探讨定量CT及生物电阻抗测定内脏脂肪面积和骨密度的关系

张丽华，秦 迁，陈静锋，杨 阳，丁素英

（郑州大学第一附属医院健康管理中心，河南 郑州 450052）

关于我国骨密度（Bone density，BMD）的研究显示，我国男性和女性的骨质疏松患病率分别为6.46%和29.13%，其中47.6%的入组者为超重或肥胖，年龄均在50岁以上［1］。预估到2050年老年人口将增长31.2%，约超过1.2亿，而骨质疏松多发生在老年人，主要危害为骨折，将造成患者生活质量下降和医疗费用增加，亟需早期干预骨量下降。

研究［2-4］表明，年龄、性别是骨质疏松的危险因素，此外，肥胖与骨折的关系一直处于争议中，结果差异可能与研究设计、衡量肥胖的指标及测量BMD的方法相关。有学者发现，体质量指数（Body mass index，BMI）相同却存在脂肪分布的差异，认为BMI并不能精准地衡量肥胖，而脂肪分布尤其是内脏脂肪面积（Visceral fat area， VFA）是骨质疏松的独立危险因素［5］。目前定量CT（Quantitative computer tomography，QCT）能够精确测定单层脂肪含量、分布及BMD［6-7］，生物电阻抗（Bioelectrical impedance analysis，BIA）也可以测定人体内脏脂肪面积，较QCT 更经济、简便。本文通过QCT 和BIA 测量我院健康管理中心人群的VFA 及BMD，探讨VFA 与BMD的相关性，为骨质疏松防治策略提供依据。

1 资料与方法

1.1 一般资料 选取2018 年1 月—2019 年7 月行低剂量CT 肺癌筛查联合QCT 及生物电阻抗测定体测定的体检人群，此研究人群是“中国健康定量CT大数据项目”的一部分。纳入标准：20 周岁以上的受检者。排除标准：①孕妇、哺乳期及近期备孕者；②上腹部有金属植入物患者；③患有影响腹部脂肪分布的腹部疾病者；④患有恶性肿瘤性疾病者；⑤使用糖皮质激素治疗者。该项目已在美国临床试验数据库进行注册，编码为NCT03699228。本研究经郑州大学第一附属医院伦理委员会批准通过，获免知情同意权。

1.2 BMD 和VFA 的测量 受检者采取仰卧位，统一使用CT 测定（Brilliance iCT Elite FHD）和定量CT骨密度测量系统（QCT PRO V6.1， Mindways）测量受检者L1～L2 椎体的骨密度和内脏脂肪。CT 扫描方法与图像重建：CT按照设定的低剂量螺旋扫描条件［8］，扫描方法：管电压均为120 kV，管电流采用自动管电流技术，根据志愿者的体重分为2组：①体重＞70 kg，DoseRinghtIndex为10，参考管电流为41 mAs；②体重≤70 kg，DoseRinghtIndex 为3，参考管电流为19 mAs。重建方式：均采用全模型迭代重建技术（level 为2）数据重建。螺距为0.984，扫描层厚、层间距均为5 mm，重组层厚、层间距均为1 mm，X射线管旋转速度0.5 s·r-1，矩阵间距512 s·r-1，显示视野500 mm，床高以腋中线为扫描基线。

1.3 其他资料采集 采用身高体重仪（Sonka，SK-X80，深圳）测量身高、体重和腰围（Waist circumstance，WC），并计算BMI=体重/身高2（kg·m-2）。采用BIA inbody3.0（inbody770， InBody Co.， Ltd.Korea）测定人体成分。要求受检者空腹，仅着纯棉内衣赤脚踩在测量盘上，双臂紧握两个电极手柄伸展于身体两侧。BIA、QCT 测量为同一天。采用全自动生化免疫分析仪（cobas8000，Switzerland）检测生化指标，包括甘油三酯（Triglycerides，TG）、总胆固醇（Total cholesterol，TC）、高密度脂蛋白（High density lipoprotein，HDL）、低密度脂蛋白（Low density lipoprotein，LDL）。

1.4 统计学处理 采用SPSS 25.0 软件分析，计量资料以-x±s表示，采用t检验；计数资料以n（%）表示，采用卡方检验；并采用Pearson相关系数、多因素线性回归分析VFA 和BMD 的相关性，多因素Logistic 逐步回归模型分析骨量下降患病风险的影响因素。采用Bland-Altman评估两者测定VFA的一致性。检验水准α=0.05。

