目的 探讨成年男性胰岛素抵抗与骨密度（BMD）、骨微结构的相关性。

方法 回顾性选取2018年1月至2021年7月在南京医科大学第一附属医院老年内分泌科检查的中国成年男性作为研究对象，收集口服葡萄糖耐量试验、BMD、骨小梁分数（TBS）的检查结果，利用稳态模型计算胰岛β细胞功能指数（HOMA-β）、胰岛素抵抗指数（HOMA-IR）及反映全身胰岛素敏感性的Matsuda指数等指标。采用多元线性回归分析探讨各代谢指标与BMD、TBS的相关性。

结果 共纳入283名成年男性，体重指数（BMI）（r=0.279，P < 0.001）、空腹胰岛素水平（r=0.174，P=0.003）、HOMA-IR（r=0.184，P=0.002）均与BMD呈正相关，Matsuda指数与BMD呈负相关（r=-0.157，P=0.008）；低密度脂蛋白胆固醇（r=-0.136，P=0.022）、HOMA-β（r=-0.140，P=0.018）、HOMA-IR（r=-0.160，P=0.007）均与TBS呈负相关，Matsuda指数与TBS呈正相关（r=0.156，P=0.009）。多元线性回归分析结果显示，调整年龄、BMI、血脂等因素后，HOMA-IR及Matsuda指数与BMD无相关性（P > 0.05）；HOMA-IR仍与TBS呈负相关（β=-0.143，P=0.039），且Matsuda指数与TBS呈正相关（β=0.142，P=0.035）。

结论 成年男性胰岛素抵抗加重、胰岛素敏感性降低对BMD无明显影响，但会导致骨微结构破坏、骨脆性增加。

随着社会经济不断发展，肥胖及2型糖尿病（type 2 diabetes mellitus，T2DM）患病人数逐年增加，已成为严重危害人类健康的常见疾病^［1］。多项研究证实，肥胖及T2DM人群脆性骨折（骨质疏松性骨折）发病率显著升高，但其骨密度（bone mineral density，BMD）却处于正常水平甚至偏高，形成明显的临床悖论^［2-5］。因此，单纯依靠BMD检测无法有效评估此类人群的骨折风险，而骨微结构损伤很可能是其骨折发病率上升的重要原因。

骨小梁分数（trabecular bone score，TBS）是近年来发展的新型骨微结构评估指标，其基于腰椎BMD图像进行灰度变异分析，评价骨小梁数量及间隙大小等骨微结构特征，具备操作简便、无创的优势，且能独立于BMD预测骨折风险^［6］。多项研究证实，TBS可有效评估骨折风险；对于BMD T值 > -2.5却发生脆性骨折的人群，其评估价值优于BMD^［7-8］。现有研究发现，T2DM患者普遍存在TBS降低、骨微结构损伤，是该人群骨折风险增加的重要原因^［9］。目前，骨微结构损伤的具体机制尚未明确，推测其或与肥胖、T2DM的核心病理特征——胰岛素抵抗相关。基于此，本研究聚焦于成年男性群体，拟分析胰岛素抵抗与BMD、骨微结构的相关性，以探讨肥胖及T2DM患者脆性骨折高发的内在机制。

1 资料与方法

1.1 研究对象

回顾性选取2018年1月至2021年7月在南京医科大学第一附属医院老年内分泌科检查的中国成年男性作为研究对象，纳入标准：①年龄 ≥ 18岁，男性；②18.5 kg/m² ≤ 体重指数（body mass index，BMI）< 32.0 kg/m²；③无影响骨代谢的疾病（如类风湿性关节炎等自身免疫性疾病，甲状腺、甲状旁腺、性腺、肾上腺异常等内分泌疾病，严重肝肾功能异常，严重胃肠道疾病，肿瘤）；④检查前无明确糖尿病史及降糖药物使用史。排除标准：①检查前3个月内使用过影响骨代谢的药物（如糖皮质激素、双膦酸盐、降钙素、地舒单抗、甲状旁腺类似物、甲状腺激素、免疫抑制剂）；②胸腰椎有内固定物；③临床资料不完整。本研究已获南京医科大学第一附属医院伦理委员会审批（批号：2025-SR-767）。

