胰岛素抵抗代谢评分与中老年人糖调节受损及糖尿病的相关性研究

李 婧，李小凤，刘玲娇，郭 华

(陕西省人民医院a.内分泌科; b.检验科，西安 710068)

糖尿病(diabetes mellitus, DM)在世界范围内的患病率较高且呈上升趋势[1]，是我国重大公共卫生问题[2]。糖调节受损（impaired glucose regulatio,IGR）是一种高危状态，其患病率约为DM的两倍，20%～35%的成年人处于IGR状态，糖调节受损人群10年内有45%～50%进展为DM[3]。2013年中国糖尿病流行病学调查数据显示[2]，DM总患病率为10.9%，IGR患病率高达35.7%，中国是DM发展最快的地区，也是DM人口最多的国家。DM可以通过改变生活方式和药物干预来预防，因此需要有效的筛查策略早期发现DM的高危个体。

胰岛素抵抗(insulin resistance，IR)是糖尿病的主要发病机制，在IGR时就已经存在[4]。准确评估IR可以预测DM的进展[5]。评估IR最常见的直接方法是高胰岛素-正常血糖钳夹试验，它操作复杂、有创伤，临床上不易实现[6]。稳态模型评估的胰岛素抵抗指数（HOMA-IR）是应用最广泛的评估IR指标[7]，然而，胰岛素检测昂贵，使得它被广泛应用于大型流行病学研究受到限制。因此，需要一种更简单实用的评估IR的方法。近年来，人们提出一种新的评估IR指标胰岛素抵抗代谢评分（metabolic score for insulin resistance，METS-IR）[8]，它综合考虑空腹血糖、血脂及肥胖，与HOMA-IR具有良好的相关性，能更好地评估胰岛素敏感性。有研究指出，METS-IR与2型糖尿病[9]、高血压[10]及非酒精性脂肪肝[11]相关，目前尚没有研究评估METS-IR与IGR之间的相关性，因此，我们拟研究在中老年人群中METS-IR与IGR及DM的相关性，以期早期发现糖尿病高危人群，及早干预，延缓疾病发生及进展。

1 材料与方法

1.1 研究对象 收集2019年1～3月在陕西省人民医院健康管理中心参加体检的40岁及以上人群共计1 536人。排除标准：①既往确诊为糖尿病；②空腹血糖、餐后2h血糖、空腹胰岛素、腰围、体质指数、三酰甘油、高密度脂蛋白胆固醇缺失；③严重肝肾疾病患者、妊娠或哺乳妇女、正在服用糖皮质激素等可能影响糖代谢药物的体检者。最终共1 363例纳入统计分析。所有受试者对本研究知情并签署知情同意书。

1.2 仪器与试剂 日立7170生化分析仪（日立有限公司），试剂盒购自麦克生物股份有限公司。HLC-723G11全自动糖化血红蛋白分析仪，仪器及试剂盒均购自东曹（上海）生物科技有限公司。

1.3 方法

1.3.1 病史采集及体格检查：体检登记时收集人口学资料、既往病史及吸烟饮酒史等。受试者接受常规体检，包括身高、体重、腰围和静息血压。体质指数（body mass index，BMI）=体重（kg）/身高2（m2）

1.3.2 生化检测：受试者隔夜禁食10h以上，次日早晨7～9点平静状态下休息5～10min，抽取空腹肘静脉血3ml于EDTA抗凝管，另采集3ml于促凝管中，3 000r/min离心3min分离血清。自动生化检测仪测定血总胆固醇（TC）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、三酰甘油（TG）、谷氨酸氨基转移酶（ALT）、天门冬氨酸氨基转移酶（AST）、γ-谷氨酰转肽酶（GGT）、空腹血糖（FBG）和餐后2h血糖（2h-BG）。采用高效液相法测定糖化血红蛋白（HbA1c）。计算 METS-IR=ln[(2×FBG(mg/dl))+TG(mg/dl)]×BMI(kg/m2)/(ln[HDL-C(mg/dl)])[5]。

