导读 该研究采用计算生物学领域前沿的判别性降维树（DDRTree）方法，仅利用腰臀比、血压、血糖等十项常规临床指标，就在二维平面上清晰呈现出肥胖人群的代谢特征分布。

        在肥胖已成为全球重大公共卫生危机的今天，上海交通大学医学院附属瑞金医院王卫庆/毕宇芳/陆洁莉团队等一项发表在国际权威医学期刊《Cell Reports Medicine》的突破性研究为肥胖管理带来了革命性工具。这项联合全国28家医疗科研机构完成的大规模研究（4C研究），通过分析18,733名中国肥胖患者（BMI≥28kg/m?）的临床数据，首次构建出能够直观展示肥胖异质性的决策树模型。该研究采用计算生物学领域前沿的判别性降维树（DDRTree）方法，仅利用腰臀比、血压、血糖等十项常规临床指标，就在二维平面上清晰呈现出肥胖人群的代谢特征分布。

图形摘要

研究背景：为什么需要重新认识肥胖？

       
       

4C研究中18,733名肥胖参与者的表型特征可视化图谱

        肥胖已被公认为2型糖尿病、心血管疾病和癌症等慢性病的主要危险因素。然而，临床上一个长期存在的困惑是：为什么有些肥胖者多年保持健康，而另一些却早早出现各种并发症？传统上我们仅依靠BMI来判断肥胖程度，但这个单一指标就像用一把尺子衡量所有人的健康状况，实际上，肥胖人群在代谢特征上存在显著差异，这种异质性正是导致不同临床结局的关键。

        最新数据显示，中国成人肥胖率已达16.4%（2015-2019年），预计到2030年将攀升至35%。更令人担忧的是，肥胖相关医疗支出已占我国慢性病总费用的15%以上，年经济负担超过3000亿元，在这种背景下，发展精准的肥胖分型和管理策略显得尤为迫切。

创新突破：如何用树状图解码肥胖复杂性？

       
       

4C研究中疾病进展异质性的可视化分析

• 技术革新：DDRTree算法的巧妙应用

        研究团队采用计算生物学领域前沿的判别性降维树（DDRTree）方法，这是一种原本用于单细胞RNA测序数据分析的先进技术。通过这一算法，研究人员将10项常规临床指标（包括腰臀比、血压、血糖、血脂等）的多维数据，创造性地转化为一个直观的二维树状结构。

• 五大亚型：清晰呈现不同疾病轨迹
         

        基于这个创新的可视化模型，研究团队识别出五个具有显著差异的肥胖代谢亚型：

亚型	特征描述	主要风险	占比
P1 代谢健康型	高HDL胆固醇，血糖、血压、血脂控制良好	风险最低	~15%
P2 中间过渡型	轻度高密度脂蛋白降低，其他指标中等	中等风险	~22%
P3 混合型	血压、血脂轻度异常，代谢状态不稳定	渐进风险	~18%
P4 血管病变型	显著高血压+血脂异常，肾功能轻度受损	心脑血管高风险	~18%
P5 糖尿病高危型	严重胰岛素抵抗+高血糖，肝脏脂肪堆积	糖尿病高风险	~20%

        研究团队发现：P5亚型患者未来5年糖尿病恶化风险是P1亚型的1.85倍，且更易进展为慢性肾病；P4亚型的心脑血管事件风险显著增加（风险比HR 1.42），与高血压和动脉粥样硬化密切相关；P1亚型虽然BMI超标，但代谢指标接近正常人群，颠覆了“所有肥胖都危险”的传统认知。
       

•         分子层面验证：代谢组学揭示内在机制
         

        通过对453名患者进行深入的代谢组学分析，研究团队发现了不同亚型独特的生物标志物谱：

        1.糖尿病高危型(P5)：富集支链氨基酸(BCAAs)和嘌呤代谢物，这些物质与胰岛素抵抗密切相关；

        2.血管病变型(P4)：与尿素循环异常和多不饱和脂肪酸代谢紊乱相关，提示内皮功能受损；

        3.所有高危亚型均表现出肝脏代谢异常和炎症因子升高的证据。

        这些发现不仅解释了为什么不同肥胖者疾病风险各异，更为开发针对性治疗靶点提供了线索。

        XJ_2011队列研究中疾病进展异质性的可视化分析

        临床转化：从理论到实践的关键一步

       
       

        表型树结构上的代谢物分布特征

        1. 在线风险评估工具：人人可用的代谢定位仪

        研究团队已将这一复杂模型转化为简单实用的在线工具。临床医生或患者只需输入：年龄、性别，腰臀比，血压值，血糖相关指标，血脂四项，肝肾功能两项等指标，系统就能自动在树状图上定位该患者的代谢亚型，并给出未来5年发生糖尿病、心脑血管疾病和慢性肾病的风险概率（预测准确率达72%-81%）。

        这个工具相当于给每个肥胖患者提供了个性化的健康导航图，医生可以根据风险等级制定差异化的干预方案。

        2. 大规模验证：结果经得起考验

        为确保模型的可靠性，研究团队在来自新疆的1,653名独立肥胖人群队列中进行了验证。

        结果显示：各亚型分布特征高度一致；疾病风险预测模式完全可重复；即使在调整药物使用等因素后，核心结论依然成立。

        这种跨地域、跨人群的一致性，证明了研究团队的发现不是偶然现象，而是肥胖内在规律的真实反映。

        深远影响：改写肥胖诊疗指南的潜在力量

       
       

        这项研究巧妙地将复杂的高维临床数据转化为直观的二维可视化模型，五分类体系比现有代谢健康肥胖概念更具操作性，为我国肥胖防控策略的精准化提供了重要科学依据。同时，与最新国际指南也吻合呼应，2025年1月《柳叶刀?糖尿病与内分泌学》发布的肥胖新定义框架，首次提出将肥胖视为一系列疾病而非单一诊断。本研究发现的五大亚型，恰好对应了这一框架中不同病理生理阶段的表现，特别是：P1亚型符合代谢健康肥胖的最新描述；P5亚型则典型展现了糖尿病前期肥胖的特征。我国学者的这项工作为全球肥胖分类体系提供了来自东方人群的坚实证据。（转化医学网360zhyx.com）

        原文链接：

        https://www.cell.com/cell-reports-medicine/fulltext/S2666-3791(25)00445-8