骨骼肌质量与内脏脂肪面积比值对代谢健康型肥胖和代谢不健康非肥胖表型的鉴别价值：基于NHANES的横断面研究

《Lipids in Health and Disease》：Association of the skeletal muscle mass to visceral fat area ratio with metabolically healthy obesity and metabolically unhealthy non-obesity: a cross-sectional study based on NHANES 2011–2018

本研究基于NHANES 2011-2018数据，探讨骨骼肌质量与内脏脂肪面积比值(SVR)与代谢健康型肥胖(MHO)和代谢不健康非肥胖(MUNO)的关联。通过多变量逻辑回归和限制性立方样条分析发现，较高SVR与MHO正相关(OR=1.48)，与MUNO负相关(OR=0.47)。ROC曲线显示SVR对MUNO的判别效能最佳(AUC=0.71)。结果表明SVR可作为BMI之外评估肥胖代谢异质性的补充指标，为早期风险分层提供新思路。

　　

在现代社会，肥胖已成为全球性的健康挑战，但并非所有肥胖者都会出现代谢异常，也并非所有体重正常者都能免于代谢问题。这种异质性使得传统的体重指数(BMI)在评估代谢健康时显得力不从心。代谢健康型肥胖(MHO)个体尽管体重超标却保持正常代谢功能，而代谢不健康非肥胖(MUNO)个体虽然体重正常却存在胰岛素抵抗、高血压等代谢异常。如何准确识别这些特殊表型，成为临床实践中的难点。

为了解决这一问题，研究人员将目光投向了身体成分的评估。骨骼肌作为葡萄糖代谢的主要场所，其质量减少与胰岛素抵抗密切相关；而内脏脂肪面积(VFA)的增加则会释放促炎因子，加剧代谢紊乱。骨骼肌质量与内脏脂肪面积比值(SVR)这一指标，恰好同时反映了这两个代谢关键因素的综合平衡。Wang等人在《Lipids in Health and Disease》发表的最新研究，首次系统探讨了SVR与肥胖代谢表型的关联。

研究团队利用美国国家健康与营养调查(NHANES)2011-2018周期的数据，纳入了4,609名20-59岁成年人。通过双能X线吸收测定法(DXA)测量四肢骨骼肌质量(ASM)和内脏脂肪面积，计算SVR值。根据BMI和代谢综合征组分将参与者分为MHO、代谢不健康肥胖(MUO)、MUNO和代谢健康非肥胖(MHNO)四组。

主要技术方法

本研究采用横断面设计，基于NHANES数据库的体成分测量数据（通过DXA获取ASM和VFA）和实验室检测指标（包括血脂、血糖等）。运用多变量逻辑回归模型分析SVR与肥胖表型的关联，通过限制性立方样条(RCS)检验非线性关系，利用受试者工作特征(ROC)曲线评估判别效能，并进行亚组分析和敏感性分析验证结果稳健性。

研究结果

基线特征分析

研究人群平均年龄39.47岁，男性占51.05%。MHO和MUNO的患病率分别为5.06%和39.97%。SVR均值为0.31 kg/m²，在不同表型组间存在显著差异(P<0.001)。MHO组参与者更年轻、女性比例更高、合并症更少，而MUNO组则年龄较大、男性为主、合并症较多。

SVR与肥胖表型的关联

多变量调整后，SVR每增加1个标准差(SD)，MHO的发生风险增加48%(OR=1.48;95%CI:1.16-1.89)。相反，SVR每增加1-SD，MUNO的风险降低53%(OR=0.47;95%CI:0.37-0.60)。当SVR按三分位分组时，最高分位组比最低分位组的MHO风险增加2.18倍，MUNO风险降低80%。

亚组分析发现

饮酒状态显著影响SVR与MHO的关联，在当前或既往饮酒者中关联更强。对于MUNO，年龄和性别存在显著交互作用，45-59岁人群和男性中的负向关联更为明显，这可能与年龄相关的肌肉减少和性别特异的脂肪分布模式有关。

判别效能评估

ROC分析显示，SVR对MHO的判别能力一般(AUC=0.65)，但对MUNO的判别效能达到可接受水平(AUC=0.71)，优于其他常用体成分指标如腰围(WC)、腰高比(WHtR)和内脏脂肪面积等。

敏感性分析

排除缺失数据或服用降脂药物的参与者后，结果保持稳健，证实了研究发现的可靠性。

结论与讨论

本研究首次在大样本人群中证实SVR与肥胖代谢表型存在独立关联。较高SVR值可能反映了更有利的肌肉-脂肪平衡，这与改善胰岛素敏感性、减少炎症因子释放的生理机制相符。骨骼肌通过增加葡萄糖摄取和能量消耗促进代谢健康，而内脏脂肪则通过释放肿瘤坏死因子α(TNF-α)、白细胞介素6(IL-6)等促炎因子加剧代谢紊乱。

特别值得注意的是，SVR与MUNO的强关联提示这一指标在识别"体重正常但代谢异常"这一容易被忽视的高危人群方面具有独特价值。这类人群通常因BMI正常而被低估风险，SVR可能为此提供重要的补充信息。

然而，SVR的判别效能尚属有限，其临床实用性需要前瞻性研究进一步验证。未来研究应探讨SVR动态变化与代谢表型转化的关系，并深入解析其背后的生物学机制，包括与肠道菌群、肌因子和脂肪因子的潜在相互作用。

这项研究为肥胖的精准分型提供了新思路，提示临床评估肥胖相关代谢风险时，除BMI外还应综合考虑肌肉和脂肪的质与量。SVR作为非侵入性指标，有望在公共卫生筛查和个体化健康管理中发挥辅助作用，但将其转化为临床实践仍需更多证据支持。