高分指标 TyG 还能这么卷，一文彻底打捞最新 TyG 衍生指标和使用方法

来源：丁香科研

随着传统生化指标的逐渐乏力，简便高效的TyG 指数带着它的「衍生指标天团」开始在各大顶刊掀起风云！作为后起之秀， TyG 家族正逐步重塑代谢疾病筛查逻辑，这波操作，连审稿专家都得直呼：「赢麻了！」

那么今天，就跟随笔者一起来全面解锁 TyG 各大衍生指标，实现 SCI 顶刊发文始终快人一步！

一、变量介绍

1.TyG（Triglyceride-Glucose）指数：一种基于空腹血糖和甘油三酯水平的胰岛素抵抗指标。

计算公式为：TyG = ln [空腹甘油三酯（mg/dL）×空腹血糖（mg/dL）/2)]。

该指数由 Simental-Mendia 等人于 2008 年首次提出，作为胰岛素抵抗指数（HOMA-IR）的简易替代指标，因其仅需通过常规的空腹血糖和空腹甘油三酯检测即可计算，操作简便、成本低廉，且与 HOMA-IR 具有良好的相关性 。

主要应用方向：TyG 指数在心血管疾病（冠心病、急性心肌梗死、心力衰竭）、糖尿病、非酒精性脂肪肝等疾病的风险评估中显示出良好的预测价值。

2.TyG衍生指标，例如 TyG-WHtR 、TyG-WC、TyG-BMI、TyG-ABSI 等整合了腹型肥胖或体成分参数，更精准地反映了代谢-肥胖协同作用，常用于更全面地评估代谢风险。

表格总结如下：

名称

基本概念

计算公式

临床应用方向

优势

TyG-BMI

整合TyG与体重指数（BMI），评估全身肥胖与IR的协同效应，强化对代谢综合征的整体风险评估。

TyG-BMI = TyG × BMI (kg/m²)

糖尿病（T2DM）风险预测、代谢紊乱评估

增强肥胖关联性：BMI校正后，对全身脂肪累积的敏感性更高，尤其适用于BMI偏高人群。操作简易：仅需常规体测数据，临床可及性强。

TyG-WC

结合TyG与腰围（WC），强调中心性肥胖在IR中的作用，优化内脏脂肪分布的评估。

TyG-WC = TyG × WC (cm)

心血管疾病（CVD）风险分层、慢性肾脏疾病风险

中心性肥胖强化：WC直接反映腹部脂肪，提升对内脏肥胖相关疾病（如CVD）的特异性。高预测效能：在衍生指标中，对CVD死亡率的预测优于TyG-BMI。

TyG-WHtR

融合TyG与腰围身高比（WHtR），更准确反映内脏脂肪分布，减少身高偏差的影响。

TyG-WHtR = TyG × (WC (cm) / Height (cm))

糖尿病早期筛查；心血管疾病（心肌梗塞、心绞痛）评估

内脏脂肪特异性：WHtR较BMI或WC更能准确指示内脏脂肪，减少体型差异的干扰。临床首选性：2025年研究推荐为糖尿病和CVD筛查的首选衍生指标，因其同时平衡了简易性与准确性。

其他衍生指标

包括TyG-ABSI（结合体型指数）等，针对特定人群优化，如TyG-LAP（脂质积累产品）用于性别特异性评估。

例如： TyG-ABSI = TyG × 体型指数；TyG-LAP（男性）= (WC - 65) × TG (mM)

TyG-ABSI提升心血管死亡预测精度；TyG-LAP用于性别差异代谢风险（如女性复发性流产）；新兴方向：生殖健康（如反复妊娠丢失预测）。

定制化优势：适应种族/地区差异（如中国人群TyG-ABSI）。多维度整合：解决单一指标的不足（如LAP纳入性别参数）。

二、相关发文趋势

在PubMed中构建如下高级检索式：

("TyG index"[Title/Abstract] OR "TyG-WHtR"[Title/Abstract] OR "TyG-WC"[Title/Abstract] OR "TyG-BMI"[Title/Abstract]) AND ("1980"[Date - Publication] : "2025"[Date - Publication]

图片来源：PubMed

得到截至 2025 年更新的 TyG 相关文献发表趋势图，我们可以看到：目前 TyG 核心指标年发文量增长率稳定在 15% 左右，2025 年已发表 604 篇，而 TyG-ABSI 因在心血管死亡预测中的卓越表现，2023 ~ 2025 年增长率达 40%。

其次，中国学者主导衍生指标创新，即 TyG-WC、TyG-ABSI 等源自亚洲队列的指标占新发文量的 60% 以上；研究热点从机制探索（如胰岛素抵抗通路）逐步转向临床应用（如冠心病风险分层、反复妊娠丢失预测）。

三、经典相关文献解析

文献1

图片来源：PubMed

·期刊、分区及影响因子：Cardiovascular Diabetology（医学 1 区，10.6 分）

·单位：青岛大学附属青岛市立医院心内科

·研究背景：心血管-肾脏-代谢综合征（CKM）通常起源于胰岛素抵抗（IR）、肥胖和系统性炎症反应。TyG 指数及其衍生指标（如 TyG-WHtR、TyG-WC、TyG-BMI）在评估 IR 和肥胖方面具有重要作用，但其与 CKM 综合征人群的死亡率关系尚不清楚。

