中国老年人血浆致动脉粥样硬化指数与新发2型糖尿病之间的关联：一项纵向研究

《Frontiers in Endocrinology》：Association between atherogenic index of plasma and new onset of type 2 diabetes among elderly in China: a longitudinal study

AIP与老年人新发2型糖尿病的纵向关联研究显示，AIP值升高显著增加糖尿病风险，各 quartile组风险比分别为1.00（参照组）、1.26、1.40和1.57，且存在非线性剂量-效应关系。ROC分析表明AIP诊断效能（AUC=0.601）优于TG（0.589）和HDL-C（0.567）。亚组分析证实关联在年龄、性别等分层中均成立。研究证实AIP是预测老年人群新发2型糖尿病的有效生物标志物，提示通过调控脂质代谢（尤其是TG/HDL-C比值）预防糖尿病具有临床价值。

　　这项研究聚焦于老年人群体中脂质异常指数（AIP）与新发2型糖尿病（T2D）之间的纵向预测关系。AIP作为一种创新的脂质标志物，最初由Dobiásová和Frohlich于2001年提出，用于评估动脉粥样硬化风险。然而，尽管已有研究发现AIP与心血管疾病（CVD）之间存在关联，其在预测T2D方面的研究仍较为有限，尤其是在老年人群体中。本研究通过对中国深圳社区老年人群的大型队列数据进行分析，揭示了AIP与T2D发生之间的显著联系，为临床监测和预防T2D提供了新的视角。

研究数据来源于“深圳社区老年人群的基线健康与生活方式调查”（BaHLS），该调查从2020年开始，涵盖了22,809名65岁及以上老年人。研究者通过对AIP值进行四分位数分组，分析了不同AIP水平与T2D新发风险之间的关系。此外，研究还利用了广义可加模型（GAM）和多变量Cox比例风险模型，探讨了AIP对T2D的预测价值，并通过受试者工作特征（ROC）曲线比较了AIP、甘油三酯（TG）和高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）在预测T2D方面的效能。

研究结果显示，共有18,295名参与者被纳入分析，其中1,300人最终被诊断为T2D。经过对多种混杂因素的调整后，研究发现AIP与T2D的发病率呈显著正相关。具体而言，AIP处于第二至第四组的个体，其T2D新发风险分别比第一组增加了26%、40%和57%。这一趋势表明，随着AIP值的升高，T2D的发病风险也随之增加。进一步的ROC曲线分析显示，AIP的曲线下面积（AUC）为0.601，高于TG（0.589）和HDL-C（0.567），表明AIP在预测T2D方面具有更高的诊断价值。通过计算Youden指数，研究还确定了AIP、TG和HDL-C的最佳临界值，分别为0.355、1.495和1.235，进一步支持了AIP作为T2D预测指标的实用性。

研究还发现，AIP与T2D风险之间存在非线性关系。当AIP值小于或等于0时，每增加一个单位的AIP，T2D风险显著上升2.98倍；而当AIP值大于0时，每增加一个单位，风险则上升1.95倍。这一结果提示，AIP的数值变化在不同区间对T2D风险的影响程度存在差异，说明在实际应用中需要更加细致地评估个体的AIP水平。此外，子群分析显示，AIP与T2D风险之间的关系在大多数子群中仍然显著，包括不同年龄组、性别和教育水平的个体。这表明AIP的预测价值具有一定的普适性，但同时也提示了不同人群可能存在差异，需进一步研究确认。

值得注意的是，研究中提到的AIP计算方法基于TG与HDL-C的比值，并采用对数形式（log10^[TG/HDL-C]）进行表达。这种方法不仅反映了两种脂质指标的相对比例，还能够更全面地体现脂蛋白颗粒的大小变化，从而更准确地反映脂质代谢异常的整体情况。相比之下，单独使用TG或HDL-C可能无法全面捕捉到脂质异常对糖尿病风险的综合影响，因此AIP作为一种综合指标，可能在临床应用中更具优势。

在研究方法上，研究者采用了严格的纳入和排除标准，确保数据的完整性和代表性。例如，排除了年龄低于65岁、数据缺失或已患有T2D的个体，最终纳入的样本具有较高的同质性，能够更好地反映老年人群中AIP与T2D风险之间的关系。同时，研究还通过面对面的问卷调查和标准化的体检流程，收集了包括社会人口学特征、生活方式、身体测量和生物标志物在内的多种变量，从而构建了一个全面的预测模型。

研究的结论指出，AIP与T2D新发之间存在显著的正向关联，这表明AIP可以作为评估和监测T2D风险的重要指标。特别是在中国快速老龄化的背景下，通过改善老年人的血脂水平，可以有效降低T2D的发病率。研究还强调了生活方式干预的重要性，如增加身体活动、优化饮食结构等，这些措施有助于改善脂质代谢，从而在一定程度上预防糖尿病的发生。

然而，研究也指出了其局限性。首先，尽管研究已经考虑了多种潜在的混杂因素，但仍可能存在未纳入的变量，如体力活动水平、饮食摄入和遗传易感性等，这些因素可能对T2D的发展产生影响。其次，部分数据来源于问卷调查，这可能引入回忆偏差，影响研究结果的准确性。此外，虽然纵向研究显示AIP与T2D之间的关系比横断面研究更为显著，但研究并未深入探讨其潜在的生物学机制，因此需要进一步的实验研究来验证这一关联。最后，研究指出，尽管AIP在预测T2D方面优于单独的TG或HDL-C，但其预测性能仍有提升空间，未来可能需要结合其他指标，如糖化血红蛋白（HbA1c）、腰围和BMI等，以提高预测的准确性和可靠性。

总体而言，这项研究为AIP在预测T2D中的应用提供了新的证据，特别是在老年人群体中，AIP的预测价值得到了充分验证。然而，由于研究样本的局限性以及数据来源的某些偏差，研究结果仍需在更大规模的队列中进行验证。未来的研究可以进一步探索AIP与T2D之间的生物学机制，并结合其他临床指标，构建更为全面的预测模型。此外，研究还强调了针对老年人群的早期干预措施的重要性，包括生活方式调整和定期健康监测，这些措施有助于降低T2D的发生率，提高老年人的生活质量。