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曲伸教授:告别一刀切!精准评估肥胖类型,瘦身更高效

2024-04-13健康

*仅供医学专业人士阅读参考

肥胖也有「个性」?「四色」分型教你精准减肥

撰文:刘可

肥胖,不仅仅是肉眼可见的「赘肉」,在皮下,还潜藏着诸多健康隐患。

过度的脂肪堆积,不仅使身材走形,更在悄无声息中释放着炎症因子,引发慢性炎症,不断侵蚀着身体的健康;导致氧化应激,加剧了细胞的损伤与衰老;产生胰岛素抵抗,将肥胖患者推向了糖尿病等代谢性疾病的深渊;甚至导致脏器功能的严重障碍。另外,肥胖还与心血管疾病、癌症等密切相关。凡此种种表明,肥胖绝对已不再是单纯的体型问题,而是威胁人类健康的一大杀手 [1]

然而,传统的基于身体质量指数(BMI)的肥胖诊断方法,虽简单易行,却存在诸多局限性。它无法全面反映肥胖患者的病理生理学特征,更无法精准评估其并发症的风险。

因此,我们需要重新审视肥胖的本质,在精准医学的时代背景下,更全面、更深入地了解每一位肥胖患者的病理生理学特征,精准评估其并发症的风险,从而制定出最适合他们的治疗策略。

对此,医学界特邀 同济大学附属第十人民医院内分泌科主任曲伸教授 为我们进行分享——

肥胖的成因有哪些?

肥胖应该如何分类,如何评估?

白、黄、红、黑,四种肥胖类型你了解吗?

肥胖究竟应该怎么治?

一起来找找答案吧!

肥胖的发生机制:遗传or环境?健康or异常?

「有关肥胖的机制、病因的探索,远远没有如糖尿病、高血压等其他慢性病一样明朗。」曲伸教授介绍道。

肥胖是一个复杂问题,多种因素均可能影响体重控制。总体而言,人们认为肥胖与环境因素密切相关,如饮食过量、运动不足和营养过剩,但遗传因素在肥胖形成中占据重要地位。曲伸教授举例:「这一观点在东西方人体型差异上得到体现,尽管东亚人的体型相对较小,BMI不如欧美人高,但我们的脂肪库较少,一旦体重增加,即可能出现健康问题。相比之下,欧美人即使体重较重,其代谢可能仍处于正常状态。」

曲伸教授介绍,在这一背景下,人们把肥胖分为「代谢健康」型和「代谢异常」型。「也就是说,在大部分‘东亚基因’下,人们储存脂肪的‘仓库’放不下多余的脂肪,这些脂肪就会发生脂肪异位或炎性溢出,导致脂肪沉积在不应出现的地方,如脂肪心、脂肪肝、脂肪肾甚至脂肪胰等,这便是代谢异常型肥胖。」

在临床中,目前肥胖治疗主要关注体重是否下降,而较少关注病因是否解除。曲伸教授认为:「过去,肥胖的定义较为模糊,主要依据BMI等指标,分为原发性肥胖和继发性肥胖。继发性肥胖指有明确病因的肥胖,如药物使用、心理问题或疾病等引起的体重增加。而大部分原发性肥胖的病因尚不清楚,我们目前需要做、正在做的,就是明确这部分‘原发性’肥胖的不同成因。」

在目前的相关研究中,肥胖的发生可能受到神经系统、脂肪组织、胰岛素信号通路、消化系统乃至微生物等多重因素的影响 [2-8] 。具体应如何进行分类,需要持续不断地探索。

精准评估和治疗:从「四色胖子」到「AI分类」

「对肥胖进行精准评估,是我们的理想,但还尚未达到。」曲伸教授指出,「但是,我们已经能够根据不同类型的肥胖进行分类治疗,从中心性肥胖到周围性肥胖,从原发性肥胖到继发性肥胖,从代谢正常性肥胖到代谢异常性肥胖,我们都在努力探索针对性的治疗策略。」

早年间,曲伸教授团队就根据临床经验,将我国的肥胖患者形象地分为「白胖子」「黄胖子」「红胖子」「黑胖子」,并给予相应治疗。

白胖子

白胖子一般皮肤弹性好,脂肪含量高但分布基本正常,简单来说就是「匀称的胖」,各项代谢指标及激素分泌正常。对于白胖子这类与先天遗传相关的肥胖,采取较为缓和的治疗方式,减少卡路里摄入,增加运动量,适当减轻体重。

黄胖子

黄胖子一般皮肤缺少光泽、弹性,脂肪分布呈现腹型肥胖,赘肉比较多。身体代谢率低,可伴有脂肪肝和其他代谢异常,比如说甲状腺功能减退,也就是甲减。对于这类激素水平偏低、代谢率低的肥胖患者,需通过补充激素来提高其代谢率,减轻脂肪含量。

红胖子

红胖子一般皮肤菲薄,部分皮肤下方能见到紫纹、毛细血管增生。脂肪分布多内脏脂肪为主,代谢率、激素水平都比较高,容易合并皮质醇增多症、高血压、心脑血管疾病等。对于这类肥胖患者,临床致力于抑制其兴奋性,减少吸收,抑制食欲。

黑胖子

黑胖子一般皮肤色素沉着,比较典型的表现是在脖子、腋下的皮肤出现黑棘皮征。容易合并高胰岛素、高尿酸等炎症状态。黑胖子这类高胰岛素血症、胰岛素抵抗的肥胖患者,应降低其胰岛素水平,以改善其代谢状况。

