《Metabolism》：Dose-response associations of whole-body and regional body fat with continuous glucose monitoring-derived glycemic level and glycemic variability: A cross-sectional study of Asian adults without diabetes
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摘要背景目前缺乏大规模研究来探讨非糖尿病成人中体脂与连续血糖监测（CGM）捕获的血糖谱之间的剂量反应关系。方法在本横断面研究中，我们从多民族亚洲队列中招募了非糖尿病成人。参与者接受了双能X射线吸收检测（DXA）扫描以量化身体成分，随后进行了九天的自由生活状态下的CGM监测。C
摘要
背景
目前缺乏大规模研究来探讨非糖尿病成人中体脂与连续血糖监测（CGM）捕获的血糖谱之间的剂量反应关系。
方法
在本横断面研究中，我们从多民族亚洲队列中招募了非糖尿病成人。参与者接受了双能X射线吸收检测（DXA）扫描以量化身体成分，随后进行了九天的自由生活状态下的CGM监测。CGM衍生的平均血糖（MBG）和变异系数（CV）分别作为主要指标来反映血糖水平和血糖变异性。
结果
我们纳入了882名参与者（平均年龄：40.2 [SD: 13.8]岁；63%为女性），共贡献了7858天的CGM数据用于分析。全身和各区域体脂指标与MBG的关联主要表现为线性且为正相关，其中内脏脂肪百分比与CGM衍生MBG的正线性关联最强（每标准差脂肪对应的β值：3.76 mg/dl；95% CI：2.87, 4.65）。腿脂肪百分比是一个例外，与MBG呈负线性相关。大多数体脂指标与CGM衍生CV之间观察到U形非线性关联。例如，内脏脂肪质量（Bonferroni校正后p非线性<0.001）在拐点以下的低脂肪范围内与CV呈负相关（β: -1.73; CI: ?2.62, ?0.85），但在高脂肪范围内呈正相关（β: 0.91; CI: 0.30, 1.51）。
结论
在亚洲人群中，较高的全身和中心脂肪量，尤其是内脏脂肪，与升高的血糖水平相关，而较高的腿脂肪比例则与较低的血糖水平相关。此外，体脂水平的极高和极低两端均表现出更大的血糖变异性。我们的发现表明，体脂与血糖控制之间的关系取决于血糖动力学的不同方面（平均血糖水平与变异性）、体脂水平和体脂分布，这支持了在制定代谢健康策略时考虑这些因素的重要性。
引言
作为人体细胞的主要能量来源，血糖是心脏代谢功能的关键生物标志物 [1]。除了即时和平均血糖水平外，血糖变异性（即血糖水平的波动）是血糖稳态中一个独立且日益受到重视的组成部分 [2]。得益于连续血糖监测（CGM）技术的进步，血糖水平和变异性升高与心脏代谢疾病和死亡风险增加相关，这可能是通过促进氧化应激、炎症和细胞损伤来实现的 [2], [3], [4]。
脂肪组织现已被认为是一个对人体健康至关重要的复杂内分泌器官 [5]。过量肥胖显著增加了由高糖化血红蛋白（HbA1c）等静态血糖指标所确定的高血糖风险 [6]。然而，肥胖与CGM捕获的血糖水平之间的关联尚不明确，尤其是在非糖尿病个体中。虽然新兴证据表明，在一般健康人群中，肥胖与CGM衍生的平均血糖水平之间存在正相关，但以往的研究主要依赖于欧洲血统人群的粗体测量指标 [7], [8], [9]。
此外，在非糖尿病个体中，肥胖与全天血糖水平波动之间的关系仍知之甚少 [10]。截至2022年4月，一项系统综述纳入了九项研究，探讨该人群中肥胖与血糖变异性的关系 [10]。这些研究的特点是样本量有限且方法学质量中低至差，报告了肥胖与血糖变异性之间的零关联或正相关 [10]。2022年以来还发表了少数较新的研究，报告了负相关或混合关联 [7], [11], [12]。值得注意的是，大多数现有研究未考虑潜在的非线性关联 [7], [10], [11], [12]。然而，非线性（如U形关联）在生物系统中很常见，包括将身体成分与健康结局联系起来的系统 [13], [14]。在存在潜在非线性的情况下假设线性关系可能会掩盖真实的关联并扭曲效应估计值，这可能也是以往研究中肥胖与血糖变异性结论不一致的原因。
