脂肪體重指數和去脂體重指數與肥胖相關研究與進展

金 夢，金立民，王多友，陳 適

(1.吉林大學臨床醫學院，吉林 長春130021；2.吉林大學第一醫院 麻醉科，吉林 長春130021；3.中國醫學科學院 北京協和醫院 內分泌科，北京100730)

*通訊作者

脂肪體重指數和去脂體重指數與肥胖相關研究與進展

金 夢1，金立民2，王多友2，陳 適3*

(1.吉林大學臨床醫學院，吉林 長春130021；2.吉林大學第一醫院 麻醉科，吉林 長春130021；3.中國醫學科學院 北京協和醫院 內分泌科，北京100730)

隨著社會經濟的發展和人們生活方式、飲食結構的改變，超重和肥胖已經成為全球重要的公共健康問題[1-2]。根據WHO的診斷標準[3]，約有17%的亞洲人為肥胖。肥胖也與許多慢性疾病息息相關[2-4]，是公認的糖尿病等代謝相關疾病和心腦血管疾病等重要危險因素，并可增加死亡風險。

目前臨床上多用體重指數(Body Mass Index,BMI)、腰圍(Waist Circumferance,WC)、腰臀比(Waist-to-Hip Ratio,WHR)等人體測量學指標來預測和診斷肥胖相關疾病，因為傳統測量指標的局限性，近年來新的人體測量學指標，如脂肪體重指數(fat mass index,FMI)、去脂體重指數(fat-free mass index,FFMI)等應運而生。本文就FMI和FFMI與超重和肥胖的關系的研究進展進行綜述。

1 肥胖的傳統定義和診斷標準

傳統上，因為BMI便于測量并且與肥胖及其相關疾病的相關性好，通常利用BMI值來界定是否超重或者評估群體風險[5]。但是每個國家根據本國人口具體情況，采用不同的BMI值作為衡量肥胖的標準，如世界衛生組織(WHO)和美國國立衛生研究院對肥胖的定義是BMI>30 kg/m2[6]，而中國則定義為BMI>28 kg/m2[7]者即為肥胖。但是部分關于不同群體的研究指出只根據BMI推測或診斷肥胖會產生偏移[8,9]。因BMI值是一個粗測值，只考慮到身高這一個體型因素的影響，而沒有考慮到體內脂肪的真正分布情況而受到質疑[9]。為了消除脂肪分布對肥胖診斷的影響，有學者在制定代謝綜合征的診斷標準時提出利用腰圍定義腹型肥胖[10]，并認為肥胖的診斷不再只相對身高下體重超出一定范圍即為肥胖，而是強調過量的脂肪堆積，并且更關注于脂肪所分布的部位。分布位置不同可能會對人體的健康狀態和疾病的發生產生不同的影響[11]，所以身體脂肪含量及其分布的測定則顯得尤為重要。

2 脂肪體重(指數)和去脂體重(指數)的定義及優勢

體重包含了脂肪體重(Fat Mass,FM)和去脂體重(Fat-Free Mass，FFM)兩部分，人體中脂肪組織的含量被稱為脂肪體重；去脂體重則是人體中非脂肪組織的含量，主要由骨骼肌、內臟組織、總體水量和骨組織等構成。VanItallie等[12]首次提出了脂肪體重指數(fat mass index,FMI;FM/height2)和去脂體重指數(fat-free mass index,FFMI;FFM/height2)，將(F)FMI定義為(去脂)脂肪體重公斤數除以身高米數平方得出的數字，可見FMI和FFMI可組成BMI。

與BMI、腰圍等測量指標相比，任何體重上的變化可以通過FM和FFM的變化展現出來，這也會對疾病風險產生顯著不同的影響。 首先，FMI和FFMI既反映了脂肪分布情況，也消除了身高相關的體脂率的差異[12]。其次，FMI和FFMI可以獨立測量體脂，因此與BMI、BF%和WHR相比，將FMI和FFMI二者結合使用可以作為衡量肥胖的指標，并且能夠提供更有意義的關于特定人群的身體成分參考值信息[13-16]。再次，與BMI和BF%相比，FMI和FFMI對身體脂肪和去脂組織的變化有高度敏感性，這使得二者在評估人體生理、營養狀況以及能源儲備端點方面有很大潛能[17]。最后，FMI在判斷超重或肥胖時也無需考慮特定人群(如運動員或肌萎性肥胖者等)，同時，FMI可以鑒別出BMI升高但是FM不高的個體，也可以鑒別出BMI正常但是因FM升高而存在潛在患病風險的個體[14,17]。BMI相同而身體成分不同者可導致其對肥胖、代謝等疾病的易感性存在相當大的差異。