1.2 资料收集

1.2.1 一般资料

收集研究对象年龄、性别、身高和体重等基本资料，并计算BMI。

1.2.2 实验室检查

收集糖化血红蛋白（glycated hemoglobin，HbA1c）、空腹血糖（fasting blood glucose，FBG）、口服葡萄糖耐量试验（oral glucose tolerance test，OGTT）后30 min血糖（Glu30min）、OGTT后2 h血糖（Glu120min）、空腹胰岛素（fasting insulin，Fins）、OGTT后30 min血清胰岛素（Ins30min）、OGTT后2 h血清胰岛素（Ins120min）、总胆固醇（total cholesterol，TC）、甘油三酯（triglycerides，TG）、低密度脂蛋白胆固醇（low-density lipoprotein cholesterol，LDL-C）、高密度脂蛋白胆固醇（high-density lipoprotein cholesterol，HDL-C），上述指标测定均由参加国家卫生健康委临床检验中心质量控制的实验室完成。根据实验室的质控，批间变异系数及批内变异系数均 < 10%。

1.2.3 骨密度

收集研究对象BMD值。BMD测定方法：采用双能Ｘ线吸收仪（dual energy X-ray absorptiometry，DXA，美国 Hologic公司）测定患者股骨颈及腰椎（L1~L4）BMD，所有扫描均使用Hologic Discovery W软件处理和自动分析。该方法测定人体BMD的精确度变异系数 < 0.5%。

1.2.4 骨小梁分数

收集研究对象TBS值。TBS测定方法：研究对象腰椎DXA图像上传至TBS iNsight软件（法国Med-Imaps公司，版本2.0.0.1）后，与腰椎BMD相同的区域进行计算评估，腰椎TBS为L1~L4测量值的平均值。

1.2.5 胰岛功能、胰岛素抵抗及胰岛素敏感性的评价指标

采用稳态模型法计算胰岛功能、胰岛素抵抗及胰岛素敏感性的评价指标。胰岛β细胞功能指数（homeostasis model assessment of β-cell function，HOMA-β）=［20 × Fins（mU/L）］/［FPG（mmol/L） - 3.5］；胰岛素抵抗指数（homeostasis model assessment of insulin resistance，HOMA-IR）=［Fins（mU/L） × FPG（mmol/L）］/22.5，该值越大表示胰岛素敏感性越差；早时相胰岛素分泌指数（ΔI₃₀/ΔG₃₀）=［（Ins30min - Fins）（mU/L）］/［（Glu30min - FPG）（mmol/L）］；反映全身胰岛素敏感性的Matsuda指数=10 000/［18 × FPG（mmol/L）× Fins（mU/L） × 18 × OGTT平均血糖（mmol/L）× OGTT平均胰岛素（mU/L）］^1/2；胰岛素分泌量通过血糖校正后胰岛素分泌曲线下面积（area under curve，AUC）评估，早时相胰岛素分泌指数（InsAuc30/GluAuc30）=［（Fins + Ins30min）（pmol/L）］/［（FPG + Glu30min）（mmol/L）］、总时相胰岛素分泌指数（InsAuc120/GluAuc120）=［（Fins + 4 × Ins30min + 3 × Ins120min）（pmol/L）］/［（FPG + 4 × Glu30min + 3 × Glu120min）（mmol/L）］；早时相血糖处置指数（DI₃₀）=InsAuc30/GluAuc30 × Matsuda指数，总时相血糖处置指数（DI₁₂₀）=lnsAuc120/GluAuc120 × Matsuda指数。

1.3 统计学分析

采用SPSS 20.0软件进行统计分析。Kolmogorov-Smirnov检验分析计量资料均符合正态分布，以均数和标准差表示。BMD、TBS与各变量间相关性采用Pearson相关分析；采用多元线性回归模型，结合相关研究^［10-11］，确定最终纳入的混杂因素（年龄、BMI、血脂指标），评估BMD、TBS与胰岛素抵抗/敏感性的相关性。P < 0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 一般情况

