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2025年7月11日，《Cardiovascular Diabetology》（IF=10.6）发表了一篇中国研究，使用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据库，结合孟德尔随机化分析与队列研究，发现甘油三酯-葡萄糖指数（TyG指数）及其相关指标与新发高血压呈显著正相关，尤其是70岁及以上老年人、丧偶人群以及合并CVD人群。孟德尔随机化分析（MR）证实了遗传因素导致的TyG指数水平升高与新发高血压风险增加存在因果关系。

原文链接：https://cardiab.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12933-025-02813-6

研究背景

高血压是心血管疾病（CVD）的主要危险因素。TyG指数是评估胰岛素抵抗（IR）和代谢综合征的公认替代标志物。然而，其相关指标与高血压发病之间的长期关联性，尤其在高血压前期人群中的研究仍显不足。

MR利用遗传标记作为工具变量，通过模拟等位基因在配子形成过程中的随机分配特性，来研究可变暴露因素与健康结局之间的因果关系。

本研究使用CHARLS数据库，采用MR分析与四年队列研究相结合的方法，探究TyG指数及其相关指标（TyG-腰围[TyG-WC]、TyG-腰高比[TyG-WHtR]和TyG-体重指数[TyG-BMI]）在高血压前期人群中的作用，特别是其与新发高血压的潜在关联。

研究方法

研究人群

CHARLS是一项2011年启动的全国性纵向研究（官网：http://charls.pku.edu.cn/）。研究采用多阶段分层随机抽样方法，覆盖中国28个省份的150个区县的45岁及以上中老年人群。

本研究以2011年数据为基线，2015年数据为随访终点进行分析。

排除标准：

（1）缺少2011年基线血液生化检测数据或家庭登记信息；

（2）不符合高血压前期诊断标准；

（3）2015年随访时缺失血压数据；

（4）无TyG指数及相关指标记录。

TyG指数及其相关指标

根据TyG指数及相关指标数值的四分位数将其分为四组（Q1-Q4），并以Q1作为参照组。计算方法及分类如下：

• TyG指数=ln[TG(mg/dL)×FBG(mg/dL)/2] ，Q1(4.960-8.238)、Q2(8.239-8.617)、Q3(8.618-9.070)、Q4(>9.070)；
• TyG-WC=TyG×WC，Q1(71.250-651.900)、Q2(651.901-727.890)、Q3(727.891-816.300)、Q4(>816.300)；
• TyG-WHtR=TyG×WHtR，Q1(0.493-4.102)、Q2(4.102-4.621)、Q3(4.622-5.191)、Q4(>5.191)；
• TyG-BMI=TyG×BMI，Q1(13.690-175.537)、Q2(175.538-199.129)、Q3(199.130-229.334)、Q4(>229.334)。

新发高血压

主要终点是评估2011年处于高血压前期的参与者经过4年随访后新发高血压的情况。基线符合高血压前期标准，收缩压（SBP）120-139 mmHg或舒张压（DBP）80-89 mmHg。新发高血压定义为：按CHARLS标准方案使用电子血压计测量三次，均值≥140/90 mmHg，医生诊断为高血压和正在服用降压药的参与者也被归为此类。

合并症

合并症根据参与者自我报告和生化检测结果确定。CVD：自我报告心脏疾病或卒中史；糖尿病：糖化血红蛋白（HbA1c）≥6.5%，或自我报告糖尿病诊断，或使用降糖药物；抑郁：采用流调中心抑郁量表（CES-D）评估，对特定条目进行反向计分以保证一致性，CES-D总分≥10分判定为抑郁；生活满意度：通过反向计分问题综合反映心理健康状况。

孟德尔随机化（MR）

从UK Biobank数据库中筛选出192个与TyG指数显著相关的单核苷酸多态性（SNPs）作为工具变量，血压相关数据来自GWAS数据库的多个独立数据集（https://gwas.mrcieu.ac.uk/）。

采用MR-PRESSO检验和IVW Cochran's Q统计量评估多效性和异质性，并使用漏斗图检测方向性多效性。敏感性分析采用留一法。

主要分析使用IVW法，同时运用五种MR方法（还有加权中位数法、简单模式法、加权模式法、MR-Egger法）验证结果，并通过Benjamini-Hochberg法进行FDR校正。

MR分析基于假设：工具变量与暴露强相关、独立于混杂因素、仅通过暴露影响结局。

统计分析方法

构建单因素及多因素logistic回归模型，通过martingale残差检验证实连续变量与结局呈线性关系。多因素模型纳入的协变量基于临床相关性和统计学显著性选择：

模型1：未调整；

模型2：调整性别、年龄、居住地区；

模型3：进一步调整教育程度、婚姻状况、吸烟、饮酒、SBP、DBP；

模型4：进一步调整白细胞计数（WBC）、血红蛋白（HGB）、血小板计数（PLT）、总胆固醇（TC）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL）、尿酸、肌酐、胱抑素C、血尿素氮（BUN）、CVD、糖尿病。