为解决这些证据空白，我们利用"亚洲行为风险因素连续观察"（COBRA）研究中的DXA和自由生活状态下的CGM数据，研究了非糖尿病亚洲成人中全身和各区域体脂与平均血糖水平及血糖变异性的详细剂量反应关系。
章节摘要
研究设计与人群
COBRA是一项于2021年至2024年间进行的纵向观察性研究，嵌套于基于人群的前瞻性队列——新加坡人群健康研究之中。研究方案已公开发表 [15]。符合条件的参与者为21至69岁、具有华人、马来人或印度族裔的新加坡男性和女性，且无严重精神疾病、心血管疾病、糖尿病、癌症、肾衰竭或甲状腺疾病等已知病史。纳入标准
参与者特征与相关性
本研究共纳入882名参与者（63%为女性），共贡献了7858天的CGM数据用于分析（平均每人8.9天，每天23.9小时）。如表1所示，男性和女性的年龄（平均40.2 ± 标准差13.8岁）、族裔（65%华人、21%马来人和14%印度人）及BMI（24.8 ± 5.5 kg/m2）相似。男性的内脏脂肪质量、内脏脂肪百分比（%WBFM）、躯干脂肪百分比和瘦体重指数较高，而全身脂肪质量、腿脂肪质量及腿脂肪
讨论
本研究刻画了非糖尿病亚洲自由生活状态下成人中，DXA测量的全身和各区域体脂与CGM衍生血糖动力学之间的剂量反应关系。全身和中心体脂指标与平均血糖水平呈正线性相关，其中内脏脂肪的关联最强。相反，腿脂肪百分比与平均血糖水平呈负相关，凸显了脂肪分布的重要性。
缩略语
- %WBFM
（区域体脂质量）占全身脂肪质量的百分比
- BMI
身体质量指数
- CGM
连续血糖监测
- COBRA
亚洲行为风险因素连续观察研究
- CV
（连续血糖监测衍生的）变异系数
- DXA
双能X射线吸收检测
- FPG
空腹血浆葡萄糖
- MAGE
（连续血糖监测衍生的）平均血糖波动幅度
- MBG
（连续血糖监测衍生的）平均血糖
- SD
（连续血糖监测衍生的）
CRediT作者贡献声明
姚佳丽：论文撰写 – 审阅与编辑，论文撰写 – 原稿撰写，可视化，软件，资源，项目管理，方法论，调查研究，形式分析，概念化。E. Shyong Tai：论文撰写 – 审阅与编辑，资源，调查研究，资金获取。Sim Xueling：论文撰写 – 审阅与编辑，资源，项目管理，资金获取，数据整理。Falk Müller-Riemenschneider：论文撰写 – 审阅与编辑，指导，资源，项目管理，
知情同意与患者信息
已征得所有参与者或其法定代表的书面知情同意，同意参加本研究并发表相关论文。参与者的隐私权已得到尊重。
人体研究
本研究是在研究所在地的相关法律、监管框架和指南下进行的，符合所有相关要求。
本研究已获新加坡国立大学机构审查委员会批准。
（批准编号：NUS-IRB-2020-50）
资助
本研究由新加坡卫生部下属国家医学研究理事会的大型合作基金计划资助（基金编号：MOH-000271-00）。资助方未参与研究设计、实施、分析、解释、论文撰写或投稿。
利益冲突声明
作者声明以下可能存在潜在利益冲突的经济利益/个人关系：Sim Xueling声明获得了新加坡卫生部的资助。如有其他作者，则声明不存在已知的经济利益或个人关系可能影响本论文所述工作。
致谢
本研究利用新加坡人群健康研究的资源开展，并获得新加坡国立大学公共卫生学院（ Saw Swee Hock School of Public Health）亚洲身体活动与营养决定因素研究项目的支持。作者感谢研究团队和所有参与者对本研究的贡献。
Jiali Yao|E. Shyong Tai|Xueling Sim|Falk Müller-Riemenschneider|Rob M. van Dam
新加坡国立大学公共卫生学院（Saw Swee Hock School of Public Health），新加坡