3 人體成分的測量方法

由于FM和FFM的較為復雜的數據獲得方法限制了二者的使用[18]。FFMI及FMI的計算需要人體成分的測量，具體測量方法如下所述。

人的機體是由骨骼、肌肉、脂肪和水分等不同成分組成，不同性別和年齡者機體各組成部分含量是不相同的。而機體成分與相關疾病的發生、發展密切相關，因此身體成分的準確測定顯得十分必要。人體測量學指標可較好地間接反映體內脂肪含量和分布，近年來，越來越多的研究開始利用核磁共振(Magnetic Resonance Imaging,MRI)、雙能X線吸收法(Dual Energy X-ray Absorptiometry,DEXA/DXA)和生物電阻抗法(Bioelectrical Impedance Analysis,BIA)等進行人體成分的測量[24]。

3.1 雙能X線吸收法 雙能X線吸收法是指利用兩種不同能量的X線束穿過人體不同組織后的衰減和吸收的程度不同，再經計算機處理后得到人體骨、脂肪等成分的含量。

DEXA過去主要用于骨和礦物質含量的測定，但近10年來越來越多的研究開始利用DEXA對脂肪含量及其分布做出定量評價。DEXA法有很好的可靠性、有效性和可重復性，但是DEXA法技術復雜、價格較貴，并不適用于大范圍開展，尤其是在大樣本量調查研究時[25]。

3.2 生物電阻抗法 生物電阻抗法進行人體成分測量是Lukaski等[27]在1985年由提出的，它是利用人體脂肪組織和去脂組織等不同成分的導電性差異，根據預測方程，結合性別、年齡、身高和體重等數據，通過測量人體的電阻值以間接獲得人體各成分的含量，還可用以評估人體營養狀態。

上述方法中目前BIA在臨床實踐和流行病學調查研究中應用較為廣泛。其特點[25,27]是價格便宜、操作相對簡單、快速且無創，并且可重復性好，所得結果可靠性高，Sillanpaa等[25]研究證實利用BIA法測得的身體成分各項數值與DEXA法所得結果相關系數接近于0.99。但BIA法在測定FM和FFM時存在一定的局限性，最主要的是不同人群人體成分的預測方程的標準尚未達成統一，這可能造成不同研究結果的差異，從而產生偏移。

4 FMI和FFMI診斷肥胖標準

目前FFMI與FMI的正常參考范圍尚未明確，Kyle等[13]最先通過研究提出FFMI的下限男性應大于16.5，女性應大于14；由于FFMI反映人體肌肉、骨骼等“健康”成分，所以FFMI沒有上限，通常認為越高越好。與此不同的是，Coin等[19]基于1866例意大利健康成人的多中心回顧性研究對FFMI的上限做出了界定，并且提出不同性別的年齡特異性參考值范圍。Kim等[17]也對Kyle的說法提出質疑，認為FFMI過高同樣會引起不同類型的肥胖，通過對18-89歲的韓國成年人的橫斷面研究，認定韓國成年男性和女性FFMI參考值分別為16.3-22.3 kg/m2和13.3-17.8 kg/m2；而FMI參考值分別為1.8-8.7 kg/m2和3.9-11.6 kg/m2。我國的一項針對成年人的研究得出的FMI和FFMI的參考值范圍與Kim等研究結果相仿[29]。

由于FMI和FFMI在不同人群及預測肥胖的分界值不同，目前尚沒有統一標準，且存在性別差異，故其在診斷肥胖上的標準也各不相同。Strugnell等[20]提出了澳大利亞白種人的肥胖FMI分界值是男性>8.2 kg/m2，女性>11.8 kg/m2。西亞的一項關于成年男性的研究提出了與上一研究相似的男性群體的分界值，并認為FMI是最佳肥胖預測因子，因FMI的靈敏度和特異性更高，未來可能代替BMI成為診斷肥胖的良好指標[21]。與上述研究不同的是，一項關于墨西哥裔美國人的研究提出的FMI分界值略小，具體為男性>7.3 kg/m2，女性>9.0 kg/m2[22]。印度的一項研究指出FMI>6.6 kg/m2作為肥胖的判定標準，無性別區分[23]。

