告别“一刀切”!肥胖诊疗迈入精准时代。
撰文 |MSHK
长久以来,身体质量指数(BMI)作为肥胖诊断的金标准,因其简便易行而被广泛应用。然而,越来越多的临床现象揭示了其局限性:部分BMI正常者却患有2型糖尿病或脂肪肝,而一些BMI超标者反而代谢健康。这种“代谢异质性”提示我们,仅靠BMI,难以真实反映个体的代谢风险。
近期,发表于《自然·医学》(Nature Medicine)的一项重磅研究,通过深度多组学分析,提出了一种全新的评估工具——“代谢BMI”(metabolic BMI,简称 metBMI)。它不再依赖身高体重,而是通过检测血液中的特定代谢物,来更真实地反映一个人的体内脂肪分布和代谢健康状况。
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图1 来源文献截图
metBMI:基于循环代谢物构建的代谢健康指标
这项由瑞典哥德堡大学等机构主导的研究,对1408名受试者进行了包括血浆代谢组、蛋白质组、肠道宏基因组以及详细临床表型在内的深度分析。研究团队首先发现,在预测内脏脂肪面积、腰围等真实肥胖相关指标时,基于循环代谢物构建的模型表现最为出色,其相关性甚至超过了整合所有组学数据的综合模型。这表明,血液中的代谢物是反映机体脂肪堆积和代谢状态最敏感、最直接的“生物信号”。基于此,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。该模型在独立外部队列(n=466)中成功解释了52%的BMI变异,验证了其强大的泛化能力。
真正让metBMI脱颖而出的,是它能够识别出那些被传统BMI“掩盖”的高风险个体。研究者通过计算metBMI与实际BMI之间的残差,将人群分为两组:一组是“高metBMI”人群(HmetBMI),即BMI正常但代谢状态如同严重肥胖者;另一组是“低metBMI”人群(LmetBMI),即BMI偏高但代谢相对健康者。
结果显示,HmetBMI人群虽然外表不胖,却普遍存在内脏脂肪堆积、胰岛素敏感性下降、慢性炎症水平升高,并且患脂肪肝和2型糖尿病的风险高出2至5倍。更令人担忧的是,在接受减重手术的75名患者中,术前属于HmetBMI的人,术后一年平均减重效果比LmetBMI人群差了近30%。这说明,他们的身体对减肥干预的反应更弱,可能存在某种“代谢抵抗”。
肠道菌群:隐藏在“瘦胖子”背后的推手
那么,为什么有些人会“瘦但不健康”?研究者把目光投向了人体内数量庞大的“居民”——肠道微生物。我们的肠道里生活着数万亿细菌,它们不仅帮助消化食物,还参与调节免疫、代谢甚至情绪。这项研究发现,HmetBMI人群的肠道菌群结构明显异常:整体多样性降低,有益菌减少,有害菌增多。
具体来说,像克里斯滕森氏菌目(Christensenellales)这类与健康体重密切相关的有益菌在HmetBMI人群体内显著减少。相反,与代谢紊乱相关的菌种如瘤胃球菌(R. gnavus)以及口腔来源的耐氧菌(如咽峡炎链球菌)则明显富集。功能分析进一步显示,这些菌群变化伴随着短链脂肪酸(如丁酸)合成能力的减弱,以及三甲胺(TMA,一种促动脉粥样硬化前体物质)生成潜力的增加。
更关键的是,研究通过数据分析发现,这些肠道细菌正是通过影响血液中的特定代谢物,间接调控我们的内脏脂肪和血糖水平。比如,肉桂酰甘氨酸、类胡萝卜素二醇等由肠道菌群产生的保护性代谢物,在HmetBMI人群中明显偏低。这揭示了一个重要的机制:肠道菌群—代谢物—宿主健康之间存在一条紧密的“信息通路”。一旦这条通路失衡,即使体重正常,身体也可能提前进入“亚健康”甚至“疾病”状态。
小结
总而言之,这项研究提出的metBMI指标,成功地将肥胖从一个单纯的体型问题,转变为一个多器官、多系统交互的代谢性疾病概念。它不仅能更精准地分层心血管代谢风险,还能指导个体化治疗策略。
虽然目前metBMI的检测尚需复杂的多组学技术,但研究已筛选出一个仅包含66种代谢物的核心面板,保留了大部分预测效力,为未来的临床转化铺平了道路。随着肥胖诊疗理念从“看体重”向“看代谢”转变,metBMI这类创新生物标志物或将引领一场精准健康管理的新变革。
参考文献:
[1]Chakaroun RM, Pradhan M, Björnson E, et al. Multi-omic definition of metabolic obesity through adipose tissue-microbiome interactions. Nat Med. 2026 Jan 2. doi: 10.1038/s41591-025-04009-7.
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