生物BMI:研究人员深入挖掘数据，以确定更好的代谢健康指标

系统生物学研究所(ISB)的研究人员构建了生物体重指数(BMI)测量方法，该方法比传统的长期使用的BMI方程更准确地反映了代谢健康状况，而且更多样化、信息量更大、可操作性更强。这项工作发表在杂志上自然医学．

几十年来，临床医生一直依赖BMI作为一种粗略的工具来将个体划分为体重过轻，正常体重，超重或肥胖。BMI指数的计算方法是用一个人的体重(公斤)除以身高(米)的平方。大约30%的人口被这种方法错误分类。尽管BMI有局限性，但它仍然在临床中得到了深刻的认识和广泛的接受，因为它是许多慢性疾病的主要风险因素，包括糖尿病、心血管疾病和癌症。

“多年来，BMI一直是医生根据身高和体重与普通人进行分类的首选指标。然而,这一般人并不真实存在。我们现在有能力使用先进的分子测量来更全面地代表一个人的代谢健康，这可以用来为个人提供更准确的临床建议，”ISB高级研究科学家和该论文的通讯作者Noa Rappaport博士说。

Rappaport和同事研究了1000人个人通过进行多组学分析，他们参加了一个健康计划，检查了1,100多种血液分析物，如蛋白质和代谢物，以及在不同时间点收集的遗传风险评分和肠道微生物组组成。然后，研究人员生成了机器学习模型，这些模型比传统的BMI测量方法更准确地预测了生物BMI的变化。

研究小组取得了一些重要发现，包括:

• 那些生物BMI指数高而传统BMI指数正常的人不太健康，但在生活方式干预后更容易减肥。
• 那些传统BMI指数属于肥胖，但生物学BMI指数正常的人在生物学上更健康，而且更难减肥。
• 当人们积极改变生活方式时，生物BMI比传统BMI反应更快，下降得更早。

通过积极的生活方式改变，研究结果表明，即使有人没有失去重量从生理上来说，他们可能会变得更健康。

该研究的主要作者、K. Carole Ellison生物信息学研究员Kengo Watanabe博士说:“这项工作对于理解与肥胖和代谢健康相关的分子变化是一项宝贵的资产，它有可能显著改善治疗代谢紊乱的预测和预防临床方法的发展。”

Rappaport补充说:“我们已经证明了多组学分析的价值，可以揭示对人体健康的重要见解复杂的关系之间的肥胖,代谢健康并强调在理解和解决这些问题时，需要考虑传统BMI测量之外的一系列因素。”