原創(chuàng) 林紫薇 上海十院內(nèi)分泌代謝中心

對于胖子來說，減重是一個永恒的話題

最新的全國統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示（2015-2019），根據(jù)中國標(biāo)準(zhǔn)，6歲以下兒童的超重率為6.8%、肥胖率為3.6%；6-17歲的兒童和青少年的超重率為11.1%、肥胖率為7.9%；成人（≥18歲）的超重率為34.3%、肥胖率為16.4%。這是首次中國成人超重和肥胖的患病率超過50%，預(yù)計到2030年，中國成人超重及肥胖患病率將達(dá)到61%。

肥胖患者的減肥治療存在個體異質(zhì)性，因此更精細(xì)的肥胖亞型分類有助于早期判斷代謝紊亂及肥胖癥并發(fā)癥，以便及時的進(jìn)行干預(yù)和治療。傳統(tǒng)的肥胖分類僅限于體重指數(shù)（BMI）和健康狀態(tài)的評估，具有一定局限性。隨著人工智能的不斷發(fā)展及在醫(yī)療領(lǐng)域的深入應(yīng)用，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)，通過計算機(jī)技術(shù)可以區(qū)分肥胖的不同亞型，但既往研究在評估時卻未參考一個重要臨床因素——代謝異常。

那么，如何更準(zhǔn)確、更全面的定義肥胖患者的精細(xì)分型？

近日，來自于上海同濟(jì)大學(xué)附屬第十人民醫(yī)院內(nèi)分泌代謝中心的曲伸、林紫薇教授及其團(tuán)隊通過計算機(jī)科學(xué)技術(shù)探索更精確的肥胖亞組分類——肥胖癥的AIM分型（即AI輔助肥胖癥的代謝分型），旨在為更好的個體化治療提供臨床依據(jù)。

建立模型

研究共納入來自四個中心（上海十院，南京鼓樓醫(yī)院，成都三院，上海東方醫(yī)院）的2094例患者，分別有300例（14%）超重和1794例（86%）肥胖患者。其中，隊列1為建模隊列（來自上海十院），分為門診肥胖患者的隊列1A和需要住院進(jìn)行減肥手術(shù)的隊列1B，隊列2、3、4為來自不同中心的驗(yàn)證隊列（表1）。在基于BMI的分類中，雖然高血壓、代謝綜合征和高尿酸血癥等幾種代謝性疾病的發(fā)病率隨著BMI增加而緩慢增加，但四個BMI亞組之間無顯著差異。

表1. 各隊列基線特征

模型建立中，變量選取了代謝、激素、炎癥和抗氧化，這些指標(biāo)可代表肥胖并發(fā)癥的潛在進(jìn)展機(jī)制。并應(yīng)用K-均值聚類和二階聚類（兩步聚類）法進(jìn)行聚類分析（圖1）。

關(guān)鍵聚類因素為（1）OGTT葡萄糖的曲線下面積（AUC），反映能量代謝紊亂的嚴(yán)重程度；（2）OGTT胰島素AUC，反映激素對身體生長需求的代償平衡；（3）尿酸（UA），反映體內(nèi)的炎癥和氧化應(yīng)激情況。

圖1. 研究流程

多維度聚類結(jié)果——四個肥胖亞型

隊列1的k-均值檢驗(yàn)聚類分析結(jié)果共產(chǎn)生4個亞型。（圖2）

亞型1：代謝健康型肥胖（MHO），特征為血糖正常、胰島素分泌輕微代償和UA輕度升高；

亞型2：高代謝型肥胖-高尿酸亞型（HMO-U），即血糖輕微增加、胰島素代償性分泌和UA高度增加；

亞型3：高代謝型肥胖-高胰島素亞型（HMO-I），即血糖輕微增加、胰島素分泌過度代償和UA增加；

亞型4：低代謝肥胖（LMO），高血糖伴胰島素分泌失代償。

圖2. 隊列1經(jīng)K-均值聚類分析生成的四個集群及其在三個分類變量的比較

將驗(yàn)證隊列的患者（隊列2、3、4）帶入由隊列1生成的模型結(jié)果顯示，平均分配準(zhǔn)確度為0.941（范圍0.908-0.967）。平均Jaccard相似系數(shù)為0.882（圖3）。四個獨(dú)立隊列之間表現(xiàn)出高度的一致性或再現(xiàn)性。