1.3.3 口服葡萄糖耐量试验：选用简化的OGTT。受试者受检当天抽取空腹静脉血后，5min内喝完250ml左右的葡萄糖水(82.5g 含一分子结晶水的葡萄糖粉，含葡萄糖75g)，至喝糖水后2h抽取第二次血。

1.3.4 诊断标准及分组[12]：见表1。

表1 按照1999年WHO标准定义糖代谢状态

1.4 统计学分析 采用SAS 9.4和风锐1.7统计学软件进行数据分析。数据被分为连续变量和分类变量。根据连续变量分布的正态性，将其进一步分为两类。正态分布的连续变量用均数±标准差（±s）呈现，并用单因素方差分析进行组间比较。非正态分布变量用中位数(四分位数间距)[M(Q1～Q3)]呈现，并用Kruskal-Wallis检验进行组间比较。分类变量以百分比形式呈现，并使用卡方检验进行比较。以是否患有IGR及DM为因变量，METS-IR四分位数分组作为自变量，分别进行单因素及多因素logistic回归分析，探究METS-IR对IGR及DM患病风险的影响。在年龄(<60岁或≥60岁）、性别（女性或男性）、BMI(<24 kg/m2或≥24 kg/m2)亚组中进行分层logistic回归分析。经统计学处理，P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 研究对象的一般情况 见表2。本研究总共纳入1 363例，其中男性609例，女性754例。298例诊断为糖调节受损，占比21.9%；131例为新诊断DM，占比9.6%。METS-IR 20.5～62.9，按METSIR的四分位将受试者分成Q1～Q4四组。Q1:METSIR<32.7，Q2：32.7 ≤ METS-IR<36.6，Q3：36.6≤ METS-IR<41.3，Q4：METS-IR ≥ 41.3。随着METS-IR的增加，受试者年龄逐渐变小，吸烟者所占的比例升高，腰围（WC）及BMI增加，血压升高，FBG，OGTT-2hBG，HbAlC，TG，LDL-C，ALT，GGT升高，HDL-C水平下降（均P＜0.05），TC逐渐升高，饮酒者的比例及AST的水平在四组之间的差异无统计学意义（均P>0.05）。随着METS-IR的升高，IGR及DM的患病率逐渐上升，从METS-IR第一个四分位至第四个四分位，IGR的患病率分别为17.3%, 18.2%, 23.8%及28.2%(χ2=29.77，P＜ 0.01)，DM 的患病率分别为3.5%, 4.7%, 10.9% 及 19.4%(χ2=61.85，P＜ 0.001)。

表2 根据METS-IR四分位分组的研究人群的临床特征

2.2 糖调节受损及糖尿病患病风险的单因素分析见表3（METS-IR作为连续变量进行统计分析）。以是否患IGR及DM为因变量（赋值：否=0，是=1），以年龄、性别、吸烟状态、饮酒状态、WC，BMI，SBP，DBP，TG，TC，LDL-C，HDL-C，ALT，AST，GGT，METS-IR为自变量进行单因素分析，结果发现，年龄增高、高WC，高BMI，高SBP，高DBP，高ALT水平、高TG，高TC，高METS-IR是IGR及DM的危险因素。高HDL-C是IGR及DM的保护因素。

表3 IGR及DM患病风险的单因素logistic回归分析

2.3 不同METS-IR水平对IGR及DM患病风险的多因素分析 见表4。以是否患T2DM为因变量（赋值：否=0，是=1），以METS-IR为自变量，以年龄、性别、吸烟状态、饮酒状态、WC，SBP，DBP，ALT，AST，GGT，TC为协变量，进行多因素分析。结果显示，在调整了混杂因素后，以METS-IR 最低四分位组作为参照，最高四分位组糖调节受损及糖尿病的患病风险均增高[糖调节受损：2.45(1.69～3.57)；糖尿病：7.93(3.12～20.12)]。

