《Nutrients》：Interactions Between Genetic Risk and Macronutrient Intake on Obesity-Related Traits in Sri Lankan Adults
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背景/目标：在斯里兰卡，肥胖日益普遍，但涉及宏量营养素摄入及其构成比例的相关基因-饮食交互作用证据仍然有限。因此，研究人员检验了这些交互作用对肥胖相关性状的影响。方法：这项横断面分析纳入了398名成年人（平均年龄42.5±8.3岁；男性占60.8%）。通过人体
背景/目标：在斯里兰卡，肥胖日益普遍，但涉及宏量营养素摄入及其构成比例的相关基因-饮食交互作用证据仍然有限。因此，研究人员检验了这些交互作用对肥胖相关性状的影响。方法：这项横断面分析纳入了398名成年人（平均年龄42.5±8.3岁；男性占60.8%）。通过人体测量学指标定义体质量指数（BMI）升高和腰围（WC）升高。使用经过验证的工具评估膳食宏量营养素摄入，并根据研究人群特异性的宏量营养素切点确定碳水化合物/脂肪摄入模式，这些模式被解释为相对膳食模式而非临床定义的膳食。利用三个单核苷酸多态性（FTO rs8050136、rs1588413和TCF7L2 rs7903146）构建遗传风险评分（GRS）。在校正相关混杂因素后检验关联及交互效应。结果：GRS与WC升高呈正相关（p = 0.032）。碳水化合物/脂肪摄入模式与BMI升高（p = 0.044）和WC升高（p = 0.021）相关，高碳水化合物/低脂肪模式及其他组合模式组的升高几率低于低碳水化合物/高脂肪参考组。GRS与碳水化合物摄入之间对BMI升高（交互p = 0.008）和WC升高（交互p = 0.033）存在显著交互作用，其中低碳水化合物组中高GRS个体的升高几率更高。GRS与脂肪摄入之间对BMI升高也存在交互作用（交互p = 0.03），高脂肪组中高GRS个体的升高几率显著更高。在低碳水化合物/高脂肪模式内，高GRS个体BMI升高的几率更高（OR = 3.1，p = 0.014）。结论：膳食碳水化合物和脂肪摄入可能影响斯里兰卡成年人遗传易感性与肥胖之间的关联，尤其是在相对低碳水化合物/高脂肪模式下。
**论文解读：斯里兰卡成年人遗传风险与宏量营养素摄入对肥胖相关性状的交互作用**
**1. 研究背景与目的**
肥胖已成为南亚地区日益严重的公共卫生问题，预计到2050年该地区超重和肥胖的相对增幅将位居全球前列。斯里兰卡作为正在经历快速社会经济与营养转型的低中收入国家，过去二十年间与肥胖相关的疾病负担持续上升。南亚人群（包括斯里兰卡人）在较低体质量指数（BMI）和腰围（WC）阈值下即表现出更高的中心性肥胖倾向和代谢风险，因此需要采用人群特异性的肥胖相关性状评估标准。肥胖具有多因素属性，反映遗传易感性与环境暴露（尤其是膳食）之间的交互作用。已有流行病学研究表明，碳水化合物摄入与超重/肥胖风险呈负相关，而脂肪摄入与肥胖风险呈正相关；除绝对宏量营养素摄入外，碳水化合物与脂肪的相对平衡也可能通过影响能量分配和储存的代谢机制影响体重和肥胖相关结局。尽管斯里兰卡正在经历营养转型，但成年人膳食仍以高碳水化合物为特征，碳水化合物约占总能量摄入（TEI）的70%–73%，脂肪和蛋白质供能占比较低。这些膳食特征在遗传易感性较高的个体中可能尤为重要，因为新出现的证据提示高脂肪膳食模式可能放大肥胖的遗传风险。然而，目前南亚人群基因-饮食交互作用的证据仍然有限，西方国家队列的研究结果可能无法直接推广至南亚人群。在斯里兰卡，虽然遗传和生活方式因素已有独立研究，但整合两方面的证据仍十分匮乏。为此，研究人员在斯里兰卡成年人队列中检验了遗传易感性、膳食因素及其交互作用对肥胖相关性状的影响，重点分析宏量营养素以及碳水化合物/脂肪摄入模式。
