重磅发现！TyG 相关指数或成胰腺癌风险评估新 “密码”，解锁精准防控新可能

为探究 TyG 相关指数与胰腺癌（PC）风险的关系，研究人员开展了相关研究。结果发现二者存在独立关联，尤其是 TyG、TyG - BMI 和 TyG - WC。该研究为 PC 风险评估提供新方向，值得科研读者一读。

　　

在医学研究的广阔领域中，胰腺癌（Pancreatic Cancer，PC）犹如一颗 “定时炸弹”，时刻威胁着人们的健康。它是一种极具侵袭性的恶性肿瘤，发病率逐年上升，可早期症状却十分隐匿，很多患者确诊时已到晚期，错过了最佳治疗时机。而且，胰腺癌还特别 “狡猾”，容易转移到肝脏、肺部等重要器官，预后情况非常差。所以，寻找有效的风险预测指标，提前发现高危人群，成了医学专家们亟待解决的难题。

胰岛素抵抗（Insulin Resistance，IR）作为代谢综合征（Metabolic Syndrome，MetS）的关键一环，一直备受关注。研究发现，MetS 与胰腺癌风险存在关联，而 IR 在其中扮演着重要角色。传统评估 IR 的方法，像高胰岛素 - 正常血糖钳夹试验，虽然精准，却因为操作复杂、具有侵入性，很难在大规模研究中推广使用。后来出现的稳态模型评估胰岛素抵抗指数（Homeostatic Model Assessment for IR，HOMA-IR），也因为胰岛素测量的各种问题，比如不同实验室测量方法和试剂不同，结果不稳定，以及胰岛素分泌的脉冲性和昼夜节律，导致一次测量无法准确反映整体情况，使其应用受到限制。

就在大家为寻找更合适的 IR 评估指标发愁时，甘油三酯 - 葡萄糖（Triglyceride-Glucose，TyG）指数出现了。它就像是黑暗中的一丝曙光，只需要空腹甘油三酯（Triglyceride，TG）和空腹血糖（Fasting Blood Glucose，FBG）这两个常见的检测指标，不仅获取方便、结果稳定，还与多种癌症相关。更让人惊喜的是，有研究表明，它和肥胖指标（如体重指数 Body Mass Index，BMI、腰围 Waist Circumference，WC、腰臀比 Waist-to-Hip Ratio，WHR）联合使用，预测疾病风险的准确性可能更高。然而，TyG 相关指数与胰腺癌风险之间的关系，却一直是个未解之谜，亟待科学家们去探索。

为了揭开这个谜团，研究人员在《BMC Cancer》期刊上发表了名为 “Triglyceride-glucose related indices and risk of incident pancreatic cancer: a large-scale prospective cohort study in UK Biobank” 的论文。他们通过研究发现，TyG 相关指数与胰腺癌发病风险密切相关，尤其是 TyG 指数、TyG-BMI 和 TyG-WC，这一发现为胰腺癌风险评估提供了新的方向，对构建更全面的胰腺癌风险评估框架意义重大。

在这项研究中，研究人员运用了多种关键技术方法。他们从英国生物银行（UK Biobank）获取了大量数据，这个生物银行就像是一个装满医学宝藏的 “百宝箱”，为研究提供了丰富的资源。研究人员先对数据进行筛选，排除了有基线 PC 诊断、数据不完整以及随访时间过短的个体，最终确定了 428,152 名参与者。接着，他们计算了 TyG 相关指数，包括 TyG、TyG-BMI、TyG-WC 和 TyG-WHR。在分析过程中，采用了协变量调整的 Cox 比例风险回归模型和限制立方样条（Restricted Cubic Spline，RCS）分析，来探究 TyG 相关指数与 PC 发病风险的关系。同时，还进行了亚组分析和敏感性分析，让研究结果更加可靠。

下面来看看具体的研究结果：

1. 参与者的基线特征：研究人员像侦探一样，仔细对比了患 PC 和未患 PC 的参与者的基线特征。他们发现，患 PC 的人往往年龄更大、男性居多、受教育程度更高，而且糖尿病、高血压和胰腺炎的患病率也更高。在饮食习惯上，他们的肉类和蔬菜摄入量更大。此外，患 PC 的参与者 BMI、WC、HC、WHR、HbA₁c、FBG、TG 和 TyG 相关指数水平明显更高，而 TC、HDL-C、LDL-C 和 IGF-1 水平则更低。这些差异就像是一个个重要线索，为后续研究指明了方向。
2. TyG 相关指数与 PC 发病风险的关系：研究人员运用 KM 累积发病率曲线进行分析，发现 TyG 相关指数升高，PC 发病风险也跟着升高。随后，他们建立了三个协变量调整的 Cox 模型，进一步验证了这一关系。在调整了各种可能影响结果的因素后，TyG、TyG-BMI、TyG-WC 和 TyG-WHR 都与 PC 风险呈现显著关联。而且，将 TyG 相关指数按四分位数分组后发现，随着指数升高，PC 风险也逐渐增加。
3. RCS 分析结果：RCS 分析就像是一个 “透视镜”，帮助研究人员更深入地观察 TyG 相关指数与 PC 风险之间的关系。结果显示，在调整年龄和性别，以及所有协变量后，TyG、TyG-BMI、TyG-WC 和 TyG-WHR 与 PC 风险都呈现线性关系。这表明，这些指数越高，PC 发病风险就越高，它们之间的关系一目了然。
4. 亚组分析和敏感性分析：为了了解不同人群中 TyG 相关指数与 PC 风险的关系，研究人员进行了亚组分析。他们发现，在没有高血压和胰腺炎病史，以及有饮酒史的人群中，TyG、TyG-WC 和 TyG-WHR 与 PC 风险的关联更强。在年龄方面，TyG-BMI 和 TyG-WC 与 PC 风险的关联在 60 岁以下的人群中更为显著。而且，敏感性分析排除了随访时间小于 2 年的参与者后，TyG 相关指数与 PC 风险的关系基本不变，这让研究结果更加稳固可靠。

综合研究结果和讨论部分来看，这项研究意义非凡。它首次明确了 TyG 相关指数与胰腺癌风险之间的关系，为胰腺癌风险评估提供了新的 “武器”。以前，医生们在评估胰腺癌风险时，可用的指标有限，而现在，TyG 相关指数的出现，让评估更加全面、准确。同时，这也为深入研究胰腺癌的发病机制打开了新的大门。不过，研究也存在一些局限性，比如这是一项观察性研究，不能确定因果关系，而且研究对象主要来自欧洲，在其他地区和种族中的适用性还需要进一步研究。但这并不影响它的重要价值，就像一颗启明星，为后续研究照亮了方向。相信在未来，随着研究的不断深入，我们对胰腺癌的认识会越来越深刻，也能找到更多有效的预防和治疗方法，让人们远离这一 “健康杀手” 的威胁。