代谢健康非肥胖个体中心血管代谢疾病事件的机会性筛查：一项前瞻性队列研究

背景：代谢健康非肥胖（MHN）个体被认为心血管代谢风险较低，但其中一部分人可能具有常规人体测量指标（包括腰围和BMI）未能捕捉到的不利的内脏脂肪堆积。 方法：我们对22,040名UK Biobank参与者进行了一项前瞻性队列研究（中位随访时间4.2年），这些参与者被定义为MHN（BMI < 30 kg/m2，无糖尿病或同时患有高血压和高脂血症）。内脏脂肪组织（VAT）和皮下脂肪组织（SAT）体积使用经过验证的深度学习框架从全身MRI中量化得出。性别特异性VAT/SAT比值截断值基于德国国家队列中普遍存在的心血管代谢疾病得出，并应用于UK Biobank。主要结局是主要不良心血管事件（MACE）的发生；次要结局是2型糖尿病的发生。分类净重分类改善指数（NRI）量化了在预定义风险类别中正确重新分类的个体净比例，比较了VAT/SAT比值与腰围作为竞争分类方法的效果。Cox比例风险模型在逐步调整年龄、性别、吸烟、腰围和BMI后评估了与结局的关联。比较包含和不包含VAT/SAT比值的嵌套模型，以检验其是否具有超越其他因素的附加价值。 结果：与腰围相比，VAT/SAT比值改善了对MACE（NRI 0.088, 95%CI 0.019-0.158, p = 0.013）和糖尿病（NRI 0.102, 95% CI 0.024-0.181, p = 0.010）的风险分类。高VAT/SAT比值在完全调整后独立预测MACE（调整后风险比 [aHR] 1.30, 95%CI 1.02-1.66, p = 0.037）和糖尿病（aHR 1.77, 95% CI 1.34-2.33, p < 0.001）。将VAT/SAT比值添加到完全调整的模型中，改善了对MACE（C指数 0.694 vs. 0.690, p = 0.036）和糖尿病（C指数 0.723 vs. 0.715, p < 0.001）的区分度。 结论：VAT/SAT比值能够识别出超越常规人体测量指标的、心血管代谢风险升高的MHN个体，与糖尿病事件的发生具有特别强的关联。这些发现支持基于影像的机会性风险评估概念，并为未来研究针对VAT/SAT比值重新分类的个体进行靶向干预是否能改善结局提供了预后基础。