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为探究 Remnant 胆固醇（RC）与肥胖表型的关联，研究人员利用美国国家健康和营养检查调查（NHANES）数据开展研究。结果显示 RC 与不良肥胖表型正相关，当 RC 超 0.51 mmol/L 时风险增加。该研究为肥胖临床管理提供新方向。
肥胖，这个在全球范围内迅速蔓延的 “健康杀手”，正严重威胁着人们的身体健康。传统上，临床对肥胖的评估大多依赖于体重指数（BMI），或者只是简单地对个别肥胖相关合并症（ORCs）进行评估，这样的评估方式往往忽略了肥胖对整个身体系统的广泛影响。2014 年和 2016 年，美国临床内分泌学家协会（AACE）和美国内分泌学会（ACE）推出了基于肥胖的慢性病（ABCD）分期系统，试图对肥胖进行更全面的评估，但因其操作复杂、耗费资源，在实际应用中受到了很大限制。2025 年 1 月，《柳叶刀糖尿病与内分泌学》杂志发布了新的临床肥胖定义和诊断标准，然而，这一标准同样面临着临床实施困难的问题。在这样的背景下，寻找一个简单有效的肥胖表型筛查指标迫在眉睫。
血脂异常是肥胖常见的并发症之一，其中，Remnant 胆固醇（RC）作为肥胖相关血脂异常的一个重要标志，逐渐受到了研究人员的关注。以往研究表明，RC 不仅与 BMI 呈正相关，还在肥胖向病态肥胖的发展过程中起着关键作用，而且它对肥胖个体心血管风险的预测能力比正常体重个体更强。然而，目前关于 RC 在肥胖表型系统评估中的作用还缺乏足够的数据支持。
为了解开这些谜团，华中科技大学同济医学院附属同济医院等机构的研究人员利用美国国家健康和营养检查调查（NHANES）2011 - 2018 年 4 个周期的数据开展了一项研究。
研究人员首先对数据进行筛选，排除了数据不完整、关键协变量缺失、年龄不符合要求以及未达到肥胖诊断标准的参与者。最终，确定了 3207 名成年参与者纳入研究。
在研究过程中，研究人员通过采集清晨外周血样，采用 Friedewald 计算法估算低密度脂蛋白胆固醇（LDL - C）浓度，并通过总胆固醇（TC）减去 LDL - C 和高密度脂蛋白胆固醇（HDL - C）的浓度来计算 RC 浓度。根据 RC 水平，参与者被分为三个三分位数组：Tertile 1（T1，0.07 - 0.41 mmol/L）、Tertile 2（T2，0.42 - 0.67 mmol/L）和 Tertile 3（T3，0.68 - 2.10 mmol/L）。
对于肥胖的评估，研究人员依据 2025 年临床肥胖指南，从两个方面进行判断。一是根据 BMI、腰围（WC）、腰高比（WHtR）、体脂百分比（BF）等指标诊断肥胖；二是通过评估多器官系统功能，包括心血管、代谢、肝脏、肾脏等 9 个系统的 18 个具体项目，来区分临床肥胖和亚临床肥胖。同时，研究人员还依据 AACE/ACE 肥胖指南对肥胖进行分期，分为 Stage 0（无 ORCs 的肥胖）、Stage 1（有一个或多个轻度至中度 ORCs 的肥胖）和 Stage 2（有一个或多个严重 ORCs 的肥胖）。
在统计分析方面，考虑到 NHANES 的复杂抽样设计，研究人员使用调查加权的方法确保数据具有全国代表性。他们运用加权线性回归分析评估 RC 浓度三分位数组间的趋势，采用加权多变量逻辑回归模型估计 RC 与亚临床 / 临床肥胖以及肥胖分期的关联，并通过受限立方样条（RCS）回归模型评估血清 RC 水平与肥胖表型的剂量反应关系。此外，研究人员还进行了敏感性分析，排除了接受降脂药物治疗的参与者，以验证结果的稳健性。
研究结果令人瞩目。在参与者特征方面，研究发现随着 RC 浓度的升高，参与者患高血压、糖尿病或糖尿病前期、心血管疾病的比例增加，同时使用降脂和降压药物的比例也更高。通过双能 X 线吸收法（DEXA）测量的身体成分显示，内脏脂肪面积（VFA）、总腹部脂肪面积和内脏与皮下脂肪比（VSR）随着 RC 浓度的升高而显著增加，而皮下脂肪面积（SFA）和 BF 没有明显变化趋势，且肌肉相关参数在高 RC 浓度组中更高。
在 RC 与亚临床 / 临床肥胖的关系上，临床肥胖的患病率随着 RC 水平的升高而显著增加。多变量调整后的 OR 值显示，T3 组参与者发生临床肥胖的风险显著高于 T1 组。RCS 分析表明，RC 水平与临床肥胖风险之间存在非线性剂量反应关系，阈值约为 0.51 mmol/L。
对于 RC 与 AACE/ACE 指南定义的肥胖分期，研究发现所有参与者中没有 Stage 0 的患者，随着 RC 水平的升高，Stage 2 的肥胖患者比例显著增加。T3 组中严重 ORCs 的患病率最高，且大多数 ORCs 的患病率和分期随着 RC 浓度的升高而增加。
研究结论指出，RC 浓度与不良肥胖表型之间存在正相关且独立的关联。当 RC 水平超过 0.51 mmol/L 时，不良肥胖表型的风险显著增加。这意味着 RC 有望成为一个简单有效的肥胖表型初始筛查指标，在临床实践中，医生可以通过监测肥胖患者的 RC 水平，快速识别出高风险人群，从而进行早期干预，这对于改善患者的健康状况、减轻肥胖带来的负担具有重要意义。
在讨论部分，研究人员指出，该研究首次全面评估了 RC 与通过多器官功能评估定义的肥胖表型之间的关系，具有重要的创新性。研究结果表明，RC 与异位脂肪沉积密切相关，而不是简单的脂肪扩张，这为肥胖的发病机制研究提供了新的视角。同时，研究还发现 RC 与肌肉质量之间存在正相关，这可能是由于 DEXA 在测量肥胖个体肌肉质量时存在误差，以及脂质代谢异常和脂肪分布异质性的共同作用。此外，研究结果还显示 RC 可以独立于 TG 水平预测临床肥胖和肥胖分期的进展，进一步强调了评估血清 RC 水平的重要性。
研究的优势在于，首次探索了 RC 与两种权威肥胖指南定义的肥胖表型之间的关联，为临床实践提供了重要参考；全面评估了 ORCs 的临床表现和分期，系统反映了肥胖表型；采用了最新的肥胖诊断标准，并利用了具有全国代表性的 NHANES 数据，同时运用了严谨的统计方法，增强了研究结果的可靠性。然而，研究也存在一些局限性，如研究的观察性本质无法确定因果关系，可能存在未测量的潜在变量影响结果，以及 RC 间接计算可能导致的偏差。尽管如此，研究人员认为这些局限性对研究结果的影响较小，并且间接计算 RC 的方法具有成本效益，可为临床管理提供有价值的数据。
总之，这项研究为肥胖的临床管理开辟了新的道路，为医生提供了一个新的评估指标，有望在未来的临床实践中发挥重要作用，帮助更多的肥胖患者预防和控制相关疾病，提高生活质量。
