徐州医科大学附属医院放射科刘恺教授团队成果(Radiology、IF=15.2分)|MRI身体脂肪分布模式与大脑结构、认知及神经系统疾病的关联

一、背景与引入

❓问题：尽管大量证据表明肥胖对大脑结构和认知功能有负面影响，但脂肪分布的异质性及其对不同神经结局的差异影响尚不清楚。传统评估指标（如BMI、腰臀比）仅能反映整体肥胖水平，无法区分脂肪在不同解剖部位的积累，而脂肪在内脏、胰腺、肝脏等部位的沉积可能对大脑健康产生不同甚至相反的影响。

✅解决：本研究利用MRI技术精准量化多个脂肪库（包括皮下、内脏和异位脂肪），并采用潜在剖面分析（LPA）这一数据驱动的方法，识别出具有相似脂肪分布特征的亚组，从而系统探讨不同脂肪分布模式与大脑结构、认知功能及神经系统疾病之间的关系。

✅思路：研究基于UK Biobank的大规模人群数据，首先通过MRI获取八个脂肪库的量化指标，经BMI调整后消除整体肥胖的混杂影响。随后使用LPA进行性别分层聚类，识别出六种脂肪分布模式。最后通过协方差分析、逻辑回归等方法，比较各模式在脑结构、认知表现及疾病风险上的差异，并以“瘦型”模式作为基准进行对照。

二、思路实现

📊数据来源与参与者选择：研究使用UK Biobank的前瞻性数据，纳入25,997名具有完整MRI脂肪量化与BMI数据的参与者。排除脂肪量化指标极端异常值（±5 SD）的个体。

✅脂肪量化与调整：从心脏和腹部MRI中提取九个脂肪指标，经BMI调整后保留八个非共线性指标，用于后续分析。

✅潜在剖面分析（LPA）：对调整后的脂肪指标进行LPA，按性别分别聚类，最终识别出六种脂肪分布模式。

✅脑影像与认知评估：采用3.0T MRI获取脑结构数据，计算脑体积、白质微结构参数及脑年龄差。认知功能通过多项测试评估，包括心理运动速度、前瞻记忆、视觉记忆等。

✅统计分析：使用ANCOVA比较不同脂肪模式在脑结构和认知上的差异，采用逻辑回归分析各模式与神经系统疾病风险的关系，均调整了多项混杂因素。

三、结果解读

✅六种脂肪分布模式的识别：包括：胰腺主导型（Profile 1）、肝细胞主导型（Profile 2）、瘦胖子型（Profile 3）、均衡高脂型（Profile 4）、均衡低脂型（Profile 5）和瘦型（Profile 6）。其中Profile 1和Profile 3在多数脂肪库中负担最高。

✅与大脑结构的关联：相比瘦型模式，胰腺主导型和瘦胖子型模式与更广泛的灰质萎缩、更高的白质高信号负荷及加速的脑衰老相关，且在男性中尤为显著。

✅与认知功能的关系：高脂肪模式普遍与认知表现较差相关，尤其是心理运动速度、前瞻记忆和视觉记忆。胰腺主导型与瘦胖子型在多项认知测试中表现最差。

✅与神经系统疾病风险的关联：胰腺主导型和瘦胖子型模式与焦虑、抑郁、卒中等多种神经系统疾病风险增加相关，且存在性别差异。

图1：参与者选择与研究设计流程图。

图2：潜在剖面分析识别出的六种身体脂肪分布模式及其在八个脂肪库中的BMI调整MRI脂肪量化值。

图3：六种脂肪分布模式在脑白质特性、皮层下体积和皮层体积上的组间比较。

图4：六种脂肪分布模式的认知表现与神经系统疾病风险比较。

本研究团队应邀接受北美放射学协会采访，并以新闻稿的形式在官方媒体报道（https://www.rsna.org/media/press/2026/2639），并在MSN、Medical Xpress、ScienceDaily等多家国际官方媒体同步报道（https://www.rsna.org/media/press/2026/2639）

刘恺，副主任医师，副教授，硕士生导师；江苏省“333工程”人才，江苏省“双创博士”；徐医附院青年联合会副会长；淮海医学科技创新中心生物样本中心副主任；江苏省医学会放射学分会青年委员。博士毕业于香港中文大学影像及介入放射系，先后于威尔斯亲王医院、南方医科大学南方医院、徐州医科大学附属医院从事医学影像医、教、研工作十余年，在CT及MR诊断方面具有较为丰富的临床经验。研究领域包括：多组学临床队列研究、磁共振活体多器官交互、UKB大数据影像研究；以第一/通讯作者发表学术论文十余篇，国际学术影响力H指数16，以最后通讯在Radiology、Psychol Med等高水平期刊发表原创研究；研究引起业界高度关注并在全球范围报道，应邀接受北美放射学协会（RSNA）新闻稿采访；授权国家发明专利多项；主持国自然科学基金面上项目、青年项目、省自然基金项目等。获江苏省医学新技术引进奖二等奖（第一完成人）。获省级以上教学奖项3项。