圖3. 將驗(yàn)證隊列分配到主要模型中生成的聚類

不同肥胖亞型的代謝特征

及肥胖并發(fā)癥

通過四個亞型的基線特征發(fā)現(xiàn)，HMO-I組男性患者最多，且肥胖發(fā)病年齡最低。LMO組表現(xiàn)為最嚴(yán)重的中心性肥胖，軀干脂肪沉積比例最高，就診時肥胖持續(xù)時間最長。HMO-I患者的黑棘皮病發(fā)病率最高。

基于不同亞型的代謝特征分析顯示，四個亞型中MHO患者表現(xiàn)出相對健康的代謝和激素平衡。HMO-I患者肝臟和外周胰島素敏感性最差，胰島素分泌過度代償，從而平衡了糖脂代謝。此外，LMO患者也表現(xiàn)出嚴(yán)重胰島素抵抗，但胰島素分泌不足，導(dǎo)致葡萄糖代謝能力顯著降低，血糖升高。同時LMO患者還表現(xiàn)出血脂異常，頸動脈斑塊和內(nèi)膜中層厚度（IMT）增加的發(fā)生率最高。在婦科檢查中，HMO-I患者顯示多囊卵巢（PCO）的發(fā)病率較高。（表2）

表2. 四個亞型與正常體重的臨床變量對比

肥胖相關(guān)并發(fā)癥分析結(jié)果同樣顯示，MHO患者表現(xiàn)出相對健康的代謝狀態(tài)。與MHO患者相比，HMO-U和HMO-I患者發(fā)生糖脂代謝異常的風(fēng)險也略有增加，但高尿酸血癥和多囊卵巢綜合征（PCOS）的風(fēng)險顯著增加。LMO患者的糖脂代謝能力最差，其發(fā)生糖尿病和代謝綜合征的風(fēng)險最高。

圖4. 四個肥胖亞型的肥胖合并癥的校正比值比(AOR)比較

肥胖的AIM分類患者特征和治療建議總結(jié)見表3。

表3. 肥胖亞型特征總結(jié)

小結(jié)

總而言之，與傳統(tǒng)的基于健康/不健康狀態(tài)或BMI水平進(jìn)行的肥胖分類相比，通過計算機(jī)科學(xué)技術(shù)對來自于多家醫(yī)院的肥胖患者進(jìn)行精確分類，可建立更多的肥胖亞型，從而可以更準(zhǔn)確的反映代謝紊亂的復(fù)雜性和異質(zhì)性，以指導(dǎo)更精準(zhǔn)的預(yù)防、診斷和治療。

本研究也是首個將計算機(jī)科學(xué)技術(shù)應(yīng)用于常見臨床變量以完善肥胖代謝分類的研究。

未來有望納入更多不同種族患者，以評估其普適性。

作者介紹

林紫薇

醫(yī)學(xué)博士，主治醫(yī)生，美國匹茲堡大學(xué)臨床醫(yī)學(xué)中心訪問學(xué)者?！胺逝职Y的AIM分型”理論創(chuàng)立者之一。主持6項(xiàng)課題/人才項(xiàng)目，其中國家級項(xiàng)目2項(xiàng)。以第一作者/共一作者/通訊作者發(fā)表論文14篇，其中第一作者發(fā)表SCI 9篇?！秲?nèi)分泌健康寶典》主編。獲得2020年華夏醫(yī)學(xué)獎。多次在國際國內(nèi)內(nèi)分泌領(lǐng)域的學(xué)術(shù)會議上進(jìn)行報告交流并獲獎?！笆簝?nèi)分泌與代謝病科”微信公眾號管理員，編輯制作內(nèi)分泌相關(guān)科普文章、科普視頻百余項(xiàng)。主要研究方向：人工智能輔助肥胖癥的診療。

本文編輯：施萬潔

上海十院內(nèi)分泌代謝中心

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