在当今社会，随着经济的飞速发展，人们的生活方式发生了巨大变化，代谢综合征（MetS）的患病率也在持续攀升，它就像一个隐藏在人群中的 “健康杀手”，严重威胁着人们的身体健康。代谢综合征是一种以多种代谢异常为特征的疾病，会显著增加心血管疾病和糖尿病的发病风险 ，全球近四分之一的人口都受到它的影响。在中国，过去 30 年里，代谢综合征的患病率更是增长了两倍多，约 4.16 亿人深受其害，给人们的生活质量和医疗资源都带来了沉重的负担。

通常大家都认为，减肥是改善代谢综合征相关健康问题的关键。可让人意想不到的是，现在体重正常的人患代谢综合征的情况越来越多，这种现象被称为 “代谢不健康的正常体重”。由于这类人群的代谢功能障碍表现得比较隐匿，很容易被忽视，这就像一颗 “定时炸弹”，随时可能引发严重的并发症，还会耽误及时的治疗。所以，如何早期精准地识别出这些体重正常但代谢有问题的人，就成了有效预防和控制代谢综合征的关键。

在寻找诊断代谢紊乱的指标时，身体脂肪分布进入了科学家们的视野，它可是个 “潜力股”，其中内脏脂肪更是被认为是导致代谢综合征的主要因素。尤其是在亚洲人群中，内脏脂肪堆积的情况特别常见。不过，常用的身体质量指数（BMI）却没办法准确反映脂肪的分布情况。你看，大约三分之一的肥胖者（BMI＞30 kg/m2 ）代谢功能其实是正常的；而像腰围（WC）、腰臀比这些评估代谢综合征的指标，又没把皮下脂肪考虑进去，测量误差大，重复性也不好。生物电阻抗分析法虽然能测量内脏脂肪面积（VFA），但精度和重复性也差强人意。相比之下，通过计算机断层扫描（CT）测量 VFA 可是量化内脏脂肪的 “黄金标准”，而且现在和常规体检中的胸部 CT 结合起来后，变得越来越实用了。

虽然之前已经知道 VFA 和代谢综合征之间有关系，但在体重正常的人群中，这两者的关系还不太清楚，也没有确定体重正常人群代谢综合征的诊断阈值。为了解开这些谜团，来自郑州大学人民医院、河南省人民医院等单位的研究人员勇挑重担，展开了深入研究。他们的研究成果发表在了《Lipids in Health and Disease》期刊上，论文题目是 “Association between visceral fat area and metabolic syndrome in individuals with normal body weight: insights from a Chinese health screening dataset” 。这项研究发现，在体重正常的人群中，VFA 与代谢综合征风险之间存在独立、非线性的正相关关系，当 VFA 超过 100 cm2 时，就像是触发了一个 “开关”，代谢综合征风险增加的速度会变慢；而 VFA 达到 162.85 cm2 时，可作为预测这一人群患代谢综合征的精准指标。这一发现意义重大，就像给医生们提供了一把 “精准钥匙”，能帮助他们在常规体检中更准确地找到代谢综合征的高风险人群，提前进行干预，预防疾病的发生和发展。

为了完成这项研究，研究人员采用了多种关键技术方法。他们先是收集了 2018 年 10 月至 2024 年 10 月在河南省人民医院进行健康体检的成年人的病历资料。通过低剂量胸部 CT 扫描数据来测量 VFA，这种方法既不用重复扫描，也不会让体检者接受过多辐射。之后，他们按照国际糖尿病联盟（IDF，2005 年）的指南，并结合中国特定的 WC 标准来诊断代谢综合征。在统计分析时，运用 R 软件进行各种数据处理，像用单因素和多因素逻辑回归分析来研究 VFA 和代谢综合征的关系，用限制立方样条（RCS）模型探究两者的非线性关系，通过受试者工作特征（ROC）曲线分析评估 VFA 的诊断准确性，还利用 Kaplan - Meier 生存曲线和对数秩检验来分析随访数据。

下面我们来看看具体的研究结果。

研究人员一共纳入了 5944 名体重正常的成年参与者，其中男性 2799 人（47.09%），女性 3145 人（52.91%），平均 VFA 水平是 130.69 ± 62.92 cm2 。他们把参与者按 VFA 值分成了三个三分位数组（T1、T2、T3）。这一分组可不得了，发现 T3 组的代谢综合征发病率最高，达到了 35.01% 。而且 T3 组的人好像有自己的 “特点”，大多是年龄较大、已婚的男性，还爱抽烟喝酒。和其他组相比，他们的 BMI、WC、血压、一些肝功能指标、血脂指标、血糖等都更高，而估算肾小球滤过率（eGFR）和高密度脂蛋白胆固醇（HDL - C）水平却更低。这初步显示出 VFA 和代谢综合征之间似乎有着千丝万缕的联系。

