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曲伸教授:告別一刀切!精準評估肥胖類別,瘦身更高效

2024-04-13健康

*僅供醫學專業人士閱讀參考

肥胖也有「個性」?「四色」分型教你精準減肥

撰文:劉可

肥胖,不僅僅是肉眼可見的「贅肉」,在皮下,還潛藏著諸多健康隱患。

過度的脂肪堆積,不僅使身材走形,更在悄無聲息中釋放著炎癥因子,引發慢性炎癥,不斷侵蝕著身體的健康;導致氧化應激,加劇了細胞的損傷與衰老;產生胰島素抵抗,將肥胖患者推向了糖尿病等代謝性疾病的深淵;甚至導致臟器功能的嚴重障礙。另外,肥胖還與心血管疾病、癌癥等密切相關。凡此種種表明,肥胖絕對已不再是單純的體型問題,而是威脅人類健康的一大殺手 [1]

然而,傳統的基於身體質素指數(BMI)的肥胖診斷方法,雖簡單易行,卻存在諸多局限性。它無法全面反映肥胖患者的病理生理學特征,更無法精準評估其並行癥的風險。

因此,我們需要重新審視肥胖的本質,在精準醫學的時代背景下,更全面、更深入地了解每一位肥胖患者的病理生理學特征,精準評估其並行癥的風險,從而制定出最適合他們的治療策略。

對此,醫學界特邀 同濟大學附屬第十人民醫院內分泌科主任曲伸教授 為我們進行分享——

肥胖的成因有哪些?

肥胖應該如何分類,如何評估?

白、黃、紅、黑,四種肥胖類別你了解嗎?

肥胖究竟應該怎麽治?

一起來找找答案吧!

肥胖的發生機制:遺傳or環境?健康or異常?

「有關肥胖的機制、病因的探索,遠遠沒有如糖尿病、高血壓等其他慢性病一樣明朗。」曲伸教授介紹道。

肥胖是一個復雜問題,多種因素均可能影響體重控制。總體而言,人們認為肥胖與環境因素密切相關,如飲食過量、運動不足和營養過剩,但遺傳因素在肥胖形成中占據重要地位。曲伸教授舉例:「這一觀點在東西方人體型差異上得到體現,盡管東亞人的體型相對較小,BMI不如歐美人高,但我們的脂肪庫較少,一旦體重增加,即可能出現健康問題。相比之下,歐美人即使體重較重,其代謝可能仍處於正常狀態。」

曲伸教授介紹,在這一背景下,人們把肥胖分為「代謝健康」型和「代謝異常」型。「也就是說,在大部份‘東亞基因’下,人們儲存脂肪的‘倉庫’放不下多余的脂肪,這些脂肪就會發生脂肪異位或炎性溢位,導致脂肪沈積在不應出現的地方,如脂肪心、脂肪肝、脂肪腎甚至脂肪胰等,這便是代謝異常型肥胖。」

在臨床中,目前肥胖治療主要關註體重是否下降,而較少關註病因是否解除。曲伸教授認為:「過去,肥胖的定義較為模糊,主要依據BMI等指標,分為原發性肥胖和繼發性肥胖。繼發性肥胖指有明確病因的肥胖,如藥物使用、心理問題或疾病等引起的體重增加。而大部份原發性肥胖的病因尚不清楚,我們目前需要做、正在做的,就是明確這部份‘原發性’肥胖的不同成因。」

在目前的相關研究中,肥胖的發生可能受到神經系統、脂肪組織、胰島素訊號通路、消化系統乃至微生物等多重因素的影響 [2-8] 。具體應如何進行分類,需要持續不斷地探索。

精準評估和治療:從「四色胖子」到「AI分類」

「對肥胖進行精準評估,是我們的理想,但還尚未達到。」曲伸教授指出,「但是,我們已經能夠根據不同類別的肥胖進行分類治療,從中心性肥胖到周圍性肥胖,從原發性肥胖到繼發性肥胖,從代謝正常性肥胖到代謝異常性肥胖,我們都在努力探索針對性的治療策略。」

早年間,曲伸教授團隊就根據臨床經驗,將中國的肥胖患者形象地分為「白胖子」「黃胖子」「紅胖子」「黑胖子」,並給予相應治療。

白胖子

白胖子一般皮膚彈性好,脂肪含量高但分布基本正常,簡單來說就是「勻稱的胖」,各項代謝指標及激素分泌正常。對於白胖子這類與先天遺傳相關的肥胖,采取較為緩和的治療方式,減少卡路裏攝入,增加運動量,適當減輕體重。

黃胖子

黃胖子一般皮膚缺少光澤、彈性,脂肪分布呈現腹型肥胖,贅肉比較多。身體代謝率低,可伴有脂肪肝和其他代謝異常,比如說甲狀腺功能減退,也就是甲減。對於這類激素水平偏低、代謝率低的肥胖患者,需透過補充激素來提高其代謝率,減輕脂肪含量。

紅胖子

紅胖子一般皮膚菲薄,部份皮膚下方能見到紫紋、毛細血管增生。脂肪分布多內臟脂肪為主,代謝率、激素水平都比較高,容易合並皮質醇增多癥、高血壓、心腦血管疾病等。對於這類肥胖患者,臨床致力於抑制其興奮性,減少吸收,抑制食欲。

黑胖子

黑胖子一般皮膚色素沈著,比較典型的表現是在脖子、腋下的皮膚出現黑棘皮征。容易合並高胰島素、高尿酸等炎癥狀態。黑胖子這類高胰島素血癥、胰島素抵抗的肥胖患者,應降低其胰島素水平,以改善其代謝狀況。

