Tổng quan
Nghiên cứu này triển vọng trên hơn 327.000 người tham gia UK Biobank đã xác lập mối liên hệ đáng kể giữa sáu chỉ số liên quan đến đề kháng insulin (IR) và cả sự khởi phát và tiến triển của đa bệnh tim thận chuyển hóa (CRM). Đặc biệt, các chỉ số liên quan đến vòng eo và tỷ lệ vòng eo so với chiều cao (TyG-WC và TyG-WHtR) cùng với METS-IR cho thấy khả năng dự đoán mạnh nhất. Phân tích trung gian cho thấy viêm toàn thân và suy thận là các con đường sinh học phần nào liên kết các chỉ số IR với sự phát triển của bệnh CRM.
Nền tảng nghiên cứu
Đa bệnh tim thận chuyển hóa bao gồm sự đồng hiện của bệnh tim mạch, bệnh thận mạn tính và rối loạn chuyển hóa như đái tháo đường tuýp 2. Các tình trạng này tập hợp lại tạo nên một gánh nặng sức khỏe đáng kể trên toàn thế giới do tần suất cao, độ phức tạp và nguy cơ tăng cường của các kết cục bất lợi.
Đề kháng insulin (IR) là một dấu hiệu bệnh lý sinh lý dưới nền tảng của rối loạn chuyển hóa, và ngày càng được công nhận là động lực chung của các bệnh CRM. Các chỉ số lâm sàng đã được thiết lập để ước lượng IR từ các xét nghiệm phòng thí nghiệm và đo lường nhân trắc học thông thường—như chỉ số triglyceride-glucose (TyG) và các biến thể bao gồm khối lượng cơ thể hoặc các chỉ số vòng eo—đưa ra các công cụ thực tế để phân loại rủi ro.
Tuy nhiên, các nghiên cứu trước đây chủ yếu đã xem xét các chỉ số này liên quan đến các kết quả bệnh đơn lẻ hoặc dữ liệu cắt ngang, hạn chế hiểu biết về khả năng dự đoán của chúng đối với sự tiến triển của đa bệnh trong một ngữ cảnh động, dài hạn.
Thiết kế nghiên cứu
Sử dụng dữ liệu từ nhóm nghiên cứu UK Biobank triển vọng, nghiên cứu này bao gồm 327.692 người tham gia không mắc bệnh CRM ở thời điểm ban đầu. Người tham gia được theo dõi trung bình 13,6 năm để phát triển các bệnh CRM đầu tiên, thứ hai và thứ ba.
Sáu chỉ số IR đã được xác minh được tính toán sử dụng các công thức chuẩn: chỉ số TyG, chỉ số TyG-chỉ số khối cơ thể (TyG-BMI), chỉ số TyG-vòng eo (TyG-WC), chỉ số TyG-tỷ lệ vòng eo so với chiều cao (TyG-WHtR), tỷ lệ triglyceride/cholesterol lipoprotein mật độ cao (TG/HDL-C) và điểm số chuyển hóa đề kháng insulin (METS-IR).
Các phân tích thống kê áp dụng mô hình nguy cơ tỷ lệ Cox và các mô hình đa trạng thái tiên tiến để đánh giá mối liên hệ giữa các chỉ số IR và nguy cơ khởi phát và tiến triển của bệnh CRM. Hiệu suất dự đoán của mỗi chỉ số được đánh giá bằng diện tích dưới đường cong (AUC), cải thiện phân loại lại rủi ro (NRI) và cải thiện phân biệt tích hợp (IDI). Để khám phá các cơ chế sinh học tiềm năng, phân tích trung gian đã xem xét vai trò của các dấu hiệu viêm, gan và thận.
Kết quả chính
Trong quá trình theo dõi, 17,3% người tham gia mắc ít nhất một bệnh CRM. Tất cả sáu chỉ số IR đều cho thấy mối liên hệ đáng kể với nguy cơ khởi phát và tiến triển của đa bệnh CRM.
Đặc biệt, TyG-WC, TyG-WHtR và METS-IR đã thể hiện hiệu suất dự đoán vượt trội cho sự khởi phát CRM. Ví dụ, mỗi mức tăng 1 độ lệch chuẩn (SD) trong TyG-WC làm tăng nguy cơ mắc bệnh CRM đầu tiên, đôi và ba lần lên 51,4%, 88,6% và 128,7% tương ứng (tất cả P < 0,001). Các mức độ tăng nguy cơ tương tự cũng được quan sát cho TyG-WHtR và METS-IR.