我國尚未制定關于國人的FMI和FFMI的參考范圍，需要進一步的臨床研究數據，以更好地界定肥胖和肥胖的亞型以針對性地進行防治。可見未來需要更多關于不同種族群體特異性參考值的研究。

5 FMI和FFMI的影響因素

5.1 性別 絕大部分研究[17,20,29]肯定了FMI和FFMI存在性別差異，結論為女性的平均FFMI要低于男性，而平均FMI要遠高于男性。這歸因于男性和女性的人體成分組成不同，男性肌肉通常比女性更為發達，而且二者脂肪分布和脂肪堆積方式存在差異。因此在采用FMI和FFMI判定肥胖的時候，應考慮男、女性的生理差異。

5.2 年齡 FMI和FFMI與年齡的變化同樣密不可分。Strugnell等[20]對8582例年齡在25-91歲澳大利亞白種人的身體成分測量比較的橫斷面研究中指出，在男性和女性中，年齡與FMI呈曲線關系，即隨著年齡的增長，FMI逐漸增加達峰值后下降。對于FFMI，在女性中隨年齡的增長呈線性下降，而在男性中與年齡無顯著相關。與此不同的是，Kim等[17]提出隨著年齡的增長，無論男性和女性，韓國成年人的FMI值在逐漸增加，而FFMI在逐漸減少。Coin等[19]肯定了Kim等對FMI與年齡間變化趨勢的闡述，但認為FFMI沒有明顯變化。Zheng等[29]提出中國成年女性的FMI隨年齡的增長在不斷增加，中國成年人的FFMI和成年男性的FMI和FFMI都與年齡呈曲線關系。這可能因研究所選取的研究對象的年齡范圍不同，老年人群樣本量較少從而無法觀察到完整的FMI和FFMI隨年齡增長的變化趨勢。

5.3 地區和種族 從上文中提到的不同地區的研究可見，FMI和FFMI的正常參考值范 圍和界定肥胖的分界值在不同種族人群中存在較大爭議。Hull等[30]對來自四個不同種族(白種人、非裔美國人、西班牙裔及伊斯蘭裔和亞裔)的1339名年齡在18-110歲成人的研究，肯定了FFMI值存在顯著的種族差異(在西班牙裔中最高，在亞裔中最低)，并且提出年齡和FFMI呈曲線關系。原因主要在于不同種族的人群體型不同，在相同高度下，亞洲人的骨骼、肌肉和結締組織的含量較歐美人少而致體型較小。不同地區人群的生活方式的差異也可能影響研究結果。

5.4 測量方法和統計學方法 不同研究[15,19,30]采用的人體成分測量方式并不統一，即使在相同的測量方式下，選用的儀器、設備和分析軟件的不同可能會導致人體成分測量結果的差異。而且，在統計分析時不同研究所對研究對象的納入標準和統計學處理方面存在差別。這些都可能造成研究得到的FMI和FFMI的范圍不同。

6 FMI和FFMI臨床應用以及與其他疾病關系的研究進展

國內的幾項針對不同地區的健康體檢者的研究提出FMI和FFMI都與代謝綜合征(MetaboIic Syndrome,MS)風險增加獨立相關[14,31,32]。Liu等[14]首次提出中國健康人群中FMI預測MS的最佳分界值，男性和女性分別是7.00 kg/m2和7.90 kg/m2。研究同時指出，與體脂率相比，FMI是預測MS更好地篩查工具。

與BMI相比，身體成分更可能是健康和預后的決定因素，隨著年齡的增長，機體組成發生生理變化，包括FFM的減少的FM的相對或實際增加。一項前瞻性研究分析來自英國生物樣本庫中年齡在45-69歲的中老年人后提出FFM降低是功能障礙的獨立危險因素，可降低生活質量，增加老年人的死亡率[15]。另一項針對年齡在65歲以上的老年人的研究同樣指出，不論性別或原發疾病如何，FFMI的下降增加老年人的死亡風險，而BMI和FMI變化對死亡率沒有影響[33]。因此，FFMI可以早期識別肌肉減少并采取應對措施，可能降低由肌肉減少而導致的相關疾病的發病率和死亡率。此外，Clark等[34]提出在慢性疾病患者[如慢性阻塞性肺病(COPD)、慢性心力衰竭(CHF)或癌癥患者]中，發病率和死亡率增加與FFM的降低相關，而與體重無關。所以，在老年人和慢性病患者的未來臨床管理和流行病學研究中評估FFM和FFMI是很有必要的，探究預防FFMI的降低能否改善生存率。