**2. 主要技术方法**
研究人员采用横断面研究设计，纳入398名斯里兰卡成年人（平均年龄42.5±8.3岁，男性占60.8%）。参与者来自联系斯里兰卡韦亚巴大学营养与饮食学系的志愿者，排除吸烟、过量饮酒、减重方案、营养补充剂使用以及患有慢性疾病或服用相关药物者。人体测量学指标按标准方案测量，BMI≥23 kg/m2定义为BMI升高（亚洲人群切点），WC≥90 cm（男）或≥80 cm（女）定义为WC升高。膳食摄入采用3天食物日记（含2个工作日和1个休息日）评估，并使用斯里兰卡食物图谱和常见家用容器辅助估算，营养分析采用FoodBase 2000软件。基因分型在英国LGC Biosearch Technologies?采用竞争性等位基因特异性PCR（KASP?）技术完成，选取FTO rs8050136、rs1588413和TCF7L2 rs7903146三个单核苷酸多态性（SNPs），以加性模型构建未加权遗传风险评分（GRS），评分范围0–6，并按中位数分为低风险（<2个风险等位基因）和高风险（≥2个风险等位基因）两组。根据碳水化合物和脂肪供能比将膳食模式分为高碳水化合物/低脂肪（HC/LF，碳水化合物>65% TEI且脂肪<20% TEI）、低碳水化合物/高脂肪（LC/HF，碳水化合物<60% TEI且脂肪>25% TEI）及其他模式。采用多变量logistic回归和线性回归分析关联与交互作用，调整年龄、性别和总能量摄入。
**3. 研究结果**
**3.1 研究人群基线特征**
研究共纳入398名参与者，平均BMI为24.34±3.74 kg/m2，平均WC为86.11±9.99 cm。男性与女性在体重、WC以及总能量摄入和各宏量营养素供能比方面存在显著差异（均p<0.001）。总体BMI升高患病率为63.6%，男女相似（63.2% vs. 64.1%，p=0.85）；WC升高患病率为52.8%，女性显著高于男性（65.4% vs. 44.6%，p<0.001）。低GRS组占41.5%，高GRS组占58.5%，两组间基线特征无显著差异。
**3.2 碳水化合物/脂肪摄入模式与肥胖结局的关联**
以LC/HF模式为参照，在校正年龄、性别和总能量摄入后，碳水化合物/脂肪膳食模式与BMI升高（p=0.044）和WC升高（p=0.021）显著相关。模式特异分析显示，HC/LF模式者BMI升高的几率显著低于LC/HF模式者（p=0.015）；其他模式组WC升高的几率显著低于LC/HF参照组（p=0.005）。
**3.3 3-SNP GRS与肥胖结局的关联**
高GRS组WC升高的几率显著高于低GRS组（p=0.032），但GRS与BMI升高之间未观察到显著关联。
**3.4 3-SNP GRS与宏量营养素摄入的交互作用**
在校正年龄、性别和总能量摄入的模型中，GRS与碳水化合物供能比（%）对BMI升高（交互p=0.008）和WC升高（交互p=0.033）存在显著交互作用。分层分析显示，在低碳水化合物摄入组（<60% TEI）中，高GRS者BMI升高（p=0.013）和WC升高（p=0.004）的几率均显著高于低GRS者。GRS与脂肪供能比（%）对BMI升高也存在显著交互作用（交互p=0.03），在高脂肪摄入组（>25% TEI）中，高GRS者BMI升高几率显著高于低GRS者（p=0.037）。未观察到GRS与蛋白质摄入的交互作用。线性回归模型（以BMI和WC为连续结局）显示了一致的结果（所有交互p<0.05）。
**3.5 不同碳水化合物/脂肪模式中遗传风险关联的差异**
在LC/HF模式组内，携带≥2个风险等位基因者BMI升高的校正后几率显著高于携带<2个风险等位基因者（OR=3.1，p=0.014）；而在HC/LF模式和其他模式组中，不同GRS组间BMI升高几率无显著差异。
**4. 讨论与结论总结**
讨论部分指出，该研究为斯里兰卡成年人提供了遗传风险与宏量营养素摄入交互作用影响肥胖相关性状的人群特异性证据。虽然单个SNP均未与肥胖性状显著关联，但组合GRS与WC升高相关，提示多个效应微弱的SNP的累积贡献。碳水化合物/脂肪摄入模式与BMI和WC的关联与既往文献一致。交互作用分析显示，在相对低碳水化合物、高脂肪摄入条件下遗传关联更强，且LC/HF模式内高GRS者肥胖风险最高。这可能反映了宏量营养素相对平衡而非碳水化合物限制本身的作用。机制上，FTO变异可能通过食欲和饱腹感调节影响能量摄入，TCF7L2则通过Wnt信号通路参与脂肪细胞分化和脂肪组织发育。研究局限性包括横断面设计无法推断因果、膳食自报可能存在测量误差、GRS仅包含3个SNP、亚组样本量较小、残余混杂等。研究结论强调，斯里兰卡成年人中代谢GRS与膳食碳水化合物和脂肪摄入对肥胖指标存在交互效应，遗传易感性与肥胖的关联在相对低碳水化合物/高脂肪膳食模式下最强；虽然不能确立因果关系，但结果提示将遗传风险与膳食评估整合可能为人群相关个性化营养策略提供价值，也支持通过调整膳食模式降低肥胖风险，但需前瞻性或干预性研究进一步确认。该论文发表在《Nutrients》。
