记者28日从中南大学湘雅二医院获悉，该院周后德教授团队研发出一种代谢肥胖分型法，可预测肥胖/超重人群未来15年的心血管疾病风险。这是全球首个将体脂分布与代谢指标、炎症状态及肝脏相关指标相结合的综合风险评估系统，有望为全球肥胖相关心血管疾病预防提供全新的解决方案。相关成果日前在线发表于《前沿研究杂志》。
肥胖和代谢性疾病是全球最严重的公共健康问题之一，也是导致心脏病和脑卒中的重要原因。长期以来，医生主要依赖体重、体质指数或代谢综合征来评估相关风险。这些传统方法无法准确识别表面看似健康、未来却易发生严重心脑血管事件的人群。因此，亟须找寻更精准可靠的风险评估工具以解决临床难题。
研究团队创新性地提出了一种全新的风险分型系统——代谢肥胖分型法。该方法综合考虑了三大类核心指标，分别是体型与脂肪分布指标，血压、空腹血糖、血脂等经典代谢健康指标，以及以往常被忽视但又与代谢紊乱和血管损伤密切相关的炎症水平(如C反应蛋白数量)、肝酶及尿酸等新型关键关联指标。依托三大核心指标，代谢肥胖分型法可将个体清晰地划分为五个风险等级，便于临床医生快速风险评估。
该套指标体系在不同年龄、性别、种族中重复验证模型性能后结果显示，其在区分“高风险”与“低风险”人群方面能力显著，可有效弥补传统工具对部分隐匿性高风险人群的漏判，以及对低风险人群的误判问题，助力提升预测准确性。此外，通过这套指标体系，团队成功揭示“隐性高风险”人群的存在，为早期干预提供了关键靶点。
周后德表示，代谢肥胖分型法纳入的指标主要为可干预的危险因素，这些因素可通过生活方式调整、药物治疗和规范医疗加以改善，因此具备极强的临床实用性。该方法为肥胖及代谢异常人群的风险评估提供了全新范式，有望彻底改变肥胖及代谢异常人群的管理模式，将关注重点从体重本身转向真实疾病风险，在疾病预防上有重要价值。
