上海
隨著司美格魯肽、替爾泊肽等新型減肥藥物的出現，肥胖的治療迎來了重要突破。然而，對于眾多肥胖、超重的患者來說，哪些人的并發癥風險更大，哪些人需要盡早接受治療，仍然不夠清楚。
一些臨床觀察數據顯示，即使兩位肥胖患者的身體質量指數（BMI）幾乎一樣，但其中一個人在幾年內接連出現糖尿病、高血壓、脂肪肝等問題，另一個人卻基本沒有產生并發癥。這種差異讓許多研究者意識到，同樣都是肥胖，每位患者面臨的風險卻不完全相同，因此需要更精準的治療建議。
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近日，《自然-醫學》雜志為解決這一問題提供了新的思路，研究人員開發了一個名為OBSCORE的全新風險評估工具。它僅需20項常規臨床指標，就能更準確地預測未來10年內發生各類肥胖相關并發癥的風險，其準確性遠超單純依靠BMI的判斷。
研究團隊利用英國生物銀行（UK Biobank）近20萬超重或肥胖成年人的數據，系統分析了超過2300個潛在的預測因素，涵蓋基礎健康狀況、既往病史、用藥記錄、血液生化指標、心肺功能、體成分、血漿代謝物和多基因風險評分等多個維度。
隨后，研究者篩選出預測能力最強的20個核心指標，包括年齡、性別、腰高比、吸煙狀態等常規信息，血壓、糖化血紅蛋白（HbA1c）、血脂、肝/腎功能指標、尿酸等生理指標，以及高血壓、關節疼痛、腹痛等臨床信息。這些指標大多在常規體檢中就能進行檢測，具有良好的可操作性。
在過去，傳統的風險評估往往依賴BMI或少數幾個簡單指標。而新研究則利用上述篩選出的20個核心指標，結合機器算法構建了新的預測模型——OBSCORE。研究結果顯示，OBSCORE在預測18種肥胖相關并發癥方面表現優異。以2型糖尿病為例，OBSCORE的預測準確度指標遠高于僅使用年齡、性別和BMI的模型，也要優于目前常用的心血管風險評估工具。
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更值得關注的是，OBSCORE識別出的高風險人群中，有相當比例的人并非重度肥胖，而僅僅是超重，BMI在27至30之間。例如，在預測2型糖尿病的最高風險組中，有30%的人BMI并未達到肥胖標準。這說明即使BMI處于同一水平，不同個體的實際風險也可能差異巨大。
OBSCORE將人群按風險高低分為5個層級。在心血管死亡風險這一項，最高風險組患者的10年發生率為5.7%，而最低風險組僅為0.1%，相差57倍。對于患慢性腎病風險而言，最高組與最低組的風險差距有近90倍。此外，兩組人群患痛風、2型糖尿病的風險差距也有三四十倍。
這意味著，同樣是超重或肥胖人群，實際面臨的健康風險可能存在天壤之別。而通過OBSCORE進行風險分層，可以幫助醫生和患者更清晰地了解個體的真實風險狀況，從而制定更有針對性的健康管理計劃。
未來，OBSCORE有望成為肥胖相關健康風險評估的科學工具。但研究人員也強調，它并非要取代BMI，而是在BMI基礎上進行風險細化，讓具備相同BMI的人，能夠了解自己患其他疾病的風險水平。
參考資料：
[1] Demircan, K., Carrasco-Zanini, J., Williamson, A. et al. Data-driven prioritization of high-risk individuals for weight loss interventions. Nat Med (2026). https://doi.org/10.1038/s41591-026-04353-2
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