2 结果

2.1 受检者的基线特征比较 本研究纳入受试者共1 131例，年龄20～72岁，其中男563例，女568例。男女骨量高峰均在20～40 岁，BMD 随着年龄逐渐下降，女性BMD绝经后下降速率快于男性，见图1。男性和女性的骨质疏松发病率分别为3.91% 和8.80%，男性低于女性；低骨量的发病率分别为28.24%和22.71%，男性高于女性，见表1。而VFA（QCT 和BIA）随着年龄逐渐增加，见图1，男性的BMI、WC、VFA（QCT 和BIA）、TC、TG 均高于女性，HDL 低于女性，差异均有统计学意义（P＜0.05），LDL 差异无统计学意义（P＞0.05），见表1。骨量正常组WC、VFA（QCT 和BIA）、TC、LDL 均低于骨量下降组，差异均有统计学意义（P＜0.05），而2 组BMI、TG、HDL差异无统计学意义（P＞0.05），见表2。

表1 1 131例中不同性别受检者的基线特征比较

表2 1 131例中正常BMD和骨量下降受检者的基线特征比较

图1 不同性别不同年龄段的内脏脂肪面积及骨密度

2.2 WC、BMI、VFA、血脂和BMD 的相关性分析 Pearson 相关分析显示，年龄、WC、BMI、VFA（QCT和BIA）、TC、TG、LDL和BMD具有相关性（P＜0.05），但除年龄外，︱r︱均＜0.3，线性相关性较弱，见表3。多因素线性回归分析显示仅VFA（QCT 和BIA）与BMD呈负相关（P＜0.05），见表4。

表3 不同性别受检者人体成分和骨密度的相关性分析

表4 受检者两种检测方式测量的VFA、BMI和骨密度的多因素线性回归分析

2.3 体质成分与骨量下降的多因素Logistic 回归分析 BIA 法测定的VFA 下的单因素Logistic 回归分析结果显示，年龄、WC、TC、LDL 和VFA 与骨量下降相关，多因素Logistic 回归分析显示，年龄每增加1岁，骨量下降风险增加17.1%（95%CI：1.145～1.198）；VFA 每增加1 cm2，骨量下降的风险增加1.0%（95%CI：1.005～1.015）；QCT 法测定的VFA 下的单因素Logistic 回归分析结果显示，年龄、WC、TC、LDL和VFA 与骨量下降相关；多因素Logistic 回归分析显示，总胆固醇每增加1 mmol·L-1，骨量下降的风险增加19.9%（95%CI：1.046～1.375）；VFA每增加1 cm2，骨量下降风险增加0.3%（95%CI：1.001～1.005），见表5。

表5 受检者人体成分和骨量下降的单因素和多因素Logistic回归分析

2.4 测定VFA 的两种检测方法（QCT 和BIA）的一致性检验 QCT 和BIA 测量VFA 差值的均值为108.99，其中1 131个点中只有47个位于一致性界限范围以外，比例为4.1%，小于5%，其余均在一致性界限范围，见图2。拟合方程男性：VFA（QCT）=0.983×VFA（BIA）+155.749；女性：VFA（QCT）=1.116×VFA（BIA）+52.015。

图2 Bland-Altman测定QCT和BIA来测量VFA可靠性

3 讨论

既往研究已证实年龄与BMD 呈负相关，本研究结果显示，随着年龄的增加，BMD 逐渐下降，Pearson相关分析也证实年龄与BMD 呈负相关（男女r分别为-0.519 和-0.639）。女性骨质疏松发病率高于男性，这与ZENG Q 等［1］研究结果一致，考虑女性骨质疏松发病率高与绝经期后雌激素作用减弱相关，提示女性在骨量高峰时应加强骨量储备。

