即使体重秤看起来卡住了，体重也没有下降，养成健康的习惯仍然可以改善一些心脏健康指标。
在最近发表于欧洲预防心脏病学杂志研究人员调查了人们对以减肥为目标的长期生活方式干预的反应，以及不同水平的体重变化如何影响他们的心脏代谢健康。
背景
减肥因其在降低心脏代谢疾病（包括2型糖尿病、心血管疾病、高血压和死亡率）风险方面的益处而得到广泛认可。
5%的最小体重减轻与关键健康指标（如体脂、腰围、高密度脂蛋白（HDL）胆固醇和血压）的有利变化有关。
然而，保持体重减轻是一项挑战。研究表明，减掉的体重中有很大一部分通常会在一到五年内恢复。个体对基于生活方式的减肥干预措施的反应也存在显著差异，这可能是由于行为、代谢和遗传差异所致。
许多人在最初的几个月里取得了初步的成功，随后体重回升或稳定，这一趋势往往受到新陈代谢减缓、激素变化和旧习复发的影响。鉴于这种可变性，可能需要更个性化的减肥方法。
关于研究
这项研究旨在量化与适度减肥相关的心脏代谢指标的改善，并检查不同类别减肥成功率的差异。
此外，研究人员试图确定减肥结果的基线生物预测因子。为此，他们汇集了三个主要的长期生活方式减肥试验的数据，这些试验在饮食和行为策略上有所不同，但在体重轨迹和健康改善方面有相似的模式。
根据受试者在试验期间的体重减轻情况，将其分为三类：第一组包括体重减轻超过总体重5%（减肥成功）的受试者、体重减轻在0%至5%之间（体重减轻适中）的受试验者，以及体重没有减轻或增加（抗体重减轻）的受测者。
在整个试验过程中，每个参与者都接受了多项评估，包括人体测量、血压和空腹血液生物标记物。在两项试验中，参与者接受了磁共振成像，以评估内脏脂肪组织和肝脏脂肪。在基线、六个月和干预结束时（18或24个月）记录结果。
利用基线样本进行了一项次级研究，以探索减肥成功的预测因素，包括脱氧核糖核酸（DNA）甲基化、蛋白质组学和代谢组学。应用了两种预测建模方法。跨试验范围的关联研究和弹性网回归。
统计分析包括χ2、方差分析（ANOVA）、配对t检验和多变量回归，调整异常值并使用错误发现率（FDR）校正多重比较。根据模型拟合应用线性或样条回归模型。
主要调查结果
在基线检查时，减肥抵抗者通常较年轻，更有可能是女性，腰围、肝酶水平和肝内脂肪（IHF）较低。然而，在调整试验、体重指数（BMI）、年龄和性别后，这些差异主要不显著。
使用干预前DNA甲基化、蛋白质组学和代谢组学数据的预测建模无法准确预测体重减轻。使用组学数据、DNA甲基化、蛋白质组学和代谢组学的模型通常显示出较弱的预测性能，只有12个特定的DNA甲基化区域在子集分析中显示出中等的预测准确性。然而，这些发现是探索性的，尚未准备好用于临床。
长期健康益处因减肥类别而异。减肥抵抗者的HDL胆固醇和脂肪分布有所改善，包括内脏脂肪和瘦素减少，但总胆固醇和空腹血糖增加。
体重减轻适中的参与者表现出更广泛的改善，包括血压、甘油三酯、肝脂肪和胰岛素。在几乎所有的生物标记物中，成功减肥的人的健康状况改善最为显著。
每公斤体重减轻后，HDL、血压、胰岛素抵抗、甘油三酯、瘦素和IHF均发生显著变化。在对试验和人口统计学进行调整后，这些影响仍然强劲，没有检测到性别特定的相互作用。
结论
这项研究汇集了三项长期生活方式干预试验的数据，发现尽管只有三分之一的人成功地实现了长期减肥，但即使是减肥抵抗者也受益匪浅。
持续减肥，即使只有一公斤体重，也能显著改善心脏代谢指标，包括异位脂肪减少、血脂、肝酶和血糖控制。
值得注意的是，该研究的方法，包括综合敏感性分析、荟萃分析和亚组检查，加强了这些发现的可靠性。
基于Omics的预测因子，如DNA甲基化，显示出良好的前景，尽管预测准确性有限，目前的结果只是初步的。
关键优势包括试验的高度坚持性、综合分析和稳健的敏感性检查。局限性包括研究对象约为89%的男性，这限制了这些发现在女性中的推广范围，女性代表性有限，以及缺乏干预特定分层。
重要的是，那些没有减肥的人也会受益于健康，强调减肥与生活方式改变的相关性。然而，这两组中的一些风险标志物恶化了，因此，在不减肥的情况下改变生活方式对健康的影响可能是混合的，应该谨慎解释。
这项研究强调了生活方式在心血管预防中的关键作用，并为临床医生为患者提供了循证指导。
未来的研究应该包括更大、更多样化的样本，尤其是女性，并进一步探索组学标记物，以个性化减肥策略。即使没有实现减肥，强调健康行为仍然至关重要。
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