除此之外,曲伸教授也強調:「盡管我們可以透過各種方法減輕體重,但維持減下的體重不增加,防止反彈,仍是當前研究的重點和難點。因此,我們需要尋找更為有效的藥物和治療方法,能夠精準地控制肥胖相關的代謝開關,從而達到長期穩定的減重效果。在這個過程中,人工智能等方法為我們提供了新的思路和手段。透過大數據分析,我們能夠找出與肥胖相關的代謝因子,為肥胖的分類和治療提供更為客觀和精準的依據。但目前,沒有一種方法能夠解決所有的肥胖,所有肥胖患者都只用一種方法解決,也是行不通的。」

近年來,在肥胖的精準分型上,曲伸教授團隊還借助電腦科學技術,探索更精確的肥胖亞組分類——肥胖癥的AIM分型(即AI輔助肥胖癥的代謝分型),旨在為更好的個體化治療提供臨床依據。這項研究共納入來自四個中心(上海十院,南京鼓樓醫院,成都三院,上海東方醫院)的2094例患者,變量選取了代謝、激素、炎癥和抗氧化,這些指標可代表肥胖並行癥的潛在進展機制(圖1)。這一研究也是首個將電腦科學技術套用於常見臨床變量以完善肥胖代謝分類的研究,對未來建立更多的肥胖亞型,更準確地反映代謝紊亂的復雜性和異質性,具有指導意義。

圖1 肥胖的AIM分類患者特征和治療建議

任重道遠,攜手共進,推動肥胖精準評估與治療

在臨床實踐中,肥胖的治療需求遠未得到滿足。目前,基礎研究方面對於治療靶點的理解尚顯單一,且不夠貼近實際臨床情境。曲伸教授指出:「經常發現,當我們試圖阻斷某個引起肥胖的靶點或途徑時,其他靶點會補償性地發揮更大作用,或者阻斷某個靶點會引發新的問題,因為人體內的各個靶點和途徑是相互協同工作的。」

以甲狀腺激素為例,雖然它確實可以減重,但使用甲狀腺激素導致體重下降的同時也會帶來甲亢的問題,這顯然不是一個合理的治療方案。同樣,增加體內棕色脂肪的含量以提高代謝率,對於年紀大的人來說也不一定是有益的。

在臨床治療上,我們目前的方法相對有限,主要包括生活方式改變、增加運動量、減少應激和炎癥等。然而,這些方法並不適用於所有肥胖患者,且效果因人而異。例如,有些人可能期望透過節食來減輕體重,但這其實是最不健康的方式。同樣,減重手術雖然在一些情況下有很好的效果,但並非適用於所有患者。

因此,臨床不斷強調個體化治療,即針對每個患者的具體情況制定合適的治療方案。曲伸教授認為:「目前對於肥胖的認識還存在諸多不足。很多人簡單地將肥胖歸咎於生活方式、生活習慣甚至是個人意誌力的問題,這種偏見和誤解不僅不利於肥胖患者的治療和康復,還可能加重他們的心理負擔,導致社會歧視和排斥。網絡上和輿論中經常宣傳的‘管住嘴、邁開腿’並不適用於所有肥胖患者。對於已經存在代謝紊亂的患者來說,這種簡單的口號可能並不具有太多實際價值。」

曲伸教授強調:「作為醫生,我們深知肥胖是一種復雜的慢性疾病,它涉及到遺傳、環境、代謝等多個方面的因素。我們強烈呼籲社會各界摒棄對肥胖的偏見和歧視,將肥胖視為一種需要積極治療的疾病。我們需要加強對肥胖的科普宣傳,提高公眾對肥胖危害性的認識,同時推動醫療保險等相關政策的完善,為肥胖患者提供更好的醫療保障。」

小結

當前,肥胖的精準評估與精準治療正成為醫療領域的研究熱點。精準評估透過基因測序、代謝組學等手段,深入探索肥胖的成因和個體差異,為治療提供更準確的依據。而精準治療則基於評估結果,制定個人化的治療方案,旨在實作最佳治療效果。然而,當前對肥胖的研究仍處於發展中,需要不斷加強研究,推動精準醫學在肥胖領域的套用,為肥胖患者帶來更好的治療體驗和效果。

專家簡介

曲伸 教授

主任醫師 博士生導師
上海市領軍人才,上海市醫學領軍人才,浦江人才
中華醫學會內分泌學會,中華醫學會糖尿病預防控制委員會常委
中華醫學會內分泌學會脂肪肝及代謝學組組長
中國醫師協會全國委員,上海市內分泌醫師協會副會長
上海市甲狀腺疾病研究中心執行主任
同濟大學、南京醫科大學 教授 博士生導師
同濟大學附屬第十人民醫院甲狀腺中心主任 內分泌代謝中心教授
同濟大學醫學院甲狀腺疾病研究所所長
同濟大學醫學院肥胖癥研究所所長
SinoUnited Clinic 內分泌代謝甲狀腺中心主任
【中華內分泌代謝雜誌】【國際內分泌代謝雜誌】編委
近五年團隊承擔各類基金30余項(國自然23項) 發表SCI文章200余篇,主、參編專著10余部,牽頭編寫了【基於臨床的肥胖多學科診療共識】。第一完成人獲教育部自然科學二等獎中華醫學科技三等獎等6項。
主要研究方向:肥胖甲狀腺疾病的鑒別診斷

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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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