基于血清肌酐和胱抑素 C 的肌少症指数与糖尿病发病风险的关联研究：为糖尿病防治带来新曙光

为探究肌少症指数（基于血清肌酐和胱抑素 C）与糖尿病发病风险的关系，研究发现该指数越高，糖尿病风险越低，或可用于预测糖尿病风险。

　　# 肌少症指数与糖尿病发病风险关联研究解读
在当今社会，糖尿病已成为严重威胁人类健康的全球性公共卫生问题。它就像一个隐藏在暗处的 “健康杀手”，悄无声息地影响着无数人的生活质量和寿命。随着人们生活方式的改变和老龄化进程的加快，糖尿病的发病率和患病率呈逐年上升趋势，给个人、家庭和社会都带来了沉重的负担。

近年来，越来越多的研究开始聚焦于肌肉量和功能对糖尿病风险的影响。肌肉，作为人体重要的葡萄糖代谢器官，一旦其质量和功能下降，也就是出现肌少症（sarcopenia），就可能会增加患糖尿病的风险。肌少症是一种常见于老年人的肌肉退行性综合征，主要表现为肌肉量和力量的减少。研究表明，肌少症不仅与葡萄糖代谢降低有关，还可能导致胰岛素抵抗和慢性炎症，这些都为糖尿病的发生埋下了隐患。然而，目前关于肌少症与糖尿病发展之间的关系并不明确，存在诸多争议。

与此同时，一种基于血清肌酐和胱抑素 C 的肌少症指数被提出，用于评估肌肉量和功能。这个指数具有测量简单、可重复性强的优点，已在不同人群的肌少症筛查中得到广泛应用。但它与糖尿病风险之间的关系，在很大程度上还未被深入探究。鉴于这个易于获取的生物标志物具有潜在的临床应用价值，迫切需要纵向研究来初步探索其在糖尿病风险评估中的作用，为后续研究和糖尿病预防策略提供依据。

在此背景下，上海中医药大学龙华医院的研究人员 Wang Xuanyu、Bai Yan、Zhang Fan 和 Que Huafa 基于中国健康与养老追踪调查（CHARLS）的数据，开展了一项旨在探究肌少症指数在糖尿病风险中潜在预测作用的研究。该研究成果发表在《European Journal of Medical Research》上，为糖尿病的防治提供了新的思路和方向。

研究人员开展此项研究时，主要运用了以下关键技术方法：

1. 数据收集：从大规模、具有全国代表性的中国健康与养老追踪调查（CHARLS）中获取数据，该调查涵盖了中国 45 岁及以上成年人的相关信息。
2. 指标计算：根据血清肌酐和胱抑素 C 水平计算肌少症指数，公式为：肌少症指数 = 血清肌酐（mg/dL）/ 血清胱抑素 C（mg/dL）× 100 。
3. 事件确定：通过随访调查，依据美国糖尿病协会的诊断标准，将空腹血糖≥7.0 mmol/L 或之前被医生诊断为糖尿病定义为糖尿病事件，以此确定新发病例。
4. 统计分析：运用 Cox 比例风险回归模型分析肌少症指数与糖尿病发病风险之间的关系，并对年龄、性别、生活方式、疾病相关变量等潜在混杂因素进行调整 。

研究结果

1. 基线特征：研究共纳入 7718 名 45 岁及以上的成年参与者，并根据肌少症指数的分布将其分为 4 组。结果发现，四组参与者在年龄、性别、居住地点、婚姻状况、教育水平等基线特征方面存在显著差异。例如，与肌少症指数最高的 Q4 组相比，Q1 组的参与者更有可能吸烟、饮酒，且患高血压和抑郁症状的比例更高。
2. 肌少症指数与糖尿病发病事件的关联：在平均 5.0 年的随访期内，共记录到 501 例新的糖尿病病例。Cox 比例风险模型分析显示，与 Q1 组相比，Q2、Q3 和 Q4 组患糖尿病的风险分别降低了 5.6%（HR = 0.944；95% CI 0.733 - 1.215，P = 0.656）、8.8%（HR = 0.912；95% CI 0.707 - 1.176，P = 0.479）和 10.4%（HR = 0.896；95% CI 0.693 - 1.156，P = 0.398）。当将肌少症指数作为连续变量纳入多变量调整模型时，肌少症指数每增加 1 个单位，糖尿病发病风险降低 0.3%（HR = 0.997；95% CI 0.993 - 1.001，P = 0.140）；每增加 1 个标准差，糖尿病发病风险降低 7.6%（HR = 0.924；95% CI 0.832 - 1.026，P = 0.140） 。此外，通过限制立方样条回归分析发现，肌少症指数与糖尿病发病风险之间存在线性负相关关系（P_非线性=0.489）。

研究结论与讨论

该研究首次基于具有全国代表性的 CHARLS 队列数据，探讨了肌少症指数与糖尿病发病风险之间的关系。研究发现，较高的肌少症指数与中老年人较低的糖尿病发病风险相关，这为糖尿病的预防和管理提供了新的线索。

与以往研究相比，该研究不仅进一步证实了肌少症或肌肉量 / 功能下降与糖尿病风险之间的关联，还首次基于大规模全国人口样本提供了循证依据。并且，本研究使用的基于血清肌酐和胱抑素 C 的肌少症指数，与传统评估肌肉量的方法（如双能 X 线吸收法（DXA）或生物电阻抗分析法（BIA））相比，具有测量简单、可重复性强的优势，有望成为一种简单有效的糖尿病风险筛查工具。

然而，该研究也存在一些局限性。例如，研究仅在基线时测量了肌少症指数，无法捕捉随访期间的动态变化；尽管尽可能调整了混杂因素，但仍存在一些未测量的因素（如饮食习惯、身体活动变量等）可能影响研究结果；研究仅在中国人群中进行，其结果能否推广到其他地区或种族人群还需进一步研究；此外，该人群中肌少症指数的诊断阈值尚未达成共识。

针对这些局限性，未来的研究可以从以下几个方向展开：开展多次测量肌少症指数的纵向研究，以更好地了解肌肉量变化与糖尿病风险之间的动态关系；更全面地评估潜在混杂因素，深入探究其潜在机制；针对不同人群，研究肌少症指数的最佳截断点；进行干预研究，验证通过运动或营养补充等方式维持肌肉量是否能有效预防高危人群患糖尿病；探索肌少症指数与其他糖尿病风险因素之间的潜在相互作用；结合肌少症指数和传统肌肉量测量方法，验证该生物标志物在大规模糖尿病风险筛查和预防项目中的实用性。

总之，这项研究为糖尿病的防治提供了重要的初步证据，表明基于血清肌酐和胱抑素 C 的肌少症指数可能与中老年人糖尿病发病风险相关，具有潜在的糖尿病风险评估价值。尽管还需要更多研究来验证这些结果，并深入了解其动态关系和潜在机制，但这一发现无疑为糖尿病的研究和防治开辟了新的道路，为未来的研究和临床实践奠定了基础。