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该研究基于中国健康与营养调查，对 10678 名中国成年人进行 27 年追踪。通过建立身体质量指数（BMI）和腰围（WC）多轨迹模型，发现其上升轨迹与血脂异常风险增加相关，且肠道菌群及代谢物参与其中，为预防血脂异常提供新视角。
研究背景
血脂异常（dyslipidemia）是心血管疾病的主要危险因素，在全球范围内导致大量死亡。在中国，2019 年农村和城市地区因血脂异常导致的死亡分别占总死亡人数的 46.7% 和 44.3%。肥胖是血脂异常的重要驱动因素，身体质量指数（BMI）和腰围（WC）与血脂异常相关。然而，以往纵向研究多关注单一肥胖指标，且未考虑不同发展趋势的亚组，也缺乏对 BMI 和 WC 多轨迹与血脂异常关系的前瞻性研究。同时，肠道微生物组与肥胖、血脂异常的联系逐渐受到关注，但 BMI/WC 对肠道微生物组及相关代谢物的纵向影响尚不清楚。
研究方法
- 研究人群：本研究基于中国健康与营养调查（CHNS），该调查涵盖中国 16 个省和大城市，多轮调查共招募约 15000 名参与者。本研究根据不同分析目的，筛选出多个子数据集，涉及多轨迹分析、关联分析、微生物组和代谢组分析等。
- 数据收集：通过面对面问卷调查收集社会人口学特征、生活方式、饮食摄入、身体活动等信息；现场测量身高、体重、腰围等人体测量数据，并计算 BMI；采集空腹血样和粪便样本，分别用于血脂检测和肠道微生物组、代谢组分析。
- 评估指标：依据相关指南，通过自动生化分析仪检测总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）和低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C），判断是否存在血脂异常。
- 生物信息学分析：对肠道微生物组 DNA 进行提取、扩增和测序，利用 QIIME2 平台生成分类和功能谱；对血清样本进行代谢组分析，采用 LC-ESI-MS/MS 系统检测代谢物。
- 统计分析：运用 GBTM 确定 BMI 和 WC 的多轨迹，通过逻辑回归模型分析多轨迹与血脂异常的关系，进行肠道微生物组和血清代谢物分析，并构建联合模型预测血脂异常风险。
研究结果
- 样本特征：10678 名参与者中，女性占 51.1%。男性和女性的平均年龄分别为 39.6±14.1 岁和 41.0±13.4 岁，平均随访时间分别为 15.9±6.1 年和 15.8±6.3 年。在基线时，参与者在城市居住比例、教育程度、收入、生活方式等方面存在差异。
- BMI 和 WC 的多轨迹：经 GBTM 分析，确定了四种 BMI 和 WC 的多轨迹：正常轨迹（Group 1）、正常 - 上升轨迹（Group 2）、超重 - 上升轨迹（Group 3）、肥胖 - 上升轨迹（Group 4）。不同性别中各轨迹组的人数占比有所不同。
- 多轨迹与血脂异常的关系：在男性中，与 Group 1 相比，Group 2、Group 3 和 Group 4 患血脂异常的风险显著增加，比值比（OR）分别为 2.10、2.69 和 3.56。在女性中，只有 Group 2 患血脂异常的风险增加（OR：1.54）。
- 高风险多轨迹与肠道菌群：男性中，Group 3 的四种 α 多样性指数低于 Group 1，Group 2 和 Group 4 部分 α 多样性指数也低于 Group 1；女性中，Group 2 的 Shannon 指数低于 Group 1。男性中，Group 3、Group 4 与 Group 1 的肠道微生物结构存在显著差异。通过 LASSO 回归和逻辑回归验证，确定了与高风险多轨迹相关的特征菌属，如男性的 Clostridium_sensu_stricto_1、Turicibacter、CHKCI002，女性的 Parabacteroides 和 [Eubacterium]_brachy_group。
- 关键血清代谢物与高风险多轨迹及相关肠道菌群：男性 Group 3 和 Group 4、女性 Group 2 存在差异代谢物。Spearman 相关性分析显示，这些代谢物与特征菌属相关，如 FAHFA (8:0/10:0) 与男性的部分菌属负相关，EPA、(±) 5-HEPE 与女性的部分菌属负相关。
- 血脂异常风险预测模型：构建包含多轨迹、特征菌属和差异代谢物的模型，结果显示加入微生物组和代谢物数据可提高模型预测能力，受试者工作特征曲线（ROC）值从 0.655 提升至 0.875。
讨论
- BMI 和 WC 多轨迹与血脂异常风险的关联：本研究成功建立了 BMI 和 WC 的多轨迹模型，反映了肥胖和中心性肥胖的状态及变化趋势。男性中，BMI 和 WC 上升轨迹与血脂异常风险增加密切相关，而女性中这种关联较弱，可能与男女生活方式、脂肪分布和激素水平差异有关。
- 特定微生物群与高风险多轨迹的关联：研究发现了一些与高风险多轨迹负相关的特征菌属。Clostridium sensu stricto 1 可能有助于预防肥胖，但也有研究显示其在减肥干预后减少；CHKCI002 对肥胖指标可能有益；Turicibacter 与宿主脂质代谢有关，但结果不一致。女性中的 Parabacteroides 和 [Eubacterium]_brachy_group 也与肥胖指标相关。
- 关键血清代谢物与高风险多轨迹及相关肠道菌群的关联：研究中的一些代谢物，如 N-lactoyl-phenylalanine（Lac-Phe）在超重 / 肥胖 - 上升组中的含量与以往动物研究不一致；trimethylamine-N-oxide（TMAO）与多种疾病进展有关，在肥胖和血脂异常中起重要作用；γ-Linolenic acid（GLA, 18:3 n-6）、pinolenic acid 和 EPA 等脂肪酸与有益菌属负相关，且 n-6 PUFA 与 n-3 PUFA 的比例可能影响血脂异常风险。
- 研究优势与局限性：本研究首次联合使用 BMI 和 WC 指标，在大样本自然人群队列中探索其与血脂异常风险的关系，并分析了相关微生物群和代谢物，为肥胖导致血脂异常的机制提供了证据。然而，研究存在局限性，如肠道微生物组和代谢组数据仅在 2015 年收集，无法观察纵向变化；虽调整了多个协变量，但仍可能存在残余混杂；使用 16S rRNA 数据无法明确肥胖与肠道微生物组功能的关系。
结论
本研究表明肥胖指标对男性血脂异常的影响大于女性。确定了一些与长期 BMI 和 WC 轨迹相关的潜在肠道细菌和差异代谢物，揭示了肠道细菌和相关代谢物在肥胖和脂质代谢中的作用。整合微生物组和代谢物数据可增强对血脂异常风险的预测能力。
