《Food Science & Nutrition》：The Role of Insulin Resistance in Mediating the Association Between Proinflammatory Diets and Metabolic Dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease
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促炎饮食模式与代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）之间的关联已日益受到关注；然而，其潜在的生物学机制仍不清楚。本研究旨在探讨膳食炎症潜力与MASLD风险之间的关系，并评估胰岛素抵抗（IR）相关生物标志物在此关联中的中介作用。研究纳入了来自美国国家健康与营养
促炎饮食模式与代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）之间的关联已日益受到关注；然而，其潜在的生物学机制仍不清楚。本研究旨在探讨膳食炎症潜力与MASLD风险之间的关系，并评估胰岛素抵抗（IR）相关生物标志物在此关联中的中介作用。研究纳入了来自美国国家健康与营养调查（NHANES）的共13,675名参与者。膳食炎症潜力通过膳食炎症指数（DII）和食物炎症指数（FII）进行评估。胰岛素抵抗通过甘油三酯-葡萄糖（TyG）指数及其人体测量学调整衍生物（包括TyG-BMI、TyG-WC、TyG-WHtR和TyG-ABSI）进行评估。研究人员应用多变量逻辑回归模型检验DII、FII与MASLD风险之间的关联，并进行中介分析以量化由IR相关生物标志物解释的关联比例。患有MASLD的参与者其DII和FII评分显著高于非MASLD参与者（p?**论文解读：胰岛素抵抗在促炎饮食与代谢功能障碍相关脂肪性肝病关联中的中介作用**
**研究背景与目的**
代谢功能障碍相关脂肪性肝病（metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease, MASLD）已成为全球最常见的慢性肝病之一，其流行与肥胖、糖尿病及代谢综合征的全球性增长密切相关。饮食作为重要的环境因素，在MASLD的发生发展中起关键作用。以高脂饮食为代表的促炎饮食模式能够诱导并持续促进机体炎症反应和氧化应激，进而加剧胰岛素抵抗（insulin resistance, IR）和脂质代谢紊乱，最终推动MASLD的发病与进展。近年来，膳食炎症指数（Dietary Inflammatory Index, DII）和食物炎症指数（Food Inflammatory Index, FII）被开发用于综合评估膳食的炎症潜力。然而，FII与MASLD风险之间的关联尚未明确，且胰岛素抵抗在促炎饮食与MASLD关联中的潜在中介作用仍有待系统评估。为此，本研究基于美国国家健康与营养调查（National Health and Nutrition Examination Survey, NHANES）的大样本数据，旨在探讨促炎饮食模式（以DII和FII衡量）与MASLD风险的关系，并量化胰岛素抵抗相关生物标志物在此关联中的中介比例。该论文发表在《Food Science》。
**主要技术方法**
本研究采用如下关键技术方法：
（1）膳食炎症评估：使用DII（基于28种膳食成分的炎症调节特性）和FII（基于美国农业部食品成分数据库，量化不同食物组的炎症潜力）评价膳食炎症潜力。
（2）MASLD诊断：依据2023年多学会命名更新，定义为肝脏脂肪变性（美国脂肪肝指数[US-FLI]≥30）合并至少一项心血管代谢危险因素，并排除病毒性肝炎、铁过载及重度饮酒者。
（3）胰岛素抵抗评估：采用甘油三酯-葡萄糖（triglyceride-glucose, TyG）指数及其人体测量学调整衍生物，包括TyG-BMI、TyG-WC、TyG-WHtR和TyG-ABSI。
（4）统计分析：应用加权多变量逻辑回归模型评估DII、FII与MASLD风险的关联，采用限制性立方样条（restricted cubic spline, RCS）分析剂量-反应关系，并通过贝叶斯因果中介分析（1000次迭代）量化胰岛素抵抗生物标志物的中介效应。样本来源于NHANES 2001–2018年数据。
