大規模サンプル集団における筋肉量と脂肪量のデータ解析により、心代謝系リスクの予測に限界があることが明らかになった A data analysis of muscle and fat mass in a large sample population shows the limitations in predicting cardiometabolic risks
2023-01-25 カナダ・コンコーディア大学
◆この研究結果は、学術誌「Preventive Medicine」に掲載され、米国の縦断的研究のデータを使用しました。その結果、過剰な脂肪率(脂肪組織)が人の心臓・代謝系の健康に及ぼす悪影響は、筋肉量が多くても相殺されないことが明らかになった。
◆研究者らは、1999年から2006年にかけて収集された米国人口の横断的代表サンプルであるNHANESのデータに基づいて研究を行いました。データは、脂肪率と筋肉量を分析する診断の枠組みである二重エネルギーX線吸収法(DEXA)を用いて収集されたものである。50パーセンタイルのどの側に位置するかによって、個人は、低脂肪率・高筋肉、高脂肪率・高筋肉、低脂肪率・高筋肉、低脂肪率・低筋肉の4つの表現型のいずれかに分類された。
◆研究者らは、脂肪率/筋肉の表現型が、コレステロールやトリグリセリドなどの脂質レベル、血糖値、血圧とどのように関連しているかを調べた。また、結果は年齢、性別、人種、教育で調整された。
◆健康・運動・応用生理学部門の准教授で、この論文の著者の一人であるシルビア・サントサ氏は、「我々は、この分類案が、従来の体格指数(BMI)よりも、これらすべての異なる心代謝系の結果を予測する上で優れているかどうかを見たかったのです」と述べている。
◆意外なことに、BMIは完璧とは言い難いものの、糖尿病や高血圧などの心代謝系リスクの予測因子として優れているケースがあることがわかりました。
◆とはいえ、このデータからは、いくつかの印象的な発見があった。4つのグループの中で最も健康的だった低脂肪・高筋肉グループと比較して、研究者は次のような結果を指摘した。
◆高脂肪率の2つのグループは、身体活動量が少なく、脂質異常や健康的でない食生活を送る傾向があった。
◆高脂肪率/低筋肉群は、総コレステロール値が高く、高密度リポ蛋白(「善玉」コレステロール)の値が低く、栄養摂取量も少なかった。このグループはまた、毎週の身体活動の推奨値を満たす可能性が56〜66%低かった。
◆高脂肪・高筋肉群は、すべての心代謝系および脂肪率の測定値で好ましくない値を示した。栄養摂取量も少なかった。このグループはまた、身体活動の推奨値を満たす可能性が49〜67%低く、高血圧になる可能性がおよそ80%高く、飽和脂肪の推奨摂取量を超える可能性は23〜35%高かった。全体として、高脂肪/高筋肉表現型は、身体活動および栄養素の推奨量を満たす可能性が最も低く、心代謝系の健康状態が悪くなるリスクが最も高いことがわかった。
◆低脂肪/低筋肉群は、BMIとウエスト周囲径が有意に小さかった。このグループはまた、4つの表現型の中で最も低い握力を持っていた。
<関連情報>
- https://www.concordia.ca/news/stories/2023/01/25/body-phenotypes-say-a-lot-but-not-everything-about-a-persons-health-according-to-new-concordia-research.html
- https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0091743522003310
米国の代表的な一般標本における体組成の表現型とその循環器系リスクおよび健康行動との関連性 Body-composition phenotypes and their associations with cardiometabolic risks and health behaviours in a representative general US sample
Lisa Kakinami,Sabine Plummer,Tamara R.Cohen,Sylvia Santosa,Jessica Murphy
Preventive Medicine Available online: 30 September 2022
DOI:https://doi.org/10.1016/j.ypmed.2022.107282
Abstract
Body mass index is poor at distinguishing between adiposity and muscle. Based on dual energy X-ray absorptiometry data, a diagnostic framework to analyze body composition by categorizing fat- and muscle-mass body composition into four phenotypes has been proposed. The objective of this study was to assess the association between body-composition phenotypes with adiposity measures, health behaviours and cardiometabolic risks in a representative U.S. adult population. Data were from NHANES (1999–2006: n = 9867; 2011–2018: n = 10,454). Four phenotypes based on being above/below the 50th percentile of age- and sex- adjusted reference curves of fat-mass and muscle-mass were identified. Multiple linear and logistic regressions were used to assess phenotypes (high [H] or low [L] adiposity [A] or muscle mass [M]) against adiposity measures, health behaviours, cardiometabolic risk, and dietary intake. Low-adiposity/high-muscle (LA-HM) was the referent. Analyses incorporated the complex sampling design and survey weights, and were adjusted for age, sex, race, and education. Compared to the LA-HM reference group, the HA-LM phenotype was less physically active, had higher total and lower high-density lipoprotein cholesterol, and had lower intake of all examined nutrients (all p < 0.01). For the HA-HM phenotype, unfavourable values were detected for all adiposity and cardiometabolic measures compared to the LA-HM phenotype (all p < 0.01). The two high adiposity phenotypes were associated with poorer health behaviours and cardiovascular risk factors, regardless of muscle-mass, but associations differed across the phenotypes. Results further underscores the importance of accounting for both adiposity and muscle mass in measurement and analysis. Further longitudinal investigation is needed.
