Nature别再只看体重了,新指标揪出“隐性肥胖”人群
近期发表于《自然·医学》的一项研究提出了一种新的评估工具——“代谢BMI”(metBMI),通过检测血液中的特定代谢物来更准确地反映个体的脂肪分布和代谢健康状况。这项由瑞典哥德堡大学等机构主导的研究,通过对1408名受试者的深度多组学分析,发现基于循环代谢物构建的模型在预测内脏脂肪面积、腰围等真实肥胖相关指标时表现最佳。研究人员利用267种与BMI强相关的代谢物,通过机器学习算法构建了metBMI模型,并在独立外部队列中验证了其有效性。metBMI能够识别出传统BMI无法揭示的高风险个体,如外表不胖但代谢状态如同严重肥胖者(HmetBMI)和BMI偏高但代谢相对健康者(LmetBMI)。HmetBMI人群普遍存在内脏脂肪堆积、胰岛素敏感性下降和慢性炎症水平升高,患脂肪肝和2型糖尿病的风险显著增加。此外,HmetBMI患者在接受减重手术后的减重效果也较差。这一新指标有望推动肥胖诊疗进入精准时代。