**研究结果**
**3.1 基线特征**
共纳入13,675名参与者，其中2,522例（28.45%）诊断为MASLD。与非MASLD参与者相比，MASLD参与者年龄更大、男性比例更高、教育水平和家庭收入更低、体力活动更少，糖尿病和高血压患病率更高，肝功能和系统免疫炎症指数（systemic immune-inflammation index, SII）显著升高。膳食炎症指数方面，MASLD参与者的FII（?5.97±0.08 vs. ?6.19±0.06）和DII（1.68±0.04 vs. 1.55±0.03）均显著高于非MASLD组（均p<0.001）。
**3.2 促炎膳食指数与MASLD风险的关联及RCS分析**
多变量逻辑回归显示，在完全调整模型中，DII每增加1个单位，MASLD风险升高7%（OR=1.07, 95% CI: 1.04–1.10, p<0.001）；FII每增加1个单位，风险升高4%（OR=1.04, 95% CI: 1.02–1.06, p<0.001）。按三分位数分析，DII最高三分位（T3）较最低三分位（T1）风险增加23%（OR=1.23, 95% CI: 1.07–1.41），FII的T3较T1风险增加26%（OR=1.26, 95% CI: 1.09–1.47）。RCS分析显示，DII和FII均与MASLD风险呈正向剂量-反应关系，但非线性检验均不显著（p for nonlinearity分别为0.318和0.329）。
**3.3 促炎膳食指数与胰岛素抵抗生物标志物的关联**
在完全调整模型中，DII和FII均与所有胰岛素抵抗生物标志物（BMI、TyG、TyG-WC、TyG-WHtR、TyG-ABSI、TyG-BMI）呈显著正相关。例如，FII与TyG的β值为0.38（95% CI: 0.26–0.50, p<0.001），DII与TyG-WHtR的β值为0.17（95% CI: 0.13–0.21, p<0.001）。
**3.4 胰岛素抵抗生物标志物与MASLD风险的关联**
所有胰岛素抵抗标志物作为连续变量时均与MASLD风险显著相关。其中，TyG-WC每增加一个标准差，MASLD风险升高12.17倍（OR=12.17, 95% CI: 10.57–14.01），TyG-WHtR为12.04倍（OR=12.04, 95% CI: 10.52–13.78），TyG-BMI为8.61倍（OR=8.61, 95% CI: 7.67–9.66），而BMI、TyG-ABSI和TyG指数的影响相对较小（OR分别为2.85、2.85和2.51）。
**3.5 中介效应分析**
中介分析显示，胰岛素抵抗显著中介了促炎饮食与MASLD的关联。对于FII，TyG-WHtR的中介比例最高（61.5%），其次为TyG-BMI（39.1%）、TyG-WC（38.6%）、TyG（29.1%）、TyG-ABSI（27.5%）和BMI（23.2%）。对于DII，TyG-WHtR的中介比例最高（73.9%），其后依次为TyG-BMI（65.8%）、TyG-WC（61.9%）、BMI（55.9%）、TyG-ABSI（25.4%）和TyG（10.9%）。TyG-WHtR在两个膳食指数中均表现出最强的中介效应。
**3.6 亚组分析**
预设亚组分析显示，DII和FII与MASLD的关联在各亚组中与总体效应基本一致，但在当前吸烟者和高血压患者中关联显著减弱。高血压与膳食炎症指数之间存在显著的交互作用。
**讨论与结论**
讨论部分指出，本研究基于大规模、具有全国代表性的美国成人样本，首次系统揭示了促炎饮食（以DII和FII衡量）与MASLD风险之间的独立关联，并证实胰岛素抵抗（尤其是TyG-WHtR所表征的“代谢紊乱”与“中心性肥胖”的复合指标）是这一关联的关键中介通路。研究结果强调了饮食诱导的胰岛素抵抗在MASLD发病机制中的核心作用，提示针对这一靶点的干预策略（如改善饮食炎症特性）可能对MASLD的预防和管理具有重要意义。研究优势包括NHANES严格的数据采集流程和代表性样本，但局限性包括横断面设计无法建立因果时序、可能存在未测量的混杂因素，以及使用US-FLI而非组织学诊断可能低估早期脂肪变性病例。
研究结论：本研究证明，促炎饮食与MASLD风险增加显著相关，且该关联主要由胰岛素抵抗介导。这些发现强调了饮食诱导的胰岛素抵抗在MASLD发病中的关键作用，提示驱动全身炎症和代谢功能障碍的膳食成分显著促进了疾病发展。
