编者按：目前定量指标在临床实践中被广泛用于肥胖病的诊断。然而，定性因素，尤其是内脏脂肪组织的质地（异质性），是否可用于评估肥胖病严重程度及相关特征，包括代谢综合征 (MetS) 和减重手术的疗效，在很大程度上仍未可知。近期，上海交通大学医学院附属瑞金医院院长宁光院士在EBIOMEDICINE在线发表的一项最新研究，初步破译了人体内脏脂肪CT纹理特征在评估代谢紊乱程度、预测减重手术疗效中的作用。这是第一篇应用影像组学、机器学习来识别和解读内脏脂肪影像组学质地特征的研究。此外，研究还提出了一个新的肥胖诊断方法的建议，以期改进目前传统诊断指标的不足。本刊特邀上海交通大学医学院附属瑞金医院研究团队王计秋研究员/主治医师深入解读。
肥胖已成为当今主要的公共卫生问题，并已成为一种流行病。在过去的几十年里，全球成年男性肥胖的患病率从3.2%上升到10.8%，成年女性从6.4%上升到14.9%。
肥胖病严重程度通常通过身体质量指数(BMI)判断，BMI升高明显增加2型糖尿病(T2DM)、血脂异常和心血管疾病(CVD)的发病风险。然而，BMI并未考虑体脂含量与体脂分布的影响。为了更好地测量内脏肥胖，腰围(WC)被用作腹型肥胖的简单测量方法。遗憾的是，WC也无法区分皮下(SAT)和内脏脂肪组织 (VAT)。
众多研究普遍达成了共识，内脏脂肪过度累积是肥胖相关代谢紊乱的关键环节，包括胰岛素抵抗、葡萄糖耐受不良、血脂异常和血压升高。多种代谢成分异常聚集的病理状态被称为“内脏脂肪综合征”或“代谢综合征”（MetS）。内脏脂肪的高脂解状态、慢性炎症、内分泌功能失常和局部纤维化重塑可能部分解释了内脏肥胖与MetS之间的联系。近年来，VAT的特征已成为肥胖相关代谢疾病研究的热点和难点。
磁共振成像(MRI)和计算机断层扫描(CT)是定量测量VAT的金标准。内脏脂肪面积≥100 cm2已被广泛接受用于定义东亚人群的内脏肥胖。除了对内脏肥胖进行定量评估外，最近的研究表明，白色脂肪细胞的特征与肥胖患者脂肪库的性质、相应的代谢和心血管结局明显相关。在脂肪肥大的同时，发生诸多分子和病理形态学变化，包括脂肪细胞的凋亡和新生、血管和神经分支的形成、各种免疫细胞的浸润、纤维细胞的增殖，重塑脂肪组织的质地（脂肪组织异质性增加），从而导致脂肪细胞对胰岛素的敏感性发生变化。白色脂肪组织（WAT，尤其是内脏脂肪）的病理改变通常被认为是肥胖个体发生MetS及其他不良代谢结局的主要驱动因素。
遗憾的是，在临床实践中，目前还缺乏一种直接可靠的方法来测量脂肪组织的质地或性质，以评估其与代谢紊乱的关系。
近年来，影像组学作为一种新的图像分析技术，已成功应用于改善多种癌症的诊断和预后。使用该技术可以从医学图像中提取高通量纹理特征。这些成像特征本质上是“隐藏”在成像大数据中的，通常肉眼无法察觉。但这样的深层特征可能会为医生提供更多更好的信息，用于疾病的预防、诊断甚至治疗。
然而，脂肪的定性指标（尤其是内脏脂肪的质地）在代谢状态评估中的作用在很大程度上仍是未知。因此，宁光院士团队尝试使用高通量影像学特征来测量脂肪组织的性质。此外，减重手术为大多数重度肥胖患者实现有效减肥，但手术治疗的反应因人而异，约20%的患者在手术之后减重效果并不理想，且面临一定的手术风险。目前，临床上缺乏术前预测手术效果的方法。
因此，本研究提出了一个假设，即内脏脂肪的性质可能与MetS和手术反应密切相关。为了评估假设，研究人员使用了各种技术（包括脂肪分割、放射组学和深度学习）从VAT获得的代谢相关成像生物标志物，被用于识别中国人群中发生MetS的高风险个体，并评估肥胖参与者的减重手术反应。
研究简介
方法：研究共入组675名成年志愿者和63名肥胖患者（接受减重手术）。从CT扫描的内脏脂肪影像中提取纹理特征，并应用机器学习来识别与代谢相关特征有关的重要影像标志物。
如图1所示，为了研究影像标志物及其与胰岛素抵抗、MetS、中心性肥胖和内脏肥胖的相关性，首先测量、提取和分析人内脏脂肪的质地特征，进一步研究影像标志物与其他代谢参数（包括内脏脂肪面积、葡萄糖耐量和脂质特征）之间的潜在关联。为了评估影像标志物的长期有效性，研究进行了3.5年的随访。此外，影像标志物还被用于评估减重手术的有效性。
图1 研究设计和方法流程图