雖然關于哪種指標可以作為預測肥胖相關疾病的最佳指標尚存爭議、說法不一，但是現有研究肯定了FMI和FFMI在判定肥胖及相關疾病的前景和價值，二者可以反應機體成分，而體內脂肪等分布情況影響疾病的發生和預后。而且，FMI和FFMI可能在未來取代BMI等成為超重及肥胖的有效篩查指標。然而，國內尤其缺乏多中心大樣本量研究來確定FMI、FFMI在不同性別、年齡、地區和民族的人群診斷肥胖的最佳分界值。未來還可開展更多的研究將FMI和FFMI與傳統測量指標進行比較，以更好的確定篩查疾病的敏感指標。將FMI和FFMI等指標結合應用可能達到更好的效果，可開展更多研究以探索FMI和FFMI在不同領域的潛能。同時，絕大多數國內外研究為橫斷面研究，無法推斷因果關系。需要進一步的前瞻研究來闡明FMI和FFMI值與疾病的發病率和死亡率之間的關系，以幫助人們通過篩查早期預防和發現相關疾病，從而改善其預后。這些尚存的問題都有待通過未來的研究加以明確。

[1]Ng M,Fleming T,Robinson M,et al.Global,regional,and national prevalence of overweight and obesity in children and adults during 1980-2013:a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013[J].Lancet,2014,384(9945):766.

[2]Ogden C L,Carroll M D,Flegal K M.Prevalence of obesity in the United States[J].Jama,2014,312(2):189.

[3]James W P T.WHO recognition of the global obesity epidemic[J].International Journal of Obesity,2008,32 (Suppl 7):S120.

[4]Kodama S,Horikawa C,Fujihara K,et al.Comparisons of the strength of associations with future type 2 diabetes risk among anthropometric obesity indicators,including waist-to-height ratio:a meta-analysis[J].American Journal of Epidemiology,2012,176(11):959.

[5]Yang F Y,Wahlqvist M L,Lee M S.Body mass index (BMI) as a major factor in the incidence of the metabolic syndrome and its constituents in unaffected Taiwanese from 1998 to 2002[J].Asia Pacific Journal of Clinical Nutrition,2008,17(2):339.

[6]Clinical Guidelines on the Identification,Evaluation,and Treatment of Overweight and Obesity in Adults-The Evidence Report.National Institutes of Health[J].American Journal of Clinical Nutrition,1998,68(4):51S.

[7]中華人民共和國國家衛生和計劃生育委員會.中華人民共和國衛生行業標準:成人體重判定(WS/T428-2013)[S].北京.中國標準出版社,2013.

[8]Romerocorral A,Somers V K,Sierrajohnson J,et al.Accuracy of body mass index in diagnosing obesity in the adult general population[J].International Journal of Obesity,2008,32(6):959.

[9]Thibault R,Pichard C.The evaluation of body composition:a useful tool for clinical practice[J].Ann Nutr Metab,2012,60:6.

[10]Alberti K G M M,Eckel R H,Donato K A,et al.Harmonizing the metabolic syndrome:a joint interim statement of the International Diabetes Federation Task Force on Epidemiology and Prevention;National Heart,Lung,and Blood Institute;American Heart Association;World Heart Federation;International A[J].Circulation,2009,120(16):1640.

[11]Sam S,Haffner S,Davidson M H,et al.Relation of abdominal fat depots to systemic markers of inflammation in type 2 diabetes[J].Diabetes care,2009,32(5):932.

[12]VanItallie TB,Yang MU,Heymsfield SB,et al.Height normalized indices of the body’s fat-free mass and fat mass:potentially useful indicators of nutritional status[J].Am J Clin Nutr,1990,52:953.

[13]Kyle UG,Morabia A,Schutz Y,et al.Sedentarism affects body fat mass index and fat-free mass index in adults aged 18 to 98 years[J].Nutrition,2004,20:255.

[14]Liu P,Ma F,Lou H,et al.The utility of fat mass index vs.body mass index and percentage of body fat in the screening of metabolic syndrome[J].Bmc Public Health,2013,13(1):1.

[15]Franssen F M,Rutten E P,Groenen M T,et al.New reference values for body composition by bioelectrical impedance analysis in the general population:results from the UK Biobank[J].Journal of the American Medical Directors Association,2014,15(6):1.

