揭示肥胖成年人中新型血浆致动脉粥样硬化指数与代谢、炎症关联的性别特异性差异

为解决肥胖个体代谢综合征预测指标的问题，鞍山师范学院的研究人员开展了 LCI 与代谢、炎症关联的研究。结果显示 LCI 与多种指标相关且有预测价值。该研究为肥胖及代谢综合征研究提供新思路，强烈推荐科研读者阅读。

　　

鞍山师范学院（Anshan Normal University）的研究人员 Keyan Zhao 和 Shibo Ling 在《BMC 内分泌疾病》（BMC Endocrine Disorders）期刊上发表了题为《肥胖成年人中新型血浆致动脉粥样硬化指数、代谢参数和炎症之间的性别特异性关联》（Gender-specific association between a novel atherogenic index of plasma, metabolic parameters and inflammation among obese adults）的论文。这篇论文在代谢综合征及相关疾病研究领域具有重要意义，为深入了解肥胖人群的健康风险评估提供了新的视角和依据。

研究背景

代谢综合征是一系列代谢异常的集合，包括中心性肥胖、胰岛素抵抗、血脂异常和高血压等，它已成为全球范围内严重的公共卫生问题。这一综合征不仅是多种风险因素的简单聚集，更是心血管疾病（CVDs）和 2 型糖尿病等严重健康问题的重要前兆，对全球人群的发病率和死亡率产生了重大影响。因此，早期识别代谢综合征的高危个体，对于预防相关并发症至关重要。

近年来，脂蛋白结合指数（Lipoprotein Combined Index，LCI）作为一种有前景的生物标志物，在预测与代谢综合征相关的健康问题，如心血管疾病、冠心病和心肌梗死等方面，受到了越来越多的关注。传统的血脂测量指标，如低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）和甘油三酯等，虽然长期用于评估心血管风险，但即使将 LDL-C 降低到推荐水平，仍有 50% 的心血管疾病风险残留，这表明需要新的心血管疾病预测指标。与单个脂质生物标志物相比，像 LCI 这样的综合脂质指数被认为能更好地预测心血管疾病。LCI 通过将多个脂蛋白参数整合为一个综合分数，更全面地反映了脂质代谢及其紊乱情况。尽管有大量证据表明 LCI 与心血管事件和风险因素密切相关，但它在代谢综合征方面的预测能力尚未得到充分研究。本研究旨在深入探讨肥胖个体中 LCI 与人体测量和生化生物标志物（包括血脂、血糖标志物、血压和 C 反应蛋白浓度）之间的关联，并确定其对肥胖个体代谢综合征的预测能力。

研究方法

1. 抽样方法：研究采用分层随机抽样法，从鞍山市 18 - 60 岁的成年人群中选取受试者。根据年龄、性别和社会经济地位进行分层，在各层内随机抽样以确保代表性，减少选择偏倚。最终纳入 647 名受试者，样本量通过功效分析确定，考虑到可能的无应答或脱落，在计算样本量基础上增加了 15%。
2. 实验室分析：受试者需禁食 12 小时以上，采集血液样本。使用酶比色法，借助雅培诊断 C8000i 自动分析仪测量空腹血糖（FBS）和血脂（包括总胆固醇 TC、高密度脂蛋白胆固醇 HDL-C、低密度脂蛋白胆固醇 LDL-C 和甘油三酯 TG）；用商业试剂盒测定血清胰岛素；采用酶免疫比浊法测定血清高敏 C 反应蛋白（hs-CRP）。通过特定公式计算胰岛素抵抗稳态模型评估指数（HOMA-IR）和 LCI，同时依据美国国家胆固醇教育计划成人治疗小组 III 标准（NCEPATP III）定义代谢综合征。
3. 血压测量：使用汞柱式血压计，在受试者避免咖啡因、吸烟和体力活动 30 分钟后，让其静坐 5 分钟，手臂与心脏保持同一水平，间隔 1 分钟测量 3 次，记录最后两次测量的平均值。
4. 人体测量和饮食测量：受试者穿着轻便衣物、 barefoot 测量身高、体重，使用特定仪器精确测量腰围（WC）、臀围（HC），计算腰臀比（WHR）；借助生物电阻抗分析设备（BIA）评估身体成分。采用经过验证的食物频率问卷（FFQ）评估饮食摄入，通过有效的身体活动问卷评估身体活动状况。
5. 统计分析：运用 SPSS 23 软件进行数据分析。通过 Kolmogorov-Smirnov 检验评估数据正态性，将 LCI 按四分位数分类。使用单因素方差分析（ANOVA）评估 LCI 四分位数间人口统计学和饮食特征差异，卡方检验比较离散变量。通过多个逻辑回归模型分析 LCI 与生化风险因素的关联，采用受试者工作特征曲线（ROC）分析评估 LCI 和其他代谢参数的诊断性能，计算曲线下面积（AUC）和 Youden 指数确定最佳截断值。进行方差膨胀因子（VIF）分析以检验多重共线性。

