IF4.2!南昌大学用CHARLS荣登二区,k-means聚类揭示AIP动态模式与血糖转归!

团队：南昌大学江西医学院、江西省心血管病研究所、江西省人民医院、南昌医学院第一附属医院等研究团队

标题：血浆动脉粥样发生指标及其肥胖相关指标对糖尿病前期血糖状态转变的影响：CHARLS国家队列研究结果

发表刊期：Lipids in Health And Disease

发表时间:2026年2月

影响因子：4.2/Q2

创新点：首次系统评估了AIP联合肥胖指标（特别是AIP-BMI）的动态控制模式对糖尿病前期血糖转归的影响，并量化了炎症的介导作用

★研究背景★

糖尿病前期人群血糖转化风险高，现有指标多关注静态水平。尽管AIP与肥胖均与糖代谢异常相关，但其联合动态变化模式对血糖转归的影响尚不明确，限制了早期精准风险筛查。

★数据与方法★

•数据：中国健康与养老追踪调查（CHARLS）2011-2015年数据；2535例糖尿病前期人群随访数据。

•技术方法：数据采集与清洗→AIP及AIP-肥胖复合指数→K-means聚类识别动态控制模式→多变量Cox回归量化各模式与血糖转归关联→WQS回归解析组分贡献权重→四向分解检验炎症介导效应→亚组分析、敏感性分析及外部数据验证稳健性。

•核心技术方法：

①数据与工具应用：

A、依托CHARLS全国队列筛选糖尿病前期人群

B、计算AIP及其与肥胖指标复合指数

②核心分析逻辑：

A、多模型量化暴露与血糖转归关联，拟合剂量反应并剖析分层异质性

B、解析累积TG与肥胖暴露权重并检验炎症介导效应

图1.研究参与者流程图

研究通过k-means聚类将AIP及其肥胖相关指标的动态变化分为三类调控模式，多维度图形直观呈现了三类模式在基线水平、随访变化及分布特征上的显著差异，为后续分析不同调控模式与血糖转归的关联提供了清晰的分组依据（图2）。

图2.2012-2015年AIP及其肥胖相关指标变化的聚类分析

限制性立方条分析证实，基线AIP及其肥胖相关指标与糖尿病前期进展均存在线性正相关的剂量反应关系，无非线性拐点，提示指标基线水平每升高1个单位，糖尿病前期进展风险均呈规律性增加，为量化基线指标的风险效应提供了依据（图3）。

图3.前期糖尿病状态向糖尿病发展的过程

不同调控模式与糖尿病前期血糖转归密切相关，调控模式越差，进展为糖尿病的比例越高、恢复正常血糖比例越低，其中AIP-BMI指标的该关联趋势最为突出，直观体现了指标动态调控对血糖转归的影响（图4）。

图4. AIP控制模式与血糖转归的堆叠条形图

亚组分析发现高血压、饮酒状态对指标调控模式与糖尿病前期进展的关联存在影响，高血压和非饮酒人群的关联更显著，而各亚组与血糖逆转的关联均无明显异质性，为精准识别高风险人群提供了亚组特征依据（图5）。

图5.森林图显示AIP控制模式及其肥胖相关指标与糖尿病前期血糖转归的关联

WQS回归明确了指标不同组分对血糖转归的差异化贡献，肥胖累积暴露是糖尿病前期进展的核心驱动因子，而TG和HDL-C代谢对血糖逆转更重要，为针对性制定代谢干预策略提供了精准的靶点方向（图6）。

图6.WQS回归量化AIP-肥胖相关指标成分对糖尿病前期血糖转归的累积暴露权重

本研究首次通过聚类识别出三类AIP及其肥胖相关指标动态调控模式，证实其与糖尿病前期血糖转归密切相关且呈线性剂量反应关系。WQS回归揭示肥胖累积暴露是进展核心驱动因子，高血压与非饮酒者为高风险人群，为精准分层干预提供了关键实证