单因素逻辑回归分析就像是一个 “探测器”，帮研究人员在正常体重的受试者中找到了很多可能和代谢综合征有关的因素。结果发现，eGFR 和 HDL - C 是代谢综合征的保护因素；而男性、婚姻状况、年龄较大、抽烟喝酒、BMI、WC、血压、一些血液指标（总蛋白、谷丙转氨酶等）、VFA 等都和代谢综合征风险增加有关。不过，种族、总胆固醇（TC）和低密度脂蛋白胆固醇（LDL - C）和代谢综合征倒是没什么明显关系。这让研究人员对影响代谢综合征的因素有了更清晰的认识。

研究人员构建了三个多因素回归模型来进一步探究 VFA 和代谢综合征的关系。在未调整的粗模型里，VFA 和代谢综合征呈正相关；调整了一些人口统计学变量（性别、年龄、种族、婚姻状况）的 Model I 中，这种正相关依然存在；在全面调整了各种混杂因素（包括抽烟、喝酒、BMI 等）的 Model II 中，VFA 还是和代谢综合征独立相关。而且研究人员还发现，VFA 每增加一个单位，代谢综合征的风险就会升高 13% 。当把 VFA 数据分组后发现，T3 组的代谢综合征风险是 T1 组的 30.33 倍。RCS 模型也来 “凑热闹”，它展示出 VFA 和代谢综合征风险之间存在非线性关系：当 VFA＜100 cm2 时，代谢综合征风险上升得很快；VFA 在 100 - 220 cm2 之间时，风险上升就比较平缓；而当 VFA＞220 cm2 ，代谢综合征的发生率就超过 50% 了。这就像坐过山车一样，VFA 的变化对代谢综合征风险的影响可不是一成不变的。

研究人员还通过 ROC 曲线分析来看看 VFA、皮下脂肪面积（SFA）、总脂肪面积（TFA）和 VFA/SFA 这些指标预测代谢综合征的能力怎么样。结果 VFA 表现得相当出色，它的曲线下面积（AUC）达到了 0.844，比 SFA（0.573）和 VFA/SFA（0.730）都高。虽然 VFA 和 TFA 的 AUC 比较接近，但 VFA 在灵敏度、特异性和准确性这些诊断指标上都更胜一筹，这说明 VFA 在预测正常体重人群的代谢综合征方面有着独特的优势。

研究人员从最初的队列中挑选出 398 名在 5 年随访期内至少进行了 3 次健康体检的参与者。对比有随访数据和没有随访数据的参与者的基线特征发现，虽然在性别、婚姻状况和血压上有点小差异，但代谢参数（BMI、血糖、血脂、内脏脂肪测量值等）都差不多。在随访期间，有 106 人患上了代谢综合征，T1、T2、T3 组的发病率分别是 6.77%、21.97% 和 51.13% 。经过调整混杂因素后，Kaplan - Meier 曲线显示不同 VFA 三分位数组的代谢综合征发病率有显著差异，而且 MetS 组的 VFA 逐渐增加，非 MetS 组则比较稳定。这再次证明了 VFA 水平越高，代谢综合征的发病风险就越大。

最后，我们来总结一下这项研究的结论和讨论部分。这项研究通过对体重正常人群 6 年 VFA 数据的分析，明确了 VFA 和代谢综合征风险之间存在非线性关系。在调整了各种混杂因素后，当 VFA 低于 100 cm2 时，代谢综合征风险虽然整体较低，但增加得很明显；一旦 VFA 超过 220 cm2 ，代谢综合征的发生率就超过一半了。在众多脂肪量化指标中，VFA 在诊断正常体重人群的代谢综合征方面价值最高，最佳阈值是 162.85 cm2 ，后续的纵向队列分析也证实了 VFA 水平升高和代谢综合征高发病率之间的关系。

这项研究有着非凡的意义。它开创性地研究了正常体重人群中 CT 测量的 VFA 和代谢综合征风险的关系，还初步确定了这一人群的诊断阈值，为医生们提供了新的诊断思路。以前大家可能只关注体重、BMI 这些指标，现在知道了 VFA 的重要性，以后在体检时，医生就可以更有针对性地关注正常体重人群的 VFA 水平，提前发现代谢综合征的高风险人群，在代谢并发症出现之前就进行干预，就像在疾病发生前筑起一道 “防护墙”。不过，研究也有一些小遗憾，比如纵向分析的样本量比较小，可能存在选择偏倚；只采用了传统的代谢综合征定义，可能会低估部分人群的风险；没有探索不同性别的 VFA 诊断阈值，还有一些像炎症标志物这样的混杂因素没有调整。但这些不足也为未来的研究指明了方向，相信后续的研究能进一步完善我们对 VFA 和代谢综合征关系的认识，更好地守护大家的健康。