CSE 2026 | 夏维波教授深度解读：肥胖诊疗从“称体重”迈向“析成分”|世界骨质|体脂率|内分泌|肥胖症|脂肪|骨骼肌

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BMI无法区分脂肪与肌肉，体成分测量正成为精准肥胖管理的重要工具。

撰文：易艾蓝

审核专家：夏维波教授

在临床实践中，部分体质指数（BMI）正常者可能存在显著的内脏脂肪堆积，而部分BMI超标者亦可因骨骼肌含量较高而代谢指标未见明显异常。此类现象揭示了BMI作为肥胖筛查和诊断工具的固有局限。长期以来，BMI在肥胖诊断中占据核心地位，但其无法反映脂肪分布与组织构成的局限性日益受到关注。2026年8月19日至22日，在湖南长沙召开的中华医学会第二十三次内分泌学学术会议（CSE 2026）上，中国医学科学院北京协和医院内分泌科主任夏维波教授作了题为《体成分测量及其临床应用》的专题报告。在报告中，夏维波教授系统梳理了体成分测量技术的发展历程，深入探讨了其在肥胖诊断、治疗监测中的核心价值与亟待解决的科学问题，为临床医生提供了从传统BMI“粗筛”走向体成分“精诊”的实践思路与方向。

体成分认知的演进与BMI的局限

人体由哪些成分构成？这一基础科学问题的认知经历了漫长的演进历程。夏维波教授在报告中回顾道，从中医以阴阳五行、卫气营血为理论框架的整体观，到古希腊的四体液学说；从1543年维萨里发表《人体的构造》首次系统描述人体宏观解剖结构，到1972年BMI与心血管结局相关性的首次揭示。人类对人体组成的认知，经历了从哲学思辨、解剖观察到流行病学量化的逐步演进。

随着研究不断深入，BMI作为肥胖评估指标的临床局限性日益凸显。夏维波教授指出，相同BMI的个体，其体成分分布可能截然不同。内脏脂肪大量堆积者与皮下脂肪占优势者，尽管体重指数相近，其代谢特征与心血管风险等健康结局却存在显著差异。基于此，人体评估的理念正在从单一的整体维度，向组织组成和组织分布维度乃至功能状态维度逐步深化。

这一转变已体现在近年发布的权威临床指南中。2024年及2026年中华医学会内分泌学分会发布的肥胖管理指南，以及国家卫健委发布的肥胖诊疗指南，均在BMI基础上将体脂率与内脏脂肪纳入核心评估指标。2025年《柳叶刀-糖尿病与内分泌学》临床肥胖症委员会发布的《临床肥胖症定义和诊断标准的重大报告》亦明确提出，应联合BMI与其他人体测量指标（如腰围、腰臀比或腰高比）或直接测量的体脂量，共同优化肥胖诊断。

方法无优劣，合适最重要：体成分测量技术全景解析

面对众多体成分测量方法，临床如何选择？早期使用的水下称重法、空气体积置换法（ADP）和同位素稀释法现已很少使用。夏维波教授逐一剖析了目前临床和研究中常用的方法的技术原理、优势与局限性。

生物电阻抗分析法（BIA）：利用不同组织导电性差异,如肌肉含水多、导电性好，脂肪组织电阻抗高等推算体成分。近年发展的可穿戴Smartwatch BIA技术提升了便捷性。但夏维波教授指出，BIA测量结果受机体水合状态、饮食摄入、运动及环境温度等多种因素影响较大，单次测量的绝对准确性有限，且不同设备之间、同一设备在个体层面的测量一致性仍有待提高。因此，BIA更适合用于群体流行病学调查或个体纵向趋势监测，在临床精确诊断层面的应用应审慎解读。

双能X射线吸收法（DXA）：夏维波教授评价其“相对客观”。其利用两种不同能量的X射线穿透身体，根据不同组织对X射线衰减差异，直接区分脂肪、瘦软组织（去脂软组织和骨骼）。DXA不仅能测量脂肪总量，还区分脂肪组织分布及内脏脂肪含量。同时DXA还可以很好的评估肌肉含量和骨矿盐含量，进而为肌少症和骨质疏松症的诊断提供可靠依据。DXA的便捷性、和较好的精准度和重复性正在被广泛用于体成分的检测和随访监测。

计算机断层扫描（CT）：CT可通过特定椎体（多选用第3腰椎）层面的扫描，精确测量该层面的内脏脂肪面积、皮下脂肪面积及腰大肌横截面积，并基于这些参数通过经验回归方程估算全身脂肪和肌肉总量，但并非直接“模拟”全身体成分。且CT存在电离辐射暴露较多，常用其他原因进行CT检查的影像做体成分分析。

磁共振成像（MRI）：MRI利用氢质子在不同组织中的弛豫差异，来区分脂肪组织或非脂肪组织，如可精确量化肝脏脂肪含量（常用质子密度脂肪分数，即PDFF参数），亦可评估骨骼肌内脂肪浸润程度。MRI精度高，但设备成本昂贵、检查耗时，限制了其作为常规筛查或频繁随访工具的应用。

超声：通过测量不同组织界面的回声差异，可便捷评估特定部位的肌肉厚度、脂肪厚度等，适于床旁应用。

夏维波教授指出，每种方法均有其适应场景与内在局限，临床实践中不存在适用于所有情境的“最优”方法，唯有基于具体临床或研究目的选择最适配的技术方案。他同时强调，在同一临床研究或患者随访过程中，原则上应采用同一种体成分测量方法，并保持测量条件（如测量时间、受试者状态等）的一致性，以确保不同时间点测量结果的可比性。

