六种胰岛素抵抗替代指数在不同BMI分层中对2型糖尿病合并代谢相关脂肪性肝病的诊断效能比较

《Diabetes, Metabolic Syndrome and Obesity》：Diagnostic Performance of Six Insulin Resistance Indices for MAFLD Across BMI Categories in Type 2 Diabetes

　　

目的：评估六种胰岛素抵抗替代指数在不同体重指数（BMI）类别中对2型糖尿病（T2DM）患者代谢相关脂肪性肝病（MAFLD）的诊断价值。方法：这项单中心、横断面研究采用连续抽样方法，在淮安市第一人民医院内分泌与老年病科进行（2018年1月至2022年12月）。纳入标准为年龄≥18岁和确诊T2DM。初步筛选了2079例符合标准的住院成年患者。应用排除标准（包括其他糖尿病类型、继发性肝病、过量饮酒、低BMI和不完整数据）后，共纳入1205例T2DM患者，并按BMI分层为正常体重组（n=429）和超重/肥胖组（n=776）。MAFLD基于腹部超声诊断，共检出636例MAFLD和569例非MAFLD对照组。采用受试者工作特征（ROC）分析、DeLong检验和决策曲线分析（DCA），评估六种胰岛素抵抗替代指数——稳态模型评估胰岛素抵抗（HOMA-IR）、甘油三酯-葡萄糖指数（TyG）、甘油三酯-葡萄糖-体质指数（TyG-BMI）、胰岛素抵抗代谢评分（METS-IR）、甘油三酯与高密度脂蛋白胆固醇比值（TG/HDL-C）和中国内脏脂肪指数（CVAI）——的诊断性能。结果：MAFLD总患病率为52.78%，其中正常体重组为34.03%，超重/肥胖组为63.14%。在超重/肥胖队列中，TyG-BMI显示出更优的诊断准确性（AUROC 0.769；最佳截断值240.503；敏感性76.37%，特异性66.91%），显著优于除METS-IR外的所有其他指数，METS-IR显示出相当的效能，可作为替代。在正常体重个体中，TG/HDL-C显示出最高的诊断性能（AUROC 0.763；最佳截断值2.908；敏感性70.00%，特异性73.58%），显著优于HOMA-IR和CVAI，但与TyG、TyG-BMI或METS-IR相比无显著差异。DCA表明，无论BMI类别如何，TyG-BMI在临床相关阈值范围内（0.4–0.6）持续提供最大的净临床获益。结论：TyG-BMI应优先作为超重和肥胖T2DM患者MAFLD的主要筛查指标，METS-IR为有效替代。在正常体重患者中，TG/HDL-C表现出优异的临床效用，TyG-BMI可作为有效替代。

代谢相关脂肪性肝病（MAFLD）曾被称为非酒精性脂肪性肝病（NAFLD），是全球最常见的慢性肝病，约影响三分之一的人口。其诊断需同时存在肝脂肪变性和代谢功能障碍，而2型糖尿病（T2DM）和肥胖是主要驱动因素。胰岛素抵抗（IR）不仅是MAFLD发病的核心病理机制，也是连接代谢综合征各组分的关键环节。目前肝活检虽是诊断金标准，但因其有创性和高成本无法用于筛查；超声对轻度脂肪变性和肥胖患者敏感性不足；磁共振质子密度脂肪分数（MRI-PDFF）价格昂贵；瞬时弹性成像的受控衰减参数（CAP）缺乏统一诊断阈值。因此，开发无创、简便、基于常规临床指标的血清学标志物具有重要意义。已有研究关注脂肪肝指数（FLI）和肝脏脂肪变性指数（HSI），但本研究聚焦于六种直接源于IR病理生理核心成分（血糖、血脂和肥胖）的替代指数——稳态模型评估胰岛素抵抗（HOMA-IR）、甘油三酯-葡萄糖指数（TyG）、甘油三酯-葡萄糖-体质指数（TyG-BMI）、胰岛素抵抗代谢评分（METS-IR）、甘油三酯与高密度脂蛋白胆固醇比值（TG/HDL-C）和中国内脏脂肪指数（CVAI）。值得注意的是，MAFLD并非仅见于肥胖人群，全球约40%的脂肪肝患者为非肥胖者，其中“瘦人MAFLD”比例不低。这类患者尽管BMI正常，却常伴有内脏性肥胖、严重的胰岛素抵抗和较高的进展期肝病风险。然而，针对不同BMI类别下这些IR替代指数诊断MAFLD效能的系统比较研究仍不足，尤其是正常体重人群的筛查工具缺乏验证。因此，研究人员开展了一项单中心、横断面研究，旨在头对头比较六种IR替代指数在不同BMI分层T2DM患者中对MAFLD的诊断价值。

