惊！炎症与肥胖指标竟和胆结石紧密相连 —— 来自 NHANES 研究的重大发现

为探究 IBI 与胆结石患病率的关系及 BRI 的中介作用，研究人员基于 NHANES 数据开展研究。结果发现 IBI 与胆结石患病率呈线性正相关，BRI 起部分中介作用。该研究为胆结石防治提供新视角，推荐科研读者阅读。

　　

在当今社会，胆结石（gallstones）已成为一种十分常见且严重的胃肠道疾病，如同隐藏在身体里的 “小恶魔”，在全球范围内兴风作浪。据统计，大约 6% 的全球人口都深受其害，而且这个数字还在持续上升。在美国，大约 10 - 15% 的成年人都患有胆结石，一些高危人群，比如女性、肥胖者、糖尿病患者、肝病患者以及特定族裔人群，患病的概率更是高得吓人。胆结石不仅会引发严重的腹痛、消化不良，还可能引发胆囊炎、胰腺炎、胆管感染等更为严重的并发症，甚至与肝癌、胆管癌的发病风险增加有关，成为胆囊癌死亡的独立危险因素。如此高的发病率和严重的并发症，不仅给患者带来了沉重的身体负担，也让社会的医疗成本大幅增加。在美国，胆结石每年都会导致约 220 万门诊就诊和 120 万急诊就诊，简直就是医疗系统的一大 “负担”。所以，准确评估胆结石发病和疾病进展的风险，就显得尤为重要，它就像是一把能打开早期干预大门的 “钥匙”。

一直以来，感染和炎症在胆结石的形成过程中都扮演着至关重要的角色。胆固醇胆结石是最常见的胆结石类型，它的形成与中性粒细胞胞外陷阱（NET）形成过程中的染色质胞吐有关，这一过程就像是在胆汁中 “埋下了隐患的种子”，促进了钙或胆固醇晶体的积累，从而推动了胆结石的形成。而色素胆结石，包括黑色和棕色结石，也各有其形成机制。黑色结石与血红蛋白的分解有关，炎症性疾病患者更容易中招；棕色结石则通常在细菌或寄生虫感染的情况下出现。炎症过程和相关的免疫反应，就像是 “幕后推手”，在各种类型胆结石的发病机制中起着不可或缺的作用。

炎症负担指数（IBI）作为一个能评估慢性低度炎症的综合指标，它整合了中性粒细胞、淋巴细胞和 C 反应蛋白（CRP）等信息，能更稳定、准确地反映身体的炎症状态。之前的研究发现，IBI 与癌症风险、类风湿关节炎、骨关节炎以及心血管疾病等都有关系。中性粒细胞计数增加、淋巴细胞计数减少，意味着炎症状态在恶化，而 IBI 将这些因素综合起来，或许能为评估胆结石风险提供更精确的依据。

与此同时，肥胖也被证实是胆结石的一个关键风险因素。肥胖会增加胰岛素抵抗（IR），扰乱各种代谢过程，进而影响胆结石的发展。身体圆度指数（BRI）作为衡量身体和内脏脂肪的指标，能反映肥胖的分布和程度。研究表明，BRI 不仅与多种疾病的风险相关，还对胆结石风险有较高的预测准确性。

虽然炎症和肥胖与胆结石的关系已经有了一些研究，但 IBI 和 BRI 在胆结石发病机制中的潜在相互作用还不太清楚。为了深入了解这些问题，研究人员进行了一项研究，并将成果发表在相关领域的重要期刊上。

为了揭开 IBI、BRI 与胆结石之间的神秘关系，研究人员利用了美国国家健康和营养检查调查（NHANES）2017 - 2020 年的数据，开展了一项横断面研究。

在研究设计和人群选择上，NHANES 采用了复杂的多阶段概率抽样设计，对参与者进行访谈、体检和实验室测试，并获得了参与者的书面知情同意。研究人员从最初的 9232 名 20 岁及以上的成年人中，经过层层筛选，排除了那些信息缺失的参与者，最终确定了 2598 名符合条件的参与者。

在确定研究对象后，研究人员对胆结石、IBI 和 BRI 等关键指标进行了明确的定义。胆结石的诊断依靠参与者的自我报告，当被问到 “医生或其他医疗专业人员是否曾诊断您患有胆结石？” 时，回答 “是” 的人被确认为患有胆结石。IBI 通过参与者空腹静脉血样的检测结果，结合中性粒细胞计数、淋巴细胞计数和 CRP 等指标计算得出，分数越高，炎症负担越重。BRI 则是利用 NHANES “检查数据” 中的腰围和身高数据计算而来。