除此之外,曲伸教授也强调:「尽管我们可以通过各种方法减轻体重,但维持减下的体重不增加,防止反弹,仍是当前研究的重点和难点。因此,我们需要寻找更为有效的药物和治疗方法,能够精准地控制肥胖相关的代谢开关,从而达到长期稳定的减重效果。在这个过程中,人工智能等方法为我们提供了新的思路和手段。通过大数据分析,我们能够找出与肥胖相关的代谢因子,为肥胖的分类和治疗提供更为客观和精准的依据。但目前,没有一种方法能够解决所有的肥胖,所有肥胖患者都只用一种方法解决,也是行不通的。」

近年来,在肥胖的精准分型上,曲伸教授团队还借助计算机科学技术,探索更精确的肥胖亚组分类——肥胖症的AIM分型(即AI辅助肥胖症的代谢分型),旨在为更好的个体化治疗提供临床依据。这项研究共纳入来自四个中心(上海十院,南京鼓楼医院,成都三院,上海东方医院)的2094例患者,变量选取了代谢、激素、炎症和抗氧化,这些指标可代表肥胖并发症的潜在进展机制(图1)。这一研究也是首个将计算机科学技术应用于常见临床变量以完善肥胖代谢分类的研究,对未来建立更多的肥胖亚型,更准确地反映代谢紊乱的复杂性和异质性,具有指导意义。

图1 肥胖的AIM分类患者特征和治疗建议

任重道远,携手共进,推动肥胖精准评估与治疗

在临床实践中,肥胖的治疗需求远未得到满足。目前,基础研究方面对于治疗靶点的理解尚显单一,且不够贴近实际临床情境。曲伸教授指出:「经常发现,当我们试图阻断某个引起肥胖的靶点或途径时,其他靶点会补偿性地发挥更大作用,或者阻断某个靶点会引发新的问题,因为人体内的各个靶点和途径是相互协同工作的。」

以甲状腺激素为例,虽然它确实可以减重,但使用甲状腺激素导致体重下降的同时也会带来甲亢的问题,这显然不是一个合理的治疗方案。同样,增加体内棕色脂肪的含量以提高代谢率,对于年纪大的人来说也不一定是有益的。

在临床治疗上,我们目前的方法相对有限,主要包括生活方式改变、增加运动量、减少应激和炎症等。然而,这些方法并不适用于所有肥胖患者,且效果因人而异。例如,有些人可能期望通过节食来减轻体重,但这其实是最不健康的方式。同样,减重手术虽然在一些情况下有很好的效果,但并非适用于所有患者。

因此,临床不断强调个体化治疗,即针对每个患者的具体情况制定合适的治疗方案。曲伸教授认为:「目前对于肥胖的认识还存在诸多不足。很多人简单地将肥胖归咎于生活方式、生活习惯甚至是个人意志力的问题,这种偏见和误解不仅不利于肥胖患者的治疗和康复,还可能加重他们的心理负担,导致社会歧视和排斥。网络上和舆论中经常宣传的‘管住嘴、迈开腿’并不适用于所有肥胖患者。对于已经存在代谢紊乱的患者来说,这种简单的口号可能并不具有太多实际价值。」

曲伸教授强调:「作为医生,我们深知肥胖是一种复杂的慢性疾病,它涉及到遗传、环境、代谢等多个方面的因素。我们强烈呼吁社会各界摒弃对肥胖的偏见和歧视,将肥胖视为一种需要积极治疗的疾病。我们需要加强对肥胖的科普宣传,提高公众对肥胖危害性的认识,同时推动医疗保险等相关政策的完善,为肥胖患者提供更好的医疗保障。」

小结

当前,肥胖的精准评估与精准治疗正成为医疗领域的研究热点。精准评估通过基因测序、代谢组学等手段,深入探索肥胖的成因和个体差异,为治疗提供更准确的依据。而精准治疗则基于评估结果,制定个性化的治疗方案,旨在实现最佳治疗效果。然而,当前对肥胖的研究仍处于发展中,需要不断加强研究,推动精准医学在肥胖领域的应用,为肥胖患者带来更好的治疗体验和效果。

专家简介

曲伸 教授

主任医师 博士生导师
上海市领军人才,上海市医学领军人才,浦江人才
中华医学会内分泌学会,中华医学会糖尿病预防控制委员会常委
中华医学会内分泌学会脂肪肝及代谢学组组长
中国医师协会全国委员,上海市内分泌医师协会副会长
上海市甲状腺疾病研究中心执行主任
同济大学、南京医科大学 教授 博士生导师
同济大学附属第十人民医院甲状腺中心主任 内分泌代谢中心教授
同济大学医学院甲状腺疾病研究所所长
同济大学医学院肥胖症研究所所长
SinoUnited Clinic 内分泌代谢甲状腺中心主任
【中华内分泌代谢杂志】【国际内分泌代谢杂志】编委
近五年团队承担各类基金30余项(国自然23项) 发表SCI文章200余篇,主、参编专著10余部,牵头编写了【基于临床的肥胖多学科诊疗共识】。第一完成人获教育部自然科学二等奖中华医学科技三等奖等6项。
主要研究方向:肥胖甲状腺疾病的鉴别诊断

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[1]Wang Y, et al. Lancet Diabetes Endocrinol, 2021, 9(7): 446-461.
[2]Farooqi IS, et al. J Clin Invest, 2002, 110(8): 1093-1103.
[3]Krude H, et al. Nat Genet, 1998, 19(2): 155-157.
[4]Locke AE, et al. Nature, 2015, 518(7538): 197-206.
[5]Nakagami H. Diabetes Metab J, 2013, 37(2): 85-90.
[6]Haeusler RA, et al. Nat Rev Mol Cell Biol, 2018, 19(1): 31-44.
[7]Viljakainen H, et al. PLoS One, 2015, 10(7): e0131883.
[8]Faith JJ, et al. Science, 2013, 341(6141): 1237439.

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