[16]Rao K M,Arlappa N,Radhika M S,et al.Correlation of Fat Mass Index and Fat-Free Mass Index with percentage body fat and their association with hypertension among urban South Indian adult men and women[J].Annals of human biology,2012,39(1):54.

[17]Kim C H,Chung S,Kim H,et al.Norm references of fat-free mass index and fat mass index and subtypes of obesity based on the combined FFMI-%BF indices in the Korean adults aged 18-89 yr[J].Obesity Research & Clinical Practice,2011,2011(5):210.

[18]Sillanp??,E,Cheng SuLin,H?kkinen,K,et al.Body composition in 18- to 88-year-old adults - comparison of multifrequency bioimpedance and dual-energy X-ray absorptiometry[J].Obesity,2014,22(1):101.

[19]Coin A,Giannini S,Minicuci N,et al.Fat-free mass and fat mass reference values by dual-energy X-ray absorptiometry (DEXA) in a 20-80 year-old Italian population[J].Clinical Nutrition,2008,27(1):87.

[20]Strugnell C,Dunstan D W,Magliano D J.Influence of Age and Gender on Fat Mass,Fat-Free Mass and Skeletal Muscle Mass Among Australian Adults:The Australian Diabetes,Obesity and Lifestyle Study (AusDiab)[J].The journal of nutrition,health & aging,2014,18(5):540.

[21]Abulmeaty M,Almajwal A,Hassan H.New cutoff values of fat mass index,fat free mass index and percent body fat in overweight and obese men living in Riyadh,SA[J].International Journal of Diabetes in Developing Countries,2016:1-9.

[22]Peltz G,Aguirre M T,Sanderson M,et al.The role of fat mass index in determining obesity[J].American Journal of Human Biology,2010,22(5):639.

[23]Rao K M,Arlappa N,Radhika M S,et al.Correlation of Fat Mass Index and Fat-Free Mass Index with percentage body fat and their association with hypertension among urban South Indian adult men and women.[J].Annals of Human Biology,2012,39(1):54.

[24]Lee S Y,Gallagher D.Assessment methods in human body composition.[J].Current Opinion in Clinical Nutrition & Metabolic Care,2008,11(5):566.

[25]Elina Sillanpaa,Sulin,Cheng,Keijo,Hakkinen,et a.Body composition in 18- to 88-year-old adults—comparison of multifrequency bioimpedance and dual-energy X-ray absorptiometry[J].Obesity,2014,22(1):101.

[26]Lukaski H C,Johnson P E,Bolonchuk W W,et al.Assessment of fat-free mass using bioelectrical impedance measurements of the human body[J].American Journal of Clinical Nutrition,1985,41(4):810.

[27]Pietil?inen K H,Kaye S,Karmi A,et al.Agreement of bioelectrical impedance with dual-energy X-ray absorptiometry and MRI to estimate changes in body fat,skeletal muscle and visceral fat during a 12-month weight loss intervention[J].British Journal of Nutrition,2013,109(10):1910.

[28]So W Y,Swearingin B,Crooms B,et al.Body composition measurements determined by air displacement plethysmography and eight-polar bioelectrical impedance analysis are equivalent in African American college students[J].Healthmed,2012,6(6):1896.

[29]鄭延松，盧艷慧，舒 畫，等.中國成人去脂體重指數與脂肪體重指數分析[C].全國健康管理,2011.

[30]Hull H R,Thornton J,Wang J,et al.Fat-free mass index:changes and race/ethnic differences in adulthood[J].International Journal of Obesity,2011,35(1):121.

[31]Wang J,Rennie K L,Gu W,et al.Independent associations of body-size adjusted fat mass and fat-free mass with the metabolic syndrome in Chinese[J].Annals of Human Biology,2009,36(1):110.

[32]張冠榮,麥韻屏,吳彩萍,等.廣州地區成年人脂肪組織指數與代謝綜合征的相關性及預測價值分析[J].中山大學學報(醫學科學版),2015,36(3):472.

[33]Graf C,Karsegard V L,Spoerri A,et al.SUN-PP115:Loss of Fat-Free Mass Index has Substantial Impact on Mortality Risk for Subjects > 65 Years[J].Clinical Nutrition,2015,34:S66.

[34]Clark AL,Anker SD.Body mass,chronic heart failure,surgery and survival[J].J Heart Lung Transplant,2010,29:261.

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