益处。在这些指标中，脂质蓄积指数（LAP）被认为是预测糖尿病风险最有力的临床指标。

糖尿病防控需关注“内脏风险”

随着生活方式改变和人口老龄化，糖尿病发病率持续攀升，已成为全球重大公共卫生负担。据国际糖尿病联盟（IDF）统计，2021 年全球糖尿病患者已达 5.37 亿，预计 2045 年将突破 7.8 亿。其中近半数患者于并发症出现后才被确诊，延误早期干预时机，进一步加重医疗系统压力。因此，准确识别高风险个体，实现糖尿病的早筛、早诊、早治成为关键突破口。

内脏肥胖是糖尿病的重要病理基础，主要通过损害胰腺β细胞功能而发挥作用。内脏脂肪组织中分泌的炎症因子和脂肪因子可诱导表观遗传改变，增加个体对糖尿病的遗传易感性。内脏脂肪的过度堆积还会干扰胰岛素信号通路，通过阻碍胰岛素与其受体的结合及下游信号的激活，导致胰岛素抵抗。同时，内脏脂肪相关的慢性炎症和氧化应激可加速β细胞的凋亡和功能衰退，共同推动糖尿病的发生发展。

尽管MRI和BIA被视为测量内脏脂肪的金标准，但其复杂的操作流程、高度依赖设备以及较高的成本，限制了其在大规模人群筛查中的应用。为此，基于人体测量和代谢参数的新型内脏肥胖指数应运而生，成为无创、便捷且经济实用的替代工具。诸如身体圆度指数（BRI）、内脏脂肪指数（VAI）、腹部体型指数（ABSI）和LAP等指标，已在临床上展现出良好的应用前景。这些指数不仅能更准确地反映内脏脂肪的堆积情况，而且在预测高尿酸血症、代谢综合征及高血压等心血管和代谢疾病风险方面，优于传统的体重指数（BMI），为早期疾病风险评估和干预提供了有效支持。

尽管已有研究表明内脏肥胖指数与糖尿病发病风险存在密切关联，但相关证据仍较有限。许多研究因样本量较小、采用横断面设计或缺乏普适性，导致其临床应用受到一定限制。为填补这一研究空白，本研究基于大型前瞻性队列数据，系统探讨了五种公认的内脏肥胖指数与未来糖尿病风险之间的关系。通过综合评估这些指标的预测能力，旨在为高风险人群的早期识别及糖尿病预防策略的制定提供坚实的科学依据。

五种内脏肥胖指数均显著预测糖尿病风险，LAP表现最优

本研究基于中国大型前瞻性队列“REACTION研究”，纳入北京6575例40岁及以上社区居民，排除基线糖尿病及关键数据缺失者，随访平均3.19年，观察糖尿病新发情况。

研究重点评估五种内脏肥胖指数：腰围身高比（WHtR，反映腹部脂肪相对积聚）；BRI（通过身高和腰围刻画躯体圆度，估算体脂及心血管风险）；VAI（结合腰围、BMI、甘油三酯和高密度脂蛋白胆固醇，反映内脏脂肪功能异常）；LAP（基于腰围和空腹甘油三酯水平，揭示脂质代谢异常）；ABSI（调整BMI后用腰围评估腹型肥胖对代谢疾病和死亡风险的独立预测价值）。这些指标多维度反映内脏脂肪分布及代谢异常，为糖尿病风险预测提供敏感有效的工具。研究通过多变量Cox回归、限制性立方样条、分层分析及ROC曲线，全面评估各指标与糖尿病发病的相关性、剂量–反应趋势及预测性能，确保结果稳健且具临床实用价值。

随访期间共观察到752例新发糖尿病，发病率为11.4%。多因素Cox回归分析显示，在调整了人口学特征、生活方式及代谢指标后，所有内脏肥胖指数均为糖尿病的独立预测因子。其中LAP关联最强，风险比（HR）为1.74（95%CI：1.63~1.86），而VAI、WHtR、ABSI和BRI的HR分别为1.15、1.14、1.16和1.08，显示出不同程度的预测效能。

限制性立方样条（RCS）分析揭示，五种指数与糖尿病风险均呈非线性正相关关系。其中BRI和WHtR表现出U型曲线，提示其对极端体型人群（如营养不良或肌少症）也具识别价值；而LAP、VAI和ABSI则更侧重反映脂质代谢异常的积累风险，预测能力更为稳定。

LAP被认为是预测糖尿病风险最有强的指标

受试者工作特征（ROC）曲线分析进一步显示，LAP的曲线下面积（AUC）最高，达到0.752，显著优于WHtR（0.668）、BRI（0.692）、VAI（0.677）和ABSI（0.694），且具有较高的敏感性（74.1%）和特异性（67.2%），表明其在糖尿病风险预测中表现最为突出。

研究通过多种方法验证了结果的可靠性。敏感性分析显示，排除BMI＜24kg/m2或患有高血压的受试者后，LAP与糖尿病风险的显著关联依然存在，表明其预测价值不受体型或血压状态影响。分层分析进一步证实，LAP在不同性别、年龄、血压和糖化血红蛋白水平人群中的预测效力均保持稳定。虽然交互作用未达统计学显著，但在男性、高血压患者及糖代谢异常个体中，LAP与糖尿病的相关性更为显著，提示这些群体可能对内脏脂肪代谢异常更为敏感。

LAP 融合了腰围与甘油三酯水平，既反映腹部脂肪堆积，也体现脂质代谢异常，具有较强的生物学合理性。其对内脏脂肪相关炎症状态、脂毒性机制具较好敏感性，或是其预测效能优于其他指标的原因。

本研究结果与日本、美国产生的多项前瞻性队列一致，均支持LAP是糖尿病的强预测因子。而部分地区研究（如伊朗、中国其他城市）发现BRI或VAI预测更优，提示人口背景、遗传因素、评估方法对结果有重要影响。未来研究应进一步探索种族、性别等因素对各指标效能的影响。

结语

本研究提供了强有力证据，支持将LAP等简便内脏肥胖指数引入糖尿病高风险人群早筛工具箱中具有广泛应用前景。未来结合数字化健康工具（如可穿戴设备、AI 脂肪识别算法等），有望实现更精准、更普适的代谢风险预测与个体化干预。

参考文献：1.Diabetes Obes Metab. 2025 Aug;27(8):4490-4498.

来源：国际糖尿病