结果：结合性别参数，10 个内脏脂肪纹理特征用于预测胰岛素抵抗、MetS、向心性肥胖和内脏肥胖患病率的曲线下面积(AUC)分别为 0.872、0.888、0.961 和 0.947（图2）。
图2 评估测试模型代谢相关特征的影像标志物的ROC/AUCs
一种新型成像生物标志物RunEntropy（运行熵，位于脐平面膈下正中位置），被确定与主要代谢结果显著相关。更重要的是，术前影像标志物在评估手术反应方面具有较高的AUC 和准确度，尤其是对于减重手术反应不佳肥胖患者的预判（图3）。
图3 评估手术减重效果的影像标志物RenEntropy单独一个指标预测减重手术不佳的效能为79%，如果进一步联合内脏脂肪的定量指标则可以达到94%。
阐明：此项研究表明，内脏脂肪的质地特征在评估代谢紊乱和预测手术减重效果方面具有重要的临床意义。
研究者说
BMI、腰围、腰臀比、内脏脂肪面积等是目前临床诊断肥胖病、判断疾病严重程度的主要指标。然而，随着医学的发展，尤其是精准医学和个体化医疗概念的推广，临床实践或人群研究中，发现目前肥胖病的传统诊断指标已显现出不足，例如，无法很好的区分人群中存在的“代谢健康型肥胖”、“代谢恶化型‘瘦子’”，且比例较大；同样BMI的肥胖患者，在接受减重手术后，其减重效果相差迥异。
这些临床困境都促使我们去思考几个问题：
目前临床的肥胖诊断标准是最佳的疾病判定指标吗？
还有没有可能更加优化？
肥胖病的诊断从定量走向定性？或者是从结局判读走向原因定义？
我们课题组长期聚焦青少年肥胖的临床与基础研究，目前创建了全球最大规模的青少年肥胖队列（GOCY study），解释了一系列全新的遗传致病突变、肠道菌群改变，揭示了肥胖的发病新机制。此外，借助减重手术，我们还探讨了脑肠轴在减重手术获益中的重要作用。恰是基于我们课题组的临床与基础科研认知，我们推测，不同肥胖个体的内脏脂肪组织的性质改变（包括脂肪细胞增生与肥大、炎症反应、纤维化、血管新生等重塑状态）可能会更为直接的决定其代谢紊乱的严重程度、远期转归、甚至是对药物和手术的反应性，因此，决定探索肥胖病的临床诊断新方法。
为解决这一问题，需要涵盖正常对照、超重、肥胖的一个深度代谢表型的人群队列，为此我们又创建了一个完成高质量影像组学、动态血糖监测、基因组、肠道宏基因组、肠道激素组、免疫组全面评估的队列，即MedSV study。通过这种方式，又结合了肿瘤学领域的影像组学的成功经验，对整个腹腔内所有脂肪进行了“地毯式”扫描分析，最终发现了平脐平面、膈下正中解剖位置的内脏脂肪的异质性（以RunEntropy这个指标为代表）能够很好地反映肥胖的严重程度、代谢紊乱的结局、以及对减重手术效果的预测。单就这一点而言，此项研究可能为减重手术提供了一个可行的术前评估手段，推动减肥干预进入个体化治疗阶段。
当然，这还需要格外支持。此项研究还存在一些不足之处，比如：随访时间不够长、手术样本相对较小、缺乏更远期的结局（心血管等），未进行与影像组学标志物对应的病理改变特征分析等；将来是否能够进行临床推广应用，效果如何……；除了亚洲人群，欧美和非洲人群是否适用？在后续的工作中，我们还将针对这些问题继续进行深入研究。
专家简介
宁光，中国工程院院士，上海交通大学医学院附属瑞金医院院长，学术任职《中华内分泌代谢杂志》总编辑、《Journal of Diabetes》共同主编，曾获国家自然科学基金委杰出青年基金、教育部“长江学者计划”特聘教授等。长期致力于内分泌代谢病临床与科研工作，在内分泌肿瘤及糖尿病的诊治与研究领域取得创新性成果。
王计秋 上海交通大学医学院附属瑞金医院内分泌代谢病科，研究员/主治医师，博士生导师，肥胖课题组组长。主要从事肥胖病的发病机制与临床干预研究。在极端肥胖临床队列遗传分析、能量平衡调控方向有所突破，先后发现几个全新肥胖致病突变，累计解释约10%的中国青少年肥胖主效遗传变异；对新的Wnt共受体LGR4在内分泌代谢病发生中的作用进行持续探索；开展临床干预研究验证“江南饮食”的代谢获益。部分成果发表于Nat Cell Biol、Sci Adv、Cir Res、Nat Commun、Diabetes等学术期刊；先后主持多项课题，获多项国内外专利授权，部分转化临床实践。
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