共纳入283名成年男性，年龄31~85岁，该群体的身高、体重、HbA1c、血脂水平、HOMA-β及HOMA-IR、腰椎BMD及TBS等数据见表1。

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  表格1 研究对象一般资料（x±s）

  Table1.Basic information of the research subjects（x±s）

  

2.2 各项临床指标与BMD、TBS的相关性分析

相关性分析结果显示，BMI（r=0.279，P < 0.001）、Fins（r=0.174，P=0.003）、HOMA-IR（r=0.184，P=0.002）均与BMD呈正相关，而Matsuda指数与BMD呈负相关（r=-0.157，P=0.008）。TBS却呈现出与BMD不同的结果，Matsuda指数与TBS正相关（r=0.156，P=0.009），而HOMA-IR（r=-0.160，P=0.007）、HOMA-β（r=-0.140，P=0.018）、LDL-C水平（r=-0.136，P=0.022）均与TBS呈负相关，见表2。

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  表格2 各项临床指标与骨密度、骨小梁分数的相关性分析

  Table2.Correlation analysis between clinical indicators and BMD, TBS

  注：BMI. 体重指数；HbA1c. 糖化血红蛋白；FBG. 空腹血糖；Fins. 空腹胰岛素；TC. 总胆固醇；TG. 甘油三酯；HDL-C. 高密度脂蛋白胆固醇；LDL-C. 低密度脂蛋白胆固醇；HOMA-β. 胰岛β细胞功能指数；HOMA-IR. 胰岛素抵抗指数；ΔI30/ΔG30. 早时相胰岛素分泌指数；DI30. 早时相血糖处置指数；DI120. 总时相血糖处置指数。

  

2.3 BMD与胰岛素抵抗/敏感性的多因素分析

多元线性回归分析结果显示，调整年龄、BMI、血脂指标等因素后，仅BMI与BMD存在正相关（β分别为0.310及0.323，P < 0.001），而HOMA-IR、Matsuda指数与BMD均无相关性（P > 0.05），见表3和表4。

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  表格3 骨密度与胰岛素抵抗的多元线性回归分析

  Table3.Multiple linear regression analyses of BMD with insulin resistance

  注：BMI. 体重指数；HDL-C. 高密度脂蛋白胆固醇；LDL-C. 低密度脂蛋白胆固醇；TG. 甘油三酯；HOMA-IR. 胰岛素抵抗指数。

  

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  表格4 骨密度与胰岛素敏感性的多元线性回归分析

  Table4.Multiple linear regression analyses of BMD with insulin sensitivity

  注：BMI. 体重指数；HDL-C. 高密度脂蛋白胆固醇；LDL-C. 低密度脂蛋白胆固醇；TG. 甘油三酯。

  

2.4 TBS与胰岛素抵抗/敏感性的多因素分析

多元线性回归分析结果显示，调整年龄、BMI、血脂指标等因素后，HOMA-IR仍与TBS呈负相关（β=-0.143，P=0.039），且Matsuda指数与TBS呈正相关（β=0.142，P=0.035），见表5和表6。

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  表格5 骨小梁分数与胰岛素抵抗的多元线性回归分析

  Table5.Multiple linear regression analyses of TBS with insulin resistance

  注：BMI. 体重指数；HDL-C. 高密度脂蛋白胆固醇；LDL-C. 低密度脂蛋白胆固醇；TG. 甘油三酯；HOMA-IR. 胰岛素抵抗指数。

  