诊断与监测：体成分测量的临床应用场景

体成分测量的临床价值，在肥胖精准诊断和减重治疗随访两个场景中体现最为充分。

▌肥胖诊断：从BMI“粗筛”到体成分“精诊”

当前国内外指南已形成共识：BMI作为初筛工具，体脂率和内脏脂肪用于精准诊断。CSE和国家卫健委指南推荐：男性体脂率＞25%、女性＞30%作为肥胖诊断切点；内脏脂肪面积＞80cm²提示内脏型肥胖。

然而，夏维波教授指出，体成分测量在肥胖诊断中的应用仍面临多重挑战。首先，不同测量方法之间结果差异显著。同一受试者用DXA和BIA测得的体脂率可能相差数个百分点，这给临床判读带来困难。其次，目前广泛引用的体脂率诊断切点（男性＞25%、女性＞35%）主要源自2000年的一项横断面研究，该研究基于特定人群的BMI一致性与代谢综合征检出率推导而来，缺乏基于长期心血管事件、全因死亡率等硬终点结局的前瞻性数据支持，且在不同种族、年龄及性别亚组中的适用性尚需验证。最后，基于DXA测定的、以中国人群长期结局事件为依据的体脂率诊断阈值，目前尚属研究空白，亟待大规模前瞻性队列研究加以确立。

▌减重随访：体重变化背后的成分解读

随着以肠促胰素类药物，如胰高血糖素样肽-1受体激动剂（GLP-1 RA）为代表的减重药物广泛应用，体成分监测的重要性日益突出。司美格鲁肽、替尔泊肽、玛仕度肽等药物所致的体重减轻中，约三分之二至四分之三由脂肪减少贡献，其余部分为去脂体重（含水分、蛋白质及肌肉等）的减少。

这引出一个关键临床问题：减重过程中所减少的去脂体重在多大程度上来源于骨骼肌？是否会增加肌少症风险？对此，夏维波教授进行了审慎解读：在GLP-1类药物使用早期，由于食欲抑制导致水分摄入减少，机体水合状态改变，BIA测得的去脂体重会出现快速下降，这一变化在相当程度上反映的是体液的丢失，并不等同于肌肉组织的同比例减少。在长期使用过程中，确实观察到一定程度的肌肉量下降，但目前尚无充分证据表明GLP-1类药物所致减重会显著增加肌少症的临床发病率。部分研究甚至发现，虽然绝对肌肉量有所减少，但肌肉功能（如握力、步速等）未见相应下降，甚至有所改善。其机制可能涉及体重负荷减轻后机体活动灵活度提升等多重因素，但具体机制仍待进一步研究阐明。

此外，夏维波教授特别强调了一个容易被忽视的方法学问题：不同测量方法得出的减重体成分变化结果可能存在较大差异，不应简单进行跨方法比较。

AI赋能：体成分评估的智能化未来

AI技术正在显著提升体成分分析的效率与精度。传统CT或MRI图像中脂肪与肌肉的分割依赖人工描记，耗时费力。而基于深度学习的算法可实现全自动分割，大幅缩短分析时间，尤其对大规模研究意义重大。

夏维波教授展示了一项基于AI技术的体成分评估应用案例：通过将腹部CT扫描获得的DICOM格式影像数据导入人工智能分析系统，系统可基于深度学习算法，自动分割特定层面（通常为L3椎体水平）的骨骼肌、皮下脂肪及内脏脂肪等组织，精准计算各组织横截面积，并通过回归方程估算全身体成分分布。进一步的算法扩展还可实现骨骼结构的三维可视化重建。

此外，基于大数据预测模型的可穿戴设备也逐渐兴起，通过手机即可估算体脂率、骨骼肌率、肌肉量及内脏脂肪含量，为日常监测提供了新选择。然而，此类设备的测量精度受设备类型、佩戴方式及个体状态等多种因素影响，其在临床应用中的参考价值尚需进一步验证。

结语：三个亟待回答的临床科学问题

夏维波教授在报告最后凝练了体成分测量领域亟待解决的三项关键问题：

其一，当前体脂率的诊断切点主要基于横断面研究推导而来，缺乏以长期心血管事件、全因死亡率等硬终点结局为观察指标的前瞻性队列研究数据支持，亟需高质量纵向研究加以验证和确立；其二，目前基于DXA测定的中国人群体脂率诊断阈值尚属空白，亟需在全国多中心、大样本队列中建立涵盖不同性别、年龄组的分层参考值，以指导本土化临床实践；其三，减重过程中各体成分指标变化的“临床有意义变化值”尚未明确——脂肪量、骨骼肌量、内脏脂肪面积等指标的改变达到何种程度方能显著影响长期健康结局，目前缺乏统一标准；对于GLP-1受体激动剂为代表的减重药物干预下，如何界定体成分变化的“健康方向”与“合理幅度”，亦有待更多研究加以阐明。

夏维波教授总结道，体成分测量技术使临床得以窥见BMI数据背后更为真实的人体组成图景，但从“能够测量”到“精准应用”之间，仍有诸多科学问题亟待回答。可以预见，随着前瞻性证据的持续积累、测量技术的标准化推进以及人工智能在影像分析中的深度赋能，体成分测量有望逐步从科研工具转化为临床常规管理手段，为肥胖及相关慢性病的精准诊疗提供更可靠的决策依据。

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