采用限制性立方样条（RCS）模型直观展示TyG相关指标与新发高血压的非线性关系。使用似然比检验评估 RCS 模型中的非线性关系。

为了探索潜在的效应修饰，根据年龄、性别、婚姻状况、教育水平、居住地区、饮酒、吸烟、BMI、糖尿病、CVD、抑郁和生活满意度进行了亚组分析。

研究结果

研究纳入2815位参与者，877位（31.15%）在随访结束时进展为新发高血压。

logistic回归分析显示，将TyG指数及其相关指标作为连续变量时，显示与新发高血压呈显著正相关。在模型4中，TyG指数显示出最强的关联性，每增加1个单位，新发高血压风险增加45%（比值比[OR]：1.45，95% CI 1.24-1.70，P<0.001），TyG-WHtR指数次之（OR：1.42，95%CI 1.26-1.60，P<0.001）。

将TyG及其相关指标按四分位数进行分类后，在所有模型中，相比Q1，较高的四分位数（Q3和Q4）均与新发高血压风险升高显著相关（P <0.001），TyG指数的Q2也显示出显著相关性。

表. TyG指数及其相关指标与新发高血压的关联

RCS 分析模型4表明，TyG 指数和TyG-WC与新发高血压之间存在显著的线性相关（总体P<0.001，非线性P为0.844和0.165），而TyG-WHtR和TyG-BMI表现出显著的非线性正相关（总体P<0.001，非线性P为0.001和0.046）。

图. 模型4的RCS 分析

亚组分析显示，TyG指数对新发高血压的影响在特定高危人群中更为显著。年龄≥70 岁、丧偶、患有CVD或生活满意度评分为2的人群中，TyG指数与新发高血压的关联更强（P<0.05，交互作用P<0.05）。

图.不同亚组的新发高血压风险

IVW和BWMR证实遗传性 TyG 指数水平升高与新发高血压风险增加之间存在显著的因果关系（P<0.05）。

图.遗传关联模型的森林图

讨论

研究基于CHARLS数据库，开展了为期4年的队列研究，并结合MR分析，发现高血压易感人群中TyG指数及其相关指标与新发高血压风险呈正相关，与既往部分研究显示一致结果。先前的研究大多采用观察性设计，本研究使用了孟德尔随机化分析，减少了反向因果和未测量的混杂因素的影响，强调了这些指标对高血压风险的预测性能。

亚组分析显示，在大多数情况下，TyG及其相关指标与新发高血压之间的关系不受性别、教育程度、居住地、饮酒量、BMI、糖尿病或抑郁状况的影响。这表明这些指标作为预测高血压风险的工具表现出广泛的适用性和稳健性。

TyG 指数及其相关指标可作为高血压前期个体风险分层的有效工具，尤其对于老年人、丧偶或患CVD的人群。

TyG 指数作为IR的标志，其与新发高血压之间的关联反映了TyG指数可能是通过IR相关的代谢、血管机制来影响高血压的发生，如IR不仅引发糖脂代谢通路紊乱，还会导致内皮功能障碍、促进炎症反应并激活肾素-血管紧张素系统（RAS），共同促进高血压发生发展。

研究优势

• 研究首次结合队列研究与MR方法，系统探讨TyG指数及相关指标与新发高血压的关联；
• 采用多种统计方法构建全面的评估模型，增强了研究结果的可靠性和全面性；
• 基于CHARLS的大规模队列研究有助于减少选择偏倚并确保样本代表性，而MR利用UK Biobank和GWAS数据库的大规模数据，有效解决了反向因果关系和未测量混杂因素导致的假关联问题；
• TyG指数计算简便且不受时间和成本限制，适合大规模人群筛查，可作为高血压前期个体准确的风险分层工具。

研究局限性

• 因为是针对中国人群的研究，可能无法完全反映其他人群或国家中新发高血压相关风险因素或人口特征的变异性；纳入45岁及以上人群，限制了结果在年轻人群中的推广性；
• 部分数据通过问卷收集，可能存在回忆偏倚；
• 受CHARLS数据库限制，研究未能纳入某些重要的行为和生活方式因素（尤其是详细的膳食钠摄入量），且缺乏空腹胰岛素检测数据，无法进行胰岛素抵抗稳态（HOMA-IR）模型评估，限制了其与TyG指数及相关指标的直接比较；
• 虽然讨论了胰岛素抵抗与高血压关联的潜在生物学机制，但仍需更多基础和转化研究来深入理解其病理生理通路。

研究结论

TyG指数和TyG-WC与新发高血压呈显著线性正相关，TyG-BMI和TyG-WHtR则表现出显著的非线性正相关。在70岁及以上老年人、丧偶人群以及合并CVD人群中，TyG指数的关联性更为显著。通过贝叶斯加权孟德尔随机化分析，进一步证实了遗传因素导致的TyG指数水平升高与新发高血压风险增加存在因果关系。

参考文献：Cardiovasc Diabetol 24, 284 (2025). https://doi.org/10.1186/s12933-025-02813-6