本研究由来自中国重庆医科大学第一附属医院皮肤科的Xinyi Shao、Zhaofu Tan、日本大阪大学医学院心血管外科的Lifu Sun、河北医科大学附属河北省人民医院神经康复科的Yidian Fu等多名研究者共同完成，并于2025年发表在期刊《Cardiovascular Diabetology》（卷24期，文章编号456）。研究通讯作者为重庆医科大学第一附属医院的Jingbo Zhang教授。
学术背景
该研究聚焦于代谢紊乱与动脉粥样硬化性心血管疾病（Atherosclerotic Cardiovascular Disease, ASCVD）的关联机制。胰岛素抵抗（Insulin Resistance, IR）和中心性肥胖已被证实是ASCVD的重要危险因素，但现有评估指标如甘油三酯-葡萄糖指数（Triglyceride-Glucose Index, TyG）或体型指数（A Body Shape Index, ABSI）单独使用时预测效能有限。为此，研究者提出新型复合指标TyG-ABSI（即TyG与ABSI的乘积），旨在探究其在不同血糖状态人群（正常血糖、血糖调节受损、糖尿病）中与ASCVD风险的关联性。研究基于英国生物银行（UK Biobank）大样本队列，试图解决以下核心问题：（1）TyG-ABSI与ASCVD是否存在血糖状态依赖性关联；（2）该指标是否优于传统IR相关指标；（3）炎症生物标志物是否介导上述关联。
研究流程与方法
1. 数据来源与研究对象
研究纳入UK Biobank中2006-2010年招募的501,955名37-73岁参与者。经过严格筛选（排除基线ASCVD患者、关键数据缺失者等），最终纳入292,516人，按糖化血红蛋白（HbA1c）分为三组：正常血糖组（241,620人）、血糖调节受损组（36,212人）和糖尿病组（14,684人）。
2. 指标计算与分组
- TyG-ABSI构建：TyG指数通过公式ln[空腹甘油三酯(mg/dL)×空腹血糖(mg/dL)/2]计算；ABSI通过腰围(cm)/[BMI^(2⁄3)×身高^(1⁄2)]计算，最终TyG-ABSI=TyG×ABSI。同时计算其他衍生指标（如TyG-BMI、TyG-WHTR等）作为对比。
- 血糖状态分类：正常血糖（HbA1c<5.7%）、血糖调节受损（5.7%≤HbA1c<6.5%）、糖尿病（HbA1c≥6.5%或临床诊断）。
3. 研究设计与统计分析
- 终点事件：主要终点为首次ASCVD事件（通过医院记录、死亡登记等ICD编码确定），随访至2024年9月，中位随访14.8年。
- 统计模型：
- 多变量Cox回归：评估TyG-ABSI与ASCVD的风险比（HR），调整年龄、性别、种族、教育水平等混杂因素。
- 限制性立方样条（RCS）：分析TyG-ABSI与ASCVD的非线性关系。
- 时间依赖性ROC曲线：比较TyG-ABSI与其他指标的预测效能（AUC值）。
- 中介分析：探究C反应蛋白（CRP）和白细胞计数（WBC）在TyG-ABSI与ASCVD关联中的介导作用。
主要结果
- 人群特征：糖尿病组TyG-ABSI均值最高（7.35 vs. 正常血糖组6.59），且伴随更高的血压、腰围和炎症标志物水平（均p<0.001）。
- ASCVD风险关联：
- 正常血糖组：TyG-ABSI每增加1个标准差，ASCVD风险增加7%（HR=1.07, 95%CI:1.05-1.09），呈现显著非线性关系（P非线性<0.001）。最高四分位组（Q4）风险比Q1组高20%（HR=1.20）。
- 糖尿病组：风险呈线性增加（HR=1.10, 95%CI:1.06-1.14），Q4组风险升高27%（HR=1.27）。
- 血糖调节受损组：未发现显著关联（P=0.05）。
- 预测效能：TyG-ABSI在正常血糖组的10年AUC为0.634，优于TyG指数（AUC=0.594）及其他衍生指标（如TyG-BMI AUC=0.595）。
- 中介效应：CRP和WBC分别介导9.96%-26.89%和3.74%-9.73%的TyG-ABSI-ASCVD关联，提示炎症通路的重要作用。
结论与价值
本研究首次证实TyG-ABSI在不同血糖状态人群中具有差异化的ASCVD预测价值： - 科学价值：揭示了IR与中心性肥胖的协同作用机制，为代谢异常导致ASCVD的病理生理学提供了新证据。 - 临床应用： - 在正常血糖人群中，TyG-ABSI可识别“隐匿高风险”个体，为早期干预提供窗口。 - 对糖尿病患者，该指标可进一步细化风险分层，指导强化治疗。 - 方法学创新：通过复合指标整合代谢与体型参数，优于单一指标，且计算简便适合临床推广。
研究亮点
- 人群特异性发现：首次揭示TyG-ABSI与ASCVD的关联存在血糖状态依赖性，填补了该指标在糖尿病前期人群中证据不足的空白。
- 方法学优势：通过大规模前瞻性队列（n=292,516）和14.8年长期随访，结果稳健；采用时间依赖性ROC和中介分析等多维度验证。
- 转化医学意义：提出的TyG-ABSI指标仅需常规体检数据（血糖、血脂、腰围等），易于基层医疗机构应用。
其他重要发现
- 亚组分析：在正常血糖人群中，年龄<60岁、男性、有高血压史者的TyG-ABSI风险关联更强（交互作用P<0.001），提示针对性筛查的必要性。
- 敏感性分析：排除随访2年内发病者或调整降脂药物使用后，结果仍保持稳定，证实结论可靠性。