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为探究胰岛素样生长因子结合蛋白 - 1（IGFBP - 1）及其配体 IGF - I 与肥胖和生存的关系，研究人员对瑞典双生子进行长达 30 年的研究。结果显示，较低的 IGFBP - 1 与更高的肥胖程度相关，但二者均不能预测生存。这为肥胖及衰老相关研究提供了新依据。
在人体的健康与衰老进程中，肥胖问题始终备受关注，它与多种慢性疾病的发生发展密切相关。胰岛素样生长因子结合蛋白 - 1（Insulin - like growth factor - binding protein - 1，IGFBP - 1）作为胰岛素抵抗的一个重要标志物，其与肥胖之间的联系一直是科研人员探索的热点。以往研究虽发现低循环 IGFBP - 1 浓度与肥胖存在关联，但这种关联在人从中年到老年这一漫长阶段的具体表现，以及 IGFBP - 1 的配体胰岛素样生长因子 I（Insulin - like growth factor I，IGF - I）在其中扮演的角色尚不明确。同时，IGFBP - 1 和 IGF - I 能否预测个体的生存情况也有待研究。为了解开这些谜团，来自英国西苏格兰大学健康与生命科学学院（School of Health and Life Sciences, University of the West of Scotland）以及瑞典卡罗林斯卡学院（Karolinska Institutet）的研究人员开展了相关研究，研究成果发表在《International Journal of Obesity》杂志上。
研究人员采用了多种技术方法来开展此项研究。他们以瑞典双生子登记处（Swedish Twin Registry）中的同性别双生子为样本队列，这些双生子出生于瑞典，部分在 11 岁前分开抚养，还有作为对照的一起抚养的双生子对，在 1986 年邀请 50 岁及以上的双生子参与访谈和健康检查，并采集空腹血样。通过放射免疫分析法测定血清中 IGFBP - 1、IGF - I 和胰岛素的浓度，同时测量身高、体重和腰围等人体测量指标。在数据分析方面，运用潜在生长曲线模型（Latent growth curve models）探究 BMI 和腰高比（Waist - to - height ratio，WHtR）的轨迹与 IGFBP - 1、IGF - I 的关系，利用 Cox 比例风险回归模型（Cox proportional hazards regression models）分析二者与生存的关联。
下面来看具体的研究结果。
- 基线数据：研究发现不同出生队列的双生子在多个指标上存在差异。1900 - 1917 年出生队列的空腹 IGFBP - 1 和胰岛素浓度最高，尽管胰岛素与 IGFBP - 1 通常呈负相关，但该队列中二者浓度却同时偏高。在分层多元回归分析中，胰岛素、年龄和性别可解释 27% 的 IGFBP - 1 浓度变异；BMI 是胰岛素浓度变异的重要预测因素；年龄、胰岛素和男性性别则显著影响 IGF - I 浓度。并且，IGFBP - 1 浓度较高的双生子，其胰岛素浓度更低，在部分队列中，BMI、WHtR 和 IGF - I 浓度也更低。
- BMI 和 WHtR 轨迹：研究表明，BMI 与年龄呈曲线关系，在 70 - 75 岁前上升，之后下降，而 WHtR 随年龄持续上升。较低的基线 IGFBP - 1 浓度与 73 岁时较高的 BMI 和 WHtR 相关，即便调整胰岛素后这种关联依然存在，但 IGFBP - 1 与 BMI 和 WHtR 轨迹的斜率及形状并无关联。此外，通过双生子对间和对内模型分析发现，IGFBP - 1 与 BMI、WHtR 截距水平的关联部分可由家族因素解释，但在双生子对内仍具有统计学意义。而基线 IGF - I 浓度与 BMI、WHtR 的截距、斜率及形状均无关联。
- 生存：不同出生队列双生子的平均死亡年龄存在差异，1925 - 1944 年出生队列中 IGFBP - 1 较低的双生子生存情况似乎更差。然而，Cox 回归模型分析显示，基线 IGFBP - 1 和 IGF - I 浓度均不能显著预测生存。
综合研究结果与讨论部分，此项研究意义重大。研究证实了较低的循环 IGFBP - 1 浓度与中年到老年期较高的肥胖程度相关，但不影响肥胖的变化趋势，且这种关联部分受家族因素影响。同时，明确了 IGF - I 与 BMI、WHtR 及其轨迹并无关联，并且 IGFBP - 1 和 IGF - I 均无法预测生存。不过，研究也存在一定局限性，如未纳入糖尿病等 cardiometabolic 疾病信息，未检测 IGFBP - 1 其他调节因子浓度，且相关指标仅在基线测量一次。尽管如此，该研究为深入理解 IGFBP - 1 和 IGF - I 在人体肥胖和衰老过程中的作用提供了新的视角，有助于推动肥胖及衰老相关疾病的研究，为后续制定针对性的干预措施和健康管理策略奠定了理论基础。
