近日，一項發(fā)表于國際知名期刊《Nature Medicine》的最新研究首次通過多組學整合分析，開發(fā)了名為MetBMI的代謝肥胖指標工具，該指標能精準量化與脂肪組織功能障礙相關的代謝風險，且顯著優(yōu)于傳統體質指數（BMI）的預測能力。研究進一步揭示了腸道微生物組通過代謝物與宿主相互作用的雙向調控機制，為肥胖相關疾病的精準干預提供了新策略。

基于多組學的肥胖預測

超越BMI：代謝肥胖的精準分層新工具

MetBMI與不同的代謝組實體和臨床表型相對應

傳統BMI因無法區(qū)分肌肉與脂肪分布、忽視代謝異質性，在臨床風險評估中存在局限。該項研究通過對1,408名志愿者進行深度多組學分析（包括代謝組、蛋白質組、宏基因組及臨床數據），構建了基于267種循環(huán)代謝物的MetBMI模型。在獨立驗證隊列中，MetBMI解釋了52%的BMI變異，且對內臟脂肪面積、胰島素抵抗等指標的關聯強度顯著優(yōu)于傳統BMI。

研究首次提出“代謝殘余值”（MetBMI residuals），用于識別BMI正常但代謝異常的高風險人群。這類人群即使體重正常，其患脂肪肝、2型糖尿病、嚴重內臟脂肪堆積的風險仍較代謝健康人群高出2–5倍。在減肥手術患者中，高MetBMI殘余值者術后體重減輕效果減少30%，提示其代謝抵抗特征。

MetBMI及其殘差與更高的疾病風險、干預獲益減少以及一致的分子表型相關

重要發(fā)現：找到肥胖異質性的核心驅動因素

MetBMI分組對應不同的腸道微生物組狀態(tài)，并與其他肥胖測量指標共享物種

研究通過中介效應分析發(fā)現，腸道微生物組與宿主代謝表型之間存在以代謝物為中心的雙向調控通路。微生物組功能紊亂與促炎代謝物積累共同加劇了胰島素抵抗與脂肪組織功能障礙。

其中，瘤胃球菌的富集與內臟脂肪面積擴大、胰島素敏感性下降顯著相關；而克里斯滕森菌科 則通過產生短鏈脂肪酸等保護性代謝物，改善代謝健康。值得注意的是，90%的MetBMI特征代謝物與微生物組共變，凸顯菌群對代謝表型的核心影響。

微生物組對代謝物的預測和中介分析揭示了細菌物種、代謝物與宿主表型之間的關聯

臨床轉化：從風險評估到精準干預

代謝肥胖的系統視圖：整合多器官與多組學特征

研究團隊進一步篩選出66種核心代謝物面板，僅憑此面板即可保留38.6%的BMI解釋力，且與微生物組高度關聯。這一簡化模型為臨床推廣提供了可行性，未來或可通過血液檢測實現代謝肥胖的快速分型。

肥胖并非單一的體重問題，而是多器官互作失調的綜合征，MetBMI首次將微生物組—代謝物—脂肪組織軸納入風險評估框架，有望推動肥胖診療從體重管理向代謝健康重塑轉型。

研究意義與未來展望

該研究為肥胖相關疾病的預防與治療提供了新思路。針對BMI正常但MetBMI偏高的人群，可通過微生物組與代謝物檢測提前識別風險，進行早期篩查，通過膳食調控、益生菌或藥物靶向代謝通路進行個性化干預，MetBMI殘余值可作為減肥手術響應性的生物標志物，優(yōu)化患者選擇。

https://www.nature.com/articles/s41591-025-04009-7

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