此外，研究人员还考虑了众多可能影响结果的变量，像年龄、性别、种族、贫困收入比（PIR）、各种疾病状况、生活习惯（如吸烟、饮酒、睡眠、运动）以及饮食摄入等。为了筛选出与胆结石风险最相关的变量，他们运用了 Boruta 算法，这一算法就像是一个 “精准筛选器”，通过生成影子特征来评估每个特征的相关性和独立贡献。

在统计分析阶段，研究人员使用 R 4.4.2 软件进行各种分析。对于数据的处理十分严谨，对缺失值超过 20% 的数据进行了排除，还通过多种方法对数据的分布情况进行评估。IBI 由于其非正态分布的特点，进行了自然对数转换，并被分为三个三分位数组。研究人员构建了三个逻辑回归模型，以探究 IBI 与胆结石患病可能性之间的关系，还运用了限制立方样条（RCS）来判断两者之间的关联是线性还是非线性，通过亚组分析了解不同特征人群中 IBI 对胆结石的影响，最后进行中介分析来确定 BRI 在 IBI 与胆结石关系中的中介作用。

经过一系列严谨的研究分析，研究人员收获了不少重要的成果。

在参与者的基线特征方面，研究发现胆结石患者和非胆结石患者之间存在明显差异。胆结石组的 ln (IBI) 和 BRI 水平明显更高，女性和 40 岁及以上人群在胆结石组中的比例也更高。此外，两组在一些实验室指标、疾病相关变量、饮食摄入和身体活动水平上也存在显著差异，这暗示着代谢、饮食和运动可能与胆结石的发展有着千丝万缕的联系。

通过 Boruta 算法进行特征选择后，发现与胆结石发展风险最密切相关的变量包括性别、总蛋白摄入量、总能量摄入量、年龄、血肌酐、总脂肪摄入量、维生素 B?、维生素 B??、总糖摄入量和总碳水化合物摄入量。虽然一些变量，如种族和 PIR，因为 z 值较低被算法排除，但考虑到以往研究和临床经验，还是将它们保留在了后续分析中。

在探究 IBI 与胆结石患病率的关系时，研究结果显示，在未调整模型、部分调整模型和完全调整模型中，较高的 ln (IBI) 都与胆结石患病率的增加显著相关。尤其是在完全调整模型中，当 IBI 处于最高三分位数时，每增加一个单位的 IBI（对应 ln (IBI) 增加 1），胆结石的患病率就会高出 110.8%。RCS 分析进一步证实了 ln (IBI) 与胆结石之间存在显著的线性正相关关系。

亚组分析发现，在女性、60 岁及以上人群和 PIR≥2 的人群中，较高的 ln (IBI) 与更高的胆结石患病率显著相关，但各亚组之间没有明显的交互作用。这就像是发现了 IBI 影响胆结石风险的 “重点人群”。

中介分析则揭示了 BRI 在 IBI 与胆结石关系中的重要作用。IBI 通过 BRI 对胆结石患病率产生显著的间接影响，BRI 部分介导了 IBI 与胆结石之间的联系，其介导效应约占总效应的 33.24%。这表明炎症、脂质代谢和肥胖在胆结石形成的病理过程中存在着潜在的相互关系。

综合研究结果和讨论，这项研究有着重大的意义。它首次证实了 IBI 与胆结石患病率之间存在显著的线性正相关关系，并且发现 BRI 在其中起到了部分中介作用。这意味着 IBI 可以作为一个更敏感的预测胆结石风险的指标，比单一的炎症指标更具优势。研究结果还揭示了炎症、肥胖和胆结石之间复杂的相互关系，为胆结石的预防和治疗提供了新的视角。例如，对于女性，尤其是育龄女性或使用含雌激素药物的女性，建议通过饮食调整和定期体检来预防胆结石；男性则可以通过戒烟、适量饮酒和控制体重来改善生活方式，预防胆结石。对于 60 岁及以上人群和低收入人群，也需要关注饮食和健康，降低胆结石的发病风险。

不过，研究也存在一些局限性。由于是横断面研究设计，缺乏纵向数据，无法确定因果关系。研究中可能还遗漏了一些潜在的混杂变量，而且依赖问卷调查数据可能会导致回忆和报告偏差，没有客观的影像学数据来确认胆结石的诊断，也限制了对参与者症状细节的评估。另外，研究对象仅来自美国的 NHANES 参与者，在将这些结果应用到其他种族和人群时需要谨慎。

尽管有这些不足，但这项研究仍然为胆结石的研究开辟了新的道路。未来的研究可以通过开展纵向队列研究，结合影像学技术，更全面地纳入患者症状，进一步明确 IBI 与胆结石患病率之间的因果关系，开发更准确的胆结石风险预测模型。同时，深入探究 IBI 和 BRI 在识别胆结石类型中的预测作用，以及炎症和肥胖影响胆结石形成的生物学机制，将为胆结石的防治带来更多的希望。