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  表格6 骨小梁分数与胰岛素敏感性的多元线性回归分析

  Table6.Multiple linear regression analyses of TBS with insulin sensitivity

  注：BMI. 体重指数；HDL-C. 高密度脂蛋白胆固醇；LDL-C. 低密度脂蛋白胆固醇；TG. 甘油三酯。

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3 讨论

肥胖及T2DM等代谢性疾病可导致严重心脑血管并发症，近年来其对骨代谢的危害也日益受到关注^［12］。已有Meta分析证实，腹型肥胖与椎体骨折风险显著相关，腰围每增加10 cm，椎体骨折风险增加3%，且肥胖人群髋部骨折风险也更高^［3］。多项研究显示，T2DM患者各部位骨折风险均增加，其中髋部骨折风险是非糖尿病患者的1.2~2.8倍，椎体骨折风险是后者的1.35~1.99倍^{［2，13-15］}。T2DM患者骨折后死亡风险也明显上升，椎体骨折后死亡风险升高23%^［13］，髋部骨折则会使男性和女性患者死亡风险分别增加28%和57%^［14］。Martinez-Laguna等^［16］研究也发现，T2DM患者任何部位骨折后总体死亡率增加30%。

肥胖及T2DM患者骨折风险增加，但其BMD多维持在正常水平甚至偏高^［17-18］，具体机制尚未明确，这类人群普遍存在胰岛素抵抗。因此，胰岛素抵抗与BMD的相关性引起了广泛关注。一项纳入27项研究的系统评价显示，HOMA-IR与BMD可能并无关联^［19］。本研究以283名成年男性为研究对象，探讨各因素与BMD相关性。结果显示，研究对象的BMI、Fins水平及HOMA-IR均与腰椎BMD呈正相关，而Matsuda指数与腰椎BMD呈负相关。多元线性回归分析结果显示，在调整年龄、BMI、血脂指标等混杂因素后，HOMA-IR及Matsuda指数与BMD无相关性，仅BMI与BMD仍呈正相关，提示BMI为BMD的主要影响因素。该结论与既往研究相符，即肥胖人群、BMI升高均会导致BMD上升^{［11，20］}。由于T2DM患者多合并肥胖，也解释了其BMD偏高的现象。胰岛素抵抗、胰岛素敏感性相关指标与BMD的关联主要归因于BMI，进一步证实BMI增加是肥胖及T2DM人群BMD升高的主要原因。

肥胖及T2DM患者骨折风险增加并非由BMD下降所致，可能与骨微结构破坏有关。MRI结果显示，与非糖尿病人群相比，T2DM患者骨小梁间隙更大，骨微结构状态更差^［21］；高分辨率外周定量计算机断层扫描（high-resolution peripheral quantitative computed tomography，HR-pQCT）检查也证实，T2DM患者松质BMD更高，却存在皮质骨微结构异常，表现为皮质骨孔隙度增加和骨强度下降^［22］。由于MRI、HR-pQCT检查费用较高、耗时较长，难以在临床普及应用。因此，操作简便的TBS被用于评估骨微结构，目前已获得学界普遍认可^{［6-7，23］}。现有研究证实，T2DM患者TBS降低，提示骨微结构受损，也是其骨折风险增加的重要原因^［9，24］。

目前，肥胖及T2DM患者骨微结构受损的机制尚未明确。胰岛素抵抗是肥胖及T2DM的核心病理特征，推测其骨微结构受损可能与胰岛素抵抗加重、胰岛素敏感性降低有关。本研究结果显示，成年男性TBS与HOMA-IR呈负相关，与Matsuda指数呈正相关，多元线性回归调整年龄、BMI、血脂指标等混杂因素后，上述相关性仍存在。表明胰岛素抵抗加重、胰岛素敏感性降低会导致骨微结构破坏、骨脆性增加，且该效应独立于BMI等因素。此结果与BMD的变化特征相反，在一定程度上解释了肥胖及T2DM人群BMD水平偏高，骨折风险却升高这一临床悖论现象。本结论也与国外针对儿童及青少年人群的研究结果相符，即胰岛素抵抗是糖尿病患者骨质量下降的重要原因^［25］。现有机制研究进一步证实，胰岛素抵抗、高血糖可促使机体炎症因子增多、糖基化终末产物蓄积，上述改变均与骨微结构损伤密切相关^{［22，26］}。