研究结果

1. 参与者的一般特征：647 名成年参与者中，LCI 较高四分位数的人群年龄更大，且男性比例更高。在人体测量参数方面，LCI 第 3 和第 4 四分位数的 WHR 显著高于第 1 和第 2 四分位数。饮食方面，LCI 最高四分位数的人群红肉摄入量显著更高。
2. 生化变量的比较：LCI 最高四分位数的血清 LDL、TG、TC、FBS、CRP 和收缩压（SBP）值更高，HDL 浓度更低。多因素逻辑回归分析显示，在调整多种因素后，LCI 较高四分位数与更高的血清 CRP、TG、TC 和更低的 HDL 水平相关，部分模型中还与更高的 LDL 和 FBS 水平相关。男性和女性的分析结果存在差异，男性中 LCI 与 CRP 正相关、与 HDL 负相关；女性中 LCI 较高四分位数则表现出更高的 CRP、TG、TC 和更低的 HDL 水平。
3. LCI 对代谢综合征的预测能力：构建 ROC 曲线比较 LCI 和其他指标对代谢综合征的预测价值，结果显示 LCI 的 AUC 为 0.80，高于所有人体测量变量，在生化风险因素中，其 AUC 高于 FBS、TC 和 LDL，但低于 TG。LCI 的 Youden 指数为 0.47，具有一定的敏感性、特异性、真阳性率和假阳性率。在男性和女性的单独分析中，LCI 在人体测量变量中 AUC 最高，在生化变量中预测代谢综合征的重要性仅次于 TG。

研究结论与讨论

本研究首次探讨了 LCI 与肥胖个体代谢综合征之间的关系，发现 LCI 与不良血脂谱、血糖和 CRP 密切相关，且在识别肥胖个体代谢综合征方面具有可接受的能力，但预测能力低于 TG。

血脂异常与炎症密切相关，是炎症发展的重要驱动因素。升高的 TG、TC、LDL-C 和降低的 HDL-C 与炎症和血清 CRP 升高有关，CRP 可通过氧化应激在动脉粥样硬化发展中起中介作用。单个脂质生物标志物无法全面反映脂质代谢状态，而 LCI 整合多种脂质参数，能更全面评估脂质状态，提高心血管疾病识别的准确性。

本研究还发现 LCI 与血清 FBS 呈正相关，且 LCI 最高四分位数的人群红肉和水果摄入量更高。已有研究表明，红肉摄入与血脂异常相关，这可能解释了本研究中 LCI 与代谢参数的关联。此外，研究中 LCI 与代谢或炎症参数的关联在男性和女性中存在差异，这可能与性激素及其与血脂的相互作用有关，但具体机制仍需进一步研究。

在预测能力方面，虽然 LCI 的预测能力低于 TG，但高于其他生化和人体测量参数。TG 在代谢综合征定义中具有重要地位，部分研究也表明其相关指数在预测代谢综合征时 AUC 较高。然而，与 LCI 相比，一些指数考虑的生物标志物较少。LCI 最初用于预测急性冠状动脉综合征，虽其公式原理缺乏详细解释，但它整合多个脂质成分，能突出致动脉粥样硬化和抗动脉粥样硬化脂蛋白之间的失衡，与代谢综合征中的代谢紊乱相符。众多研究已证实 LCI 在预测多种疾病方面的作用，它并非替代传统指标，而是作为补充，为脂质代谢紊乱提供更全面的评估。

综上所述，本研究为 LCI 在肥胖个体代谢综合征评估中的应用提供了重要依据，但由于相关研究较少，仍需进一步开展纵向研究，以更准确地确定 LCI 在临床实践中检测和管理代谢综合征的实用性。