·研究方法：研究纳入了 2009 ~ 2018 年 NHANES 的 6,383 名参与者，使用 Cox 比例风险模型分析 TyG 及其衍生指标与全因死亡率和心血管死亡率的关系。

·主要研究结果：TyG 相关指标与全因死亡率和心血管死亡率存在显著正相关， TyG-WC 与全因死亡率的相关性最强（HR = 1.50），TyG-WHtR 与心血管死亡率的相关性最强（HR = 1.85）。此外，这些指标在 CKM 综合征的 1 期和 3 期患者中与全因死亡率的相关性更为显著。

·研究创新点：首次系统分析了 TyG 及其衍生指标在 CKM 综合征不同阶段与死亡率的关系，并揭示了其非线性关系。

·未来可借鉴之处：该研究为早期识别 CKM 综合征高危人群提供了新的生物标志物，未来研究可进一步探索其在不同人群中的适用性。

文献2

图片来源：PubMed

·期刊、分区及影响因子：Cardiovascular Diabetology（医学 1 区，10.6 分）

·单位：山东大学齐鲁医院心内科

·研究背景：随着人口老龄化，心血管代谢多病共存（CMM）成为重要的健康问题。胰岛素抵抗（IR）与心血管代谢疾病（CMDs）的发生、进展和预后密切相关，但其与 CMM 的关系尚不清楚。

·研究方法：研究纳入了 UK Biobank 的 374,274 名无 CMDs 病史的个体，使用 Cox 比例风险模型和多状态模型分析 IR 相关指标与 CMM 发生和进展的关系。

·主要研究结果：在平均 13.7 年的随访中， 5,048 人发生 CMM 。 IR 相关指标与 CMM 发生风险显著正相关，TyG-WHtR 和 TyG-WC 的预测性能优于其他指标。多状态模型分析显示，这些指标在从无 CMDs 到单一 CMDs 以及从单一 CMDs 到 CMM 的转变中均起重要作用。

·研究创新点：首次利用大规模前瞻性队列研究了 IR 相关指标在 CMM 发生和进展中的作用，并揭示了其在不同疾病阶段的差异性影响。

·未来可借鉴之处：该研究为 CMM 的早期预防提供了新的视角，未来研究可进一步探索 IR 相关指标在不同人群中的预测价值及其潜在的生物学机制。

四、相关数据库介绍

1.NHANES（美国国家健康与营养检查调查）

·网址：https://wwwn.cdc.gov/nchs/nhanes/Default.aspx

·使用情况：NHANES 是使用 TyG 指标及其衍生指标进行研究的热门数据来源。许多研究利用 NHANES 的数据探讨了 TyG 指数与心血管疾病、糖尿病、慢性肾病等代谢性疾病的关系。

·使用方法：从 NHANES 官方网站下载相关数据，包括空腹血糖、甘油三酯、BMI、腰围、身高、腰臀比等指标，然后根据公式计算 TyG 指数及其衍生指标。此外，NHANES Online 平台还提供了一键生成 TyG 相关指标的功能。

·推荐理由：NHANES 数据库样本量大、数据全面，适合进行大规模的流行病学研究和风险预测模型的构建。

2.CHARLS（中国健康与养老追踪调查）

·网址：https://charls.pku.edu.cn/gy/gyxm.htm

·使用情况：CHARLS 数据库涵盖了中国中老年人的健康数据，包括慢性病、生物样本等。许多研究利用 CHARLS 数据探讨了 TyG 指标与心血管疾病、糖尿病等代谢性疾病的关系。

·使用方法：从 CHARLS 官方网站下载数据，计算 TyG 指数及其衍生指标。研究者还可以根据需要进行多变量 Cox 回归分析、ROC 曲线分析等，以评估 TyG 指标的预测价值。

·推荐理由：CHARLS 数据库专注于中国中老年人群，数据具有地域和人群的代表性，适合研究中国特有的代谢性疾病问题。

3.MIMIC重症医学数据库）

·网址：https://mimic.mit.edu/

·使用情况：MIMIC 数据库是一个公开的临床数据库，涵盖了大量 ICU 住院患者的临床数据。一些研究利用 MIMIC 数据探讨了 TyG 指数与脓毒症患者住院病死率、急性肾损伤风险等的关系。

·使用方法：通过 MIMIC 数据库的官方网站获取数据，使用 SQL 查询提取相关变量（如空腹血糖、甘油三酯等），然后计算 TyG 指数。研究者还可以结合机器学习算法（如 LASSO 回归、Boruta 算法等）进行风险预测模型的构建。

·推荐理由：MIMIC 数据库数据详尽，适合进行危重症患者群体临床研究和风险预测模型的开发。

4.UK Biobank（英国生物样本库）

·网址：https://www.ukbiobank.ac.uk/

·使用情况：UK Biobank 数据库涵盖了大量英国成年人的生物样本和健康数据。一些研究利用 UK Biobank 数据探讨了 TyG 指标与心血管疾病、糖尿病等代谢性疾病的关系。

·使用方法：从 UK Biobank 官方网站申请数据，计算 TyG 指数及其衍生指标。研究者还可以使用 Cox 比例风险模型、多状态模型等进行数据分析。

·推荐理由：UK Biobank 数据库数据质量高，适合进行大规模的前瞻性队列研究。

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