本研究存在一定局限性。首先，本研究为单中心回顾性研究，样本量有限，且存在地域相关的选择偏倚；其次，未收集研究对象运动、吸烟、饮酒、钙与维生素D摄入等生活方式相关数据，无法排除其影响；最后，研究未开展随访观察，难以明确胰岛素抵抗与BMD、骨微结构的因果关系，也无法确定胰岛素抵抗影响骨代谢的具体细胞或分子机制。

综上所述，成年男性胰岛素抵抗加重、胰岛素敏感性降低对BMD无明显影响，但会导致骨微结构破坏、骨脆性增加，从而增加骨折风险。

伦理声明：本研究已获南京医科大学第一附属医院伦理委员会审批（批号：2025-SR-767）

作者贡献：研究设计与数据分析：张爱森、程鹏；数据采集及检测操作：张爱森、祁寒梅；论文撰写：祁寒梅；论文审定：蔡金梅、赖兵

数据获取：本研究中使用和（或）分析的数据可联系通信作者获取

利益冲突声明：无

致谢：感谢南京医科大学第一附属医院老年内分泌科的医护人员对本研究的支持

1. RuzeR, LiuT, ZouX, et al. Obesity and type 2 diabetes mellitus: connections in epidemiology, pathogenesis, and treatments[J]. Front Endocrinol (Lausanne), 2023, 14: 1161521. doi：10.3389/fendo.2023.1161521

2. ParkHY, HanK, KimY, et al. The risk of hip fractures in individuals over 50 years old with prediabetes and type 2 diabetes-a longitudinal nationwide population-based study[J]. Bone, 2021, 142: 115691. doi：10.1016/j.bone.2020.115691

3. ZahediH, AtayieF, Samii KondrudF, et al. Associations of abdominal obesity with different types of bone fractures in adults: a systematic review and dose-response Meta-analysis of prospective cohort studies[J]. Crit Rev Food Sci Nutr, 2024, 64(18): 6239-6250. doi：10.1080/10408398.2023.2166456

4. ChenR, Armamento-VillarealR. Obesity and skeletal fragility[J]. J Clin Endocrinol Metab, 2024, 109(2): e466-e477. doi：10.1210/clinem/dgad415

5. MartiniakovaM, BiroR, PenzesN, et al. Links among obesity, type 2 diabetes mellitus and osteoporosis: bone as a target[J]. Int J Mol Sci, 2024, 25(9): 4827. doi：10.3390/ijms25094827

6. PalomoT, MuszkatP, WeilerFG, et al. Update on trabecular bone score[J]. Arch Endocrinol Metab, 2022, 66(5): 694-706. doi：10.20945/2359-3997000000559

7. KongSH, HongN, KimJW, et al. Application of the trabecular bone score in clinical practice[J]. J Bone Metab, 2021, 28(2): 101-113. doi：10.11005/jbm.2021.28.2.101

8. 靳尚宜, 于琛, 李梦涛, 等. 骨小梁分数在风湿病并发骨质疏松管理中的应用价值[J]. 中华临床免疫和变态反应杂志, 2018, 12(3): 325-330.JinSY, YuC, LiMT, et al. Application of trabecular bone score in the management of osteoporosis in patients with rheumatic diseases[J]. Chinese Journal of Allergy & Clinical Immunology, 2018, 12(3): 325-330.

9. TrandafirAI, SimaOC, GheorgheAM, et al. Trabecular bone score (TBS) in individuals with type 2 diabetes mellitus: an updated review[J]. J Clin Med, 2023, 12(23): 7399. doi：10.3390/jcm12237399

10. 虎静, 何文亭, 马风珍, 等. 2型糖尿病男性患者血糖波动与骨代谢、骨密度相关性的分析[J]. 宁夏医学杂志, 2024, 46(8): 708-711.HuJ, HeWT, MaFZ, et al. Analysis of the correlation between blood glucose fluctuation and bone metabolism, bone density in male patients with type 2 diabetes[J].Ningxia Medical Journal, 2024, 46(8): 708-711.

