体格・代謝サブタイプと健康アウトカム：データ駆動型クラスタ解析

概要

UK BiobankとNHANESで6つの体格・代謝クラスターが同定され、全死亡・心血管・がん死亡、MACE、慢性腎不全のリスクがクラスターごとに大きく異なりました。握力低下、高TG/HDL、高炎症、最高BMIを特徴とするクラスターではリスクが著増し、一方で高BMIでも握力が高いクラスターでは全死亡増加は認めませんでした。

主要発見

• UK Biobank 397,424例で6つの再現性ある体格・代謝クラスターを同定し、NHANESで関連を再現した。
• 握力最低、TG/HDL最高、NLR最高、BMI最高のクラスターでは、全死亡・心血管・がん死亡、MACE、慢性腎不全のリスクが大幅に増加した。
• BMIが高くても握力が高いクラスターでは全死亡の増加はなく、一部アウトカム（心血管死亡、MACEなど）の小幅な上昇にとどまった。

臨床的意義

BMIのみに依存せず、身長比ウエスト・握力・TG/HDL比・NLRといった簡便な指標で代謝サブタイプを分類し、低握力型ではレジスタンストレーニング、TG/HDL高値やNLR高値では脂質・炎症標的化など、個別化予防やフォローアップの強化に活用できます。

限界

• 観察研究であり、UK Biobank特有の選択バイアスや残余交絡の可能性がある。
• クラスターの安定性と多様な臨床現場への外的妥当性には追加検証が必要。

今後の方向性

クラスター表現型をリスク計算や介入試験（筋力トレーニング、抗炎症・脂質低下戦略など）に組み込み、因果性と臨床有用性を検証する。