Mô hình Cox đa trạng thái đã xác nhận các mối liên hệ nhất quán và có cấp độ: mức tăng 1 SD trong TyG-WHtR liên quan đến nguy cơ tăng 65,3% chuyển từ trạng thái khỏe mạnh sang bệnh CRM đầu tiên, 34,6% từ bệnh CRM đầu tiên sang đôi, và 26,7% từ bệnh CRM đôi sang ba (tất cả P < 0,001).
Các chỉ số hiệu suất dự đoán nhấn mạnh giá trị bổ sung của TyG-WC, TyG-WHtR và METS-IR, với các giá trị AUC, NRI và IDI cao nhất trên các điểm cuối, cho thấy khả năng phân biệt và phân loại lại rủi ro tốt hơn so với các mô hình truyền thống.
Phân tích trung gian cho thấy các dấu hiệu viêm toàn thân, các chỉ số chức năng gan và đặc biệt là chức năng thận phần nào trung gian trong mối liên hệ giữa các chỉ số IR và sự phát triển của đa bệnh CRM, hỗ trợ tính hợp lý sinh học.
Bình luận chuyên gia
Phân tích toàn diện này minh họa rằng các chỉ số IR liên quan đơn giản, không xâm lấn có thể phân loại rủi ro hiệu quả cho sự khởi phát và tiến triển của bệnh tim thận chuyển hóa trong một nhóm dân số lớn. Sự kết hợp các kích thước béo trung tâm (vòng eo, tỷ lệ vòng eo so với chiều cao) với các tham số chuyển hóa có thể nắm bắt các yếu tố quan trọng của béo phì nội tạng và rối loạn chuyển hóa thúc đẩy bệnh CRM.
Sử dụng mô hình đa trạng thái cung cấp hiểu biết chi tiết về các quỹ đạo bệnh vượt qua các kết quả nhị phân, điều này rất liên quan đến quản lý rủi ro lâm sàng và ưu tiên can thiệp sớm.
Mặc dù các phát hiện này thêm bằng chứng đáng kể về giá trị dự đoán của các chỉ số IR liên quan, các hạn chế bao gồm thiết kế quan sát, khả năng gây nhiễu còn sót lại và cần xác thực bên ngoài trong các quần thể đa dạng. Hơn nữa, sẽ quan trọng để khám phá cách các chỉ số này hoạt động khi được tích hợp với các yếu tố nguy cơ và dấu hiệu đã được thiết lập khác trong quyết định lâm sàng.
Kết luận
Các chỉ số IR liên quan, đặc biệt là TyG-WC, TyG-WHtR và METS-IR, hứa hẹn là các yếu tố dự đoán dễ tiếp cận của nguy cơ và tiến triển của đa bệnh tim thận chuyển hóa. Việc áp dụng chúng có thể nâng cao việc xác định sớm các cá nhân có nguy cơ cao cho các chiến lược phòng ngừa mục tiêu.
Các phát hiện trung gian nhấn mạnh các vai trò đan xen của các con đường viêm và chức năng thận, có thể đại diện cho các mục tiêu điều trị.
Nghiên cứu triển vọng và thử nghiệm lâm sàng trong tương lai là cần thiết để xác nhận tính áp dụng của các phát hiện này và thiết lập quy trình lâm sàng tích hợp các dấu hiệu này để cải thiện quản lý sức khỏe tim thận chuyển hóa.
Hỗ trợ tài chính và đăng ký thử nghiệm
Nghiên cứu gốc được hỗ trợ bởi nguồn lực UK Biobank. Không có đăng ký thử nghiệm lâm sàng áp dụng cho thiết kế nghiên cứu nhóm quan sát.
Tham khảo
Liu L, Yu G, Ji X, Wang Y, He H. Mối liên hệ giữa sáu chỉ số đề kháng insulin liên quan với nguy cơ và tiến triển của đa bệnh tim thận chuyển hóa: Bằng chứng từ UK biobank. Cardiovasc Diabetol. 2025 Sep 30;24(1):377. doi: 10.1186/s12933-025-02928-w. PMID: 41029369; PMCID: PMC12487372.