年龄和性别，肥胖和骨密度的关系一直以来存在争议，因此本文旨在研究除年龄和性别因素外通过QCT和BIA测定的肥胖指标与骨密度的关系。既往研究认为肥胖是骨质疏松的保护因子，梁敏等［9］研究指出绝经期后的女性体重与BMD 呈正相关，BMI 和BMD 无相关性；郭郡浩等［10］研究认为BMD和体重、BMI 呈正相关，其中，起主要作用的是肌肉组织，其可能是由于随着体重的增加，骨骼的机械负荷也越大，为了承受相对高的机械负荷，骨量会增加，以延缓骨量下降的发生、发展。但体重包含脂肪和肌肉组织；肌肉组织主要是通过肌肉的收缩负荷，通过调节骨骼组织中分化细胞的功能，可以实现对骨骼和骨髓脂肪的机械调节，通过运动—机械信号—促进骨骼和肌肉合成代谢，同时限制脂肪团的形成和扩展，这也意味着锻炼造成肌肉组织的增加作用于脂肪细胞与成骨细胞之间复杂的关系［11］，而脂肪组织主要通过活化的生物因子：瘦素、脂联素、炎症因子等作用于骨组织［12-13］，可见肌肉、脂肪、骨骼肌三者之间关系复杂。本研究结果显示，体重与BMD 不相关，WC、BMI 与之负相关，但线性相关性较弱。这可能由于BMI 并不能反映脂肪总量及其分布，因此以上机制不足以说明采用体重和BMI 可以来衡量肥胖和BMD 的复杂关系。本研究采用多因素线性分析显示，VFA（QCT 和BIA）与BMD 负相关，由此可见脂肪的分布，尤其是腹内脂肪的积累可以用来评估肥胖和BMD关系。

近几年关于肥胖与BMD 的研究也逐渐聚焦在脂肪量、脂肪的分布与BMD 的关系。张勇等［14］和LIU Y H 等［15］研究表明，中国人脂肪总量和BMD 负相关，但和年龄正相关，这可能由于随着年龄的增加，脂肪含量增高，肌肉含量下降，随着带来的骨量下降。此外研究进一步分析了脂肪分布与BMD 的相关性，认为即使BMI 正常，VFA 越高，老年人骨质疏松越严重［16］，进一步说明骨量并不是随着脂肪量的增加而增加，而是与脂肪的分布，尤其是腹部脂肪堆积相关。以上研究多为50岁以上老年人，而关于青中年人群的研究也认为BMD 与VFA 呈负相关［17-18］。在2 型糖尿病患者中发现腹内脂肪堆积会加重胰岛素抵抗和骨质疏松的风险，这可能与一些活化的生物因子雌激素、瘦素、脂联素以及高胰岛素水平相关［19-21］。由此可见VFA 是骨量下降的危险因素。本研究采用多因素回归分析模型1，发现年龄和BIA 法测得的VFA 是骨量下降的危险因素，分析模型2 发现TC 和VFA 是骨量下降的危险因素。因此我们认为VFA是骨量下降的危险因素。

综上，VFA 是骨量下降的危险因子。目前QCT被认为是测量腹部脂肪含量和分布最准确的方法［6-7］，尽管低剂量CT 肺癌筛查联合QCT 测定，可使受检者减少二次辐射剂量，但考虑到辐射剂量、经济问题方面，无创且简便地测量人体成分的BIA 被广泛地运用于临床医学诊断、运动医学和减重研究中。BIA 是根据躯干的阻抗值、体脂百分比、下肢肌肉量等体成分参数，以CT 测量的VFA 为金标准进行回归公式计算出来的。本研究发现通过QCT 和BIA 这两种方法测定VFA 的一致性高。有研究［22-23］认为，BIA 和QCT 在评估VFA 有较高的一致性，但在BMI＜35时，BIA低估了VFA，BMI＞35，该测量方法高估了VFA。这种现象可能是因为BMI 的分类标准与中国不同，同时指出QCT 和BIA 测得的VFA会随着BMI 的增加而增加，尤其是在老年男性或BMI 高的受试者中，需要更精确的方程来拟合［22］。ZOPFS D 等［24］在研究中得到了最优的线性方程匹配二者的测量方法，即内脏脂肪质量（kg）=-2.666（kg）+0.007（kg·cm-2）×腹部横截面总面积（cm2）-1.397×性别（0为女性，1为男性）（adjusted R2=0.839，P＜0.001）。由此可见，BIA 法与QCT 测定VFA 相一致，BIA 法有望在今后骨矿物质健康管理中发挥重要作用，由于我国尚存在一些医疗技术不发达的县乡级地区，采用QCT 测定VFA 或BMD 尚存在困难，因此我们可以采用BIA检测方法来初步评估骨量下降风险，即：VFA面积每增加1 cm2，骨量下降的风险增加1%。

综上所述，VFA 是优于BMI、体重、WC 预测骨量下降的危险因素，因此需要建立中国人群的VFA数据库，并找出评估骨量下降的VFA 风险切点值，以方便早期筛查不宜接触到QCT 测定VFA 和BMD人群，从而减少我国骨质疏松的发病率，减轻医疗和经济负担。