《The Journal of Prevention of Alzheimer's Disease》：The association of estimated glucose disposal rate with white matter hyperintensities: A large prospective cohort study
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本研究针对胰岛素抵抗(IR)评估方法复杂、临床实用性差的问题，通过分析UK Biobank中34,789名参与者的数据，首次探讨了新型IR标志物估计葡萄糖处置率(eGDR)与脑白质高信号(WMH)体积的关联。结果显示eGDR每增加1个标准差，WMH体积显著降低0.057个单位(β=-0.057)，且存在明显的剂量反应关系。研究表明eGDR可作为预测脑小血管病(CSVD)风险的实用生物标志物，为早期干预提供新思路。
随着人口老龄化进程加速，脑小血管病(CSVD)相关认知功能障碍已成为重大公共卫生问题。脑白质高信号(WMH)作为CSVD的典型神经影像学标志物，其体积增加与卒中、痴呆风险密切相关。然而，目前缺乏简便有效的生物标志物来早期识别WMH高危人群。胰岛素抵抗(IR)被认为是CSVD的重要危险因素，但传统IR评估方法如高胰岛素-正葡萄糖钳夹技术(HEC)和稳态模型评估(HOMA-IR)因操作复杂、成本高昂，难以在临床推广。
在这项发表于《The Journal of Prevention of Alzheimer's Disease》的研究中，Han Wang等研究者利用英国生物样本库(UK Biobank)的大规模数据，首次探讨了新型IR标志物——估计葡萄糖处置率(eGDR)与WMH体积的关联。eGDR作为基于腰围、血压和糖化血红蛋白(HbA1c)计算的复合指标，具有简便、经济、无创等优势，在心血管疾病风险评估中已展现出良好价值。
研究团队采用多中心前瞻性队列设计，最终纳入34,789名基线无卒中或痴呆史的参与者。通过T2-FLAIR磁共振成像(MRI)获取WMH体积数据，并采用脑强度异常分类算法(BIANCA)进行自动化定量分析。eGDR的计算公式为：21.158 - (高血压×3.407) - (0.551×HbA1c) - (0.09×腰围)。
主要发现显示，在完全调整模型中，eGDR每增加1个标准差，WMH体积显著降低0.057个单位(β=-0.057)。与eGDR最低四分位数组(Q1)相比，Q2、Q3和Q4组的WMH体积分别降低0.068、0.199和0.295个单位，呈现明显的剂量反应关系(p<0.001)。限制性立方样条分析证实eGDR与WMH体积存在线性负相关关系(p for nonlinearity>0.05)。
亚组分析表明，这种关联在年龄<60岁人群中更为显著(β=-0.082)，且不受性别、种族因素影响。尽管糖尿病状态与eGDR的交互作用未达统计学意义，但数据显示eGDR对非糖尿病患者的WMH预测价值可能更优。敏感性分析通过调整高血压定义、排除服药人群等多种方式验证了结果的稳健性。
机制探讨指出，IR可能通过内皮功能障碍、血脑屏障破坏、炎症反应等多途径促进WMH形成。胰岛素信号通路紊乱会损害血管稳态，增加脑血管通透性，进而引发白质损伤。eGDR作为综合反映代谢状态的指标，能够捕捉这些病理生理过程的整体影响。
该研究的创新点在于首次在大规模人群中证实eGDR与WMH的独立关联，为CSVD的早期筛查提供了新思路。临床实践中，医务人员可通过常规体检指标快速计算eGDR，识别WMH高危个体，及时开展生活方式干预或药物治疗。未来研究应关注eGDR动态变化与WMH进展的关系，并在多族裔人群中验证结果的普适性。
值得注意的是，本研究存在一定局限性。横断面设计难以确立因果关系，样本以白人为主影响外推性，且未纳入其他CSVD影像标志物。然而，其大样本量、严格质控和详尽调整等优势，为eGDR的临床应用提供了高质量证据。
综上所述，这项研究揭示了eGDR作为IR新型标志物与WMH负担的显著关联，为脑小血管病的早期防治提供了重要工具。随着精准医学理念的深入，eGDR有望成为连接代谢健康与大脑衰老的关键桥梁，为降低脑血管疾病负担开辟新途径。
