上海
随着司美格鲁肽、替尔泊肽等新型减肥药物的出现，肥胖的治疗迎来了重要突破。然而，对于众多肥胖、超重的患者来说，哪些人的并发症风险更大，哪些人需要尽早接受治疗，仍然不够清楚。
一些临床观察数据显示，即使两位肥胖患者的身体质量指数（BMI）几乎一样，但其中一个人在几年内接连出现糖尿病、高血压、脂肪肝等问题，另一个人却基本没有产生并发症。这种差异让许多研究者意识到，同样都是肥胖，每位患者面临的风险却不完全相同，因此需要更精准的治疗建议。
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近日，《自然-医学》杂志为解决这一问题提供了新的思路，研究人员开发了一个名为OBSCORE的全新风险评估工具。它仅需20项常规临床指标，就能更准确地预测未来10年内发生各类肥胖相关并发症的风险，其准确性远超单纯依靠BMI的判断。
研究团队利用英国生物银行（UK Biobank）近20万超重或肥胖成年人的数据，系统分析了超过2300个潜在的预测因素，涵盖基础健康状况、既往病史、用药记录、血液生化指标、心肺功能、体成分、血浆代谢物和多基因风险评分等多个维度。
随后，研究者筛选出预测能力最强的20个核心指标，包括年龄、性别、腰高比、吸烟状态等常规信息，血压、糖化血红蛋白（HbA1c）、血脂、肝/肾功能指标、尿酸等生理指标，以及高血压、关节疼痛、腹痛等临床信息。这些指标大多在常规体检中就能进行检测，具有良好的可操作性。
在过去，传统的风险评估往往依赖BMI或少数几个简单指标。而新研究则利用上述筛选出的20个核心指标，结合机器算法构建了新的预测模型——OBSCORE。研究结果显示，OBSCORE在预测18种肥胖相关并发症方面表现优异。以2型糖尿病为例，OBSCORE的预测准确度指标远高于仅使用年龄、性别和BMI的模型，也要优于目前常用的心血管风险评估工具。
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更值得关注的是，OBSCORE识别出的高风险人群中，有相当比例的人并非重度肥胖，而仅仅是超重，BMI在27至30之间。例如，在预测2型糖尿病的最高风险组中，有30%的人BMI并未达到肥胖标准。这说明即使BMI处于同一水平，不同个体的实际风险也可能差异巨大。
OBSCORE将人群按风险高低分为5个层级。在心血管死亡风险这一项，最高风险组患者的10年发生率为5.7%，而最低风险组仅为0.1%，相差57倍。对于患慢性肾病风险而言，最高组与最低组的风险差距有近90倍。此外，两组人群患痛风、2型糖尿病的风险差距也有三四十倍。
这意味着，同样是超重或肥胖人群，实际面临的健康风险可能存在天壤之别。而通过OBSCORE进行风险分层，可以帮助医生和患者更清晰地了解个体的真实风险状况，从而制定更有针对性的健康管理计划。
未来，OBSCORE有望成为肥胖相关健康风险评估的科学工具。但研究人员也强调，它并非要取代BMI，而是在BMI基础上进行风险细化，让具备相同BMI的人，能够了解自己患其他疾病的风险水平。
参考资料：
[1] Demircan, K., Carrasco-Zanini, J., Williamson, A. et al. Data-driven prioritization of high-risk individuals for weight loss interventions. Nat Med (2026). https://doi.org/10.1038/s41591-026-04353-2
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