表4 METS-IR与IGR及DM患病风险的多因素logistic回归分析

2.4 METS-IR与糖调节受损及糖尿病相关性的分层分析 见表5。根据年龄、性别、BMI对人群进行分层，进一步验证了METS-IR与IGR及DM的相关性。可以看到，不同性别、不同年龄层及不同BMI人群中，METS-IR均与IGR及DM患病风险相关，各组相互之间不存在交互作用。

表5 METS-IR与糖调节受损及糖尿病患病风险的亚组分析

3 讨论

IR在DM的发生发展中起着至关重要的作用，对于评估高危人群胰岛素的敏感性从而早期识别糖代谢紊乱风险尤为必要。METS-IR基于常规生化检测及简单的人体测量学指标计算得出，不依赖于胰岛素检测，作为一种简化的IR评价指标，可以简单地评估糖代谢状况，对于早期识别高危人群有一定的意义。

METS-IR与IGR及DM相关联的潜在机制是复杂的。METS-IR与DM之间的关系有多种机制。一种可能的解释是当葡萄糖浓度增加时，β-细胞内活性氧水平也增加，这可能对β-细胞产生毒性作用，导致胰岛β细胞功能受损，进而引起糖尿病[13-15]。另一些研究发现，肝脏和胰腺的脂肪组织积累与IR有关，脂肪组织积累引起的肝脏IR可能影响血液葡萄糖和脂质的平衡，这可能在一定程度上导致血糖水平升高[16-17]。

目前还没有在中老年人中探讨METS-IR与IGR患病风险的相关报道。我们的研究表明，在城市中老年人中，METS-IR的升高与IGR及DM的患病风险相关。为了更好地控制性别、年龄和BMI水平的影响，我们探讨了METS-IR在性别、年龄和BMI不同水平的交互作用，按性别、年龄和BMI水平对人群进行分层，进行亚组分析。交互作用分析表明，性别、年龄及BMI水平均未改变METS-IR与IGR及DM患病风险之间的关系。亚组分析表明，METS-IR与男性、女性、年龄＜60岁、年龄≥60岁、BMI<24kg/m2、BMI≥24kg/m2的受试者的IGR及DM患病风险呈正相关。既往一项为期两年的前瞻性队列研究中，BELLOCHAVOLLA等[8]人首次提出METS-IR是评估健康和高危受试者心脏代谢风险的一个新的评分，也是筛选胰岛素敏感性的一个有希望的工具。这项研究招募了6 144例参与者，并进行了为期两年的随访，结果显示与处于最低METS-IR四分位的研究对象相比，处于最高四分位的研究对象T2DM的风险增加了约2.91倍。另一项基于中国农村人群的队列研究[9]探索了基线METS-IR与T2DM发生风险之间的关系，结果显示METS-IR每增加一个标准差，未来发生糖尿病的风险增加80%。一项基于非肥胖日本人群的研究[18]也表明，在非肥胖的日本成年人中，与处于METS-IR最低四分位数的受试者相比，处于METS-IR最高四分位数的个体患T2DM的风险增加了3.01倍。本研究在中国城市中老年人群中进一步验证METS-IR与DM患病风险的相关性，与上述研究结果相似，同时证实MRTS-IR增加与IGR患病风险升高相关，扩展了METS-IR的应用范围。

40岁及以上人群各种代谢性疾病风险明显增高，本研究选取40岁以上体检人群，详细询问病史并进行了详尽的实验室检查，能够准确评估患者的糖代谢状态，不会造成IGR及DM的漏诊，但也有一定的局限性。尽管已经调整了一些潜在的混杂因素，但由于原始数据的局限性，仍有一些关键因素无法分析，如遗传因素、饮食等。

综上所述，METS-IR与IGR及DM的患病风险相关，在校正各种混杂因素后，随着METS-IR的升高，IGR及DM的患病风险显著增高。METSIR不依赖于胰岛素检测，可有效评估胰岛素抵抗，值得在无法开展胰岛素检测的基层医院及大型流行病学调查中进行推广。