研究人员从淮安市第一人民医院（南京医科大学附属）内分泌与老年病科连续纳入2018年1月至2022年12月住院的T2DM患者，初始筛选2079例，经排除其他类型糖尿病、继发性肝病、过量饮酒、BMI<18.5 kg/m²及数据不全者后，共纳入1205例。所有患者均接受腹部超声检查，共诊断MAFLD 636例。研究对象按BMI分为正常体重组（18.5–23.9 kg/m²，n=429）和超重/肥胖组（≥24 kg/m²，n=776）。研究人员计算六种IR替代指数，采用受试者工作特征（ROC）曲线评估诊断性能，用Youden指数确定最佳截断值，通过DeLong检验比较曲线下面积（AUROC），并通过决策曲线分析（DCA）评价临床净获益。为验证结果的稳定性，另从该院健康管理中心收集2021年1月至2024年12月体检人群中的T2DM患者3782例作为独立外部验证队列，应用相同的诊断标准进行评估。统计分析使用R 4.2.2软件，组间比较采用t检验、Mann-Whitney U检验或卡方检验。

研究结果显示：MAFLD总患病率为52.78%，其中正常体重组为34.03%，超重/肥胖组为63.14%。与无MAFLD者相比，MAFLD患者更年轻、糖尿病病程更短，但BMI、腰围、糖化血红蛋白（HbA1c）、丙氨酸氨基转移酶（ALT）、天冬氨酸氨基转移酶（AST）、γ-谷氨酰转移酶（GGT）、总胆固醇、甘油三酯、尿酸水平及高血压患病率均更高，高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）更低，所有六种IR替代指数也均显著升高。

在超重/肥胖组中，诊断性能分析显示TyG-BMI的表现最优，其AUROC为0.769（95% CI: 0.734–0.804），最佳截断值为240.5033，敏感性为76.37%，特异性为66.91%。METS-IR次之（AUROC=0.748），TyG（AUROC=0.715）和TG/HDL-C（AUROC=0.706）居中，而HOMA-IR（AUROC=0.651）和CVAI（AUROC=0.587）的诊断价值有限。在正常体重组中，TG/HDL-C的AUROC最高，为0.763（95% CI: 0.715–0.811），截断值为2.9079，敏感性70.00%，特异性73.58%；TyG-BMI紧随其后（AUROC=0.749）。所有指数在正常体重人群中的阴性预测值（77.88%–84.18%）均高于超重/肥胖组（45.53%–62.16%），这与该组MAFLD患病率较低有关，提示这些指数在排除正常体重者MAFLD方面具有较高临床价值。

DeLong检验显示，在超重/肥胖组中，TyG-BMI的AUROC显著高于TyG、TG/HDL-C、HOMA-IR和CVAI（P<0.05），但与METS-IR的差异无统计学意义（ΔAUROC=0.020，P=0.255），说明二者诊断效能相当。在正常体重组中，TG/HDL-C显著优于HOMA-IR和CVAI（P<0.05），但与TyG、TyG-BMI、METS-IR无显著差异。多变量逻辑回归分析进一步证实，在超重/肥胖组除HOMA-IR外，其余指数均为MAFLD的独立预测因子；在正常体重组中五种指数（除HOMA-IR外）均为独立预测因子。

决策曲线分析结果显示，在超重/肥胖组中，TyG-BMI在0.2–0.6的高风险阈值范围内始终提供最大的标准化净获益；METS-IR略逊但保持较高的临床效用。在正常体重组中，TG/HDL-C在低阈值（0.2–0.3）时最适合筛查，而TyG-BMI在较高阈值（0.3–0.6）时更适合确诊。HOMA-IR和CVAI在阈值超过0.35后接近“不处理”策略线，提示其临床增益有限。

外部验证队列（n=3782）的结果高度一致。在超重/肥胖亚组中，TyG-BMI再次表现出最佳的判别能力，AUROC为0.771（95% CI: 0.751–0.792），采用训练集截断值240.50时，敏感性达80.22%，特异性为55.56%；METS-IR的AUROC稳定在0.759。在正常体重亚组中，TyG-BMI的AUROC数值最高（0.750），但TG/HDL-C（AUROC=0.738）提供了更平衡的诊断表现（敏感性59.10%，特异性74.58%）。DeLong检验重复证实了训练集的主要结论，支持TyG-BMI和TG/HDL-C在不同BMI人群中的诊断价值。

讨论部分强调，BMI分层诊断策略的必要性源于不同体重表型MAFLD患者的病理生理异质性。正常体重MAFLD患者常表现为内脏脂肪过多和异位脂肪沉积，即“代谢正常肥胖”表型，TG/HDL-C能敏感反映IR介导的血脂异常，因而更适合该人群的筛查。超重/肥胖患者的MAFLD主要与脂肪组织过度扩张、慢性低度炎症和胰岛素信号受损有关，TyG-BMI综合了血糖、甘油三酯和BMI，能更全面地反映IR的复杂性，因而在超重/肥胖人群中表现更优。此外，TyG-BMI在外部队列中的稳定表现进一步支持其作为首选筛查工具。这些结果提示，将简单的IR替代指数整合到糖尿病常规管理中，可实现MAFLD的早期风险分层和干预，尤其有助于识别常被漏诊的正常体重MAFLD患者。

研究结论可概括为：在超重/肥胖T2DM患者中，应优先选择TyG-BMI作为MAFLD的筛查指标，METS-IR可作为有效替代；在正常体重患者中，TG/HDL-C显示出优异的临床效用，TyG-BMI亦可作为替代。这些指数均基于常规血糖和血脂参数计算，成本低且易于获得，为不同体型T2DM人群的MAFLD早期识别提供了实用、经济的工具，有望改善MAFLD的漏诊状况。