11. ChinKY, ChanCY, SubramaniamS, et al. Positive association between metabolic syndrome and bone mineral density among Malaysians[J]. Int J Med Sci, 2020, 17(16): 2585-2593. doi：10.7150/ijms.49030

12. 麦依依, 向蔓, 黄爱益, 等. 上海市宝山区中小学生超重肥胖流行病学研究[J]. 数理医药学杂志, 2025, 38(7): 491-499.MaiYY, XiangM, HuangAY, et al. An epidemiological study of overweight and obesity among primary and secondary school students in Baoshan District, Shanghai[J]. Journal of Mathematical Medicine, 2025, 38(7): 491-499.

13. KoromaniF, OeiL, ShevrojaE, et al. Vertebral fractures in individuals with type 2 diabetes: more than skeletal complications alone[J]. Diabetes Care, 2020, 43(1): 137-144. doi：10.2337/dci19-0081

14. TebéC, Martínez-LagunaD, Carbonell-AbellaC, et al. The association between type 2 diabetes mellitus, hip fracture, and post-hip fracture mortality: a multi-state cohort analysis[J]. Osteoporos Int, 2019, 30(12): 2407-2415. doi：10.1007/s00198-019-05122-3

15. HolmJP, JensenT, HyldstrupL, et al. Fracture risk in women with type Ⅱ diabetes. Results from a historical cohort with fracture follow-up[J]. Endocrine, 2018, 60(1): 151-158. doi：10.1007/s12020-018-1564-x

16. Martinez-LagunaD, NoguesX, AbrahamsenB, et al. Excess of all-cause mortality after a fracture in type 2 diabetic patients: a population-based cohort study[J]. Osteoporos Int, 2017, 28(9): 2573-2581. doi：10.1007/s00198-017-4096-y

17. LiKH, LiuYT, YangYW, et al. A positive correlation between blood glucose level and bone mineral density in Taiwan[J]. Arch Osteoporos, 2018,13(1): 78. doi：10.1007/s11657-018-0494-9

18. KumariC, YagoubG, AshfaqueM, et al. Consequences of diabetes mellitus in bone health: traditional review[J]. Cureus, 2021, 13(3): e13820.

19. ShirinezhadA, AzarbooA, Ghaseminejad-RaeiniA, et al. A systematic review of the association between insulin resistance surrogate indices and bone mineral density[J]. Front Endocrinol (Lausanne), 2024, 15: 1499479. doi：10.3389/fendo.2024.1499479

20. FornariR, MaroccoC, FrancomanoD, et al. Insulin growth factor-1 correlates with higher bone mineral density and lower inflammation status in obese adult subjects[J]. Eat Weight Disord, 2018, 23(3): 375-381. doi：10.1007/s40519-017-0362-4

21. PritchardJM, GiangregorioLM, AtkinsonSA, et al. Association of larger holes in the trabecular bone at the distal radius in postmenopausal women with type 2 diabetes mellituscompared to controls[J]. Arthritis Care Res (Hoboken), 2012, 64(1): 83-91. doi：10.1002/acr.20602

22. Martínez-MontoroJI, García-FontanaB, García-FontanaC, et al. Evaluation of quality and bone microstructure alterations in patients with type 2 diabetes: a narrative review[J]. J Clin Med, 2022, 11(8): 2206. doi：10.3390/jcm11082206

23. ShevrojaE, LamyO, KohlmeierL, et al. Use of trabecular bone score (TBS) as a complementary approach to dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) for fracture risk assessment in clinical practice[J]. J Clin Densitom, 2017, 20(3) : 334-345. doi：10.1016/j.jocd.2017.06.019

24. HansD, ŠteňováE, LamyO. The trabecular bone score (TBS) complements DXA and the FRAX as a fracture risk assessment tool in routine clinical practice[J]. Curr Osteoporos Rep, 2017, 15(6): 521-531. doi：10.1007/s11914-017-0410-z

25. LeiWS, KindlerJM. Insulin resistance and skeletal health[J]. Curr Opin Endocrinol Diabetes Obes, 2022, 29(4): 343-349. doi：10.1097/med.0000000000000738

26. Eller-VainicherC, CairoliE, GrassiG, et al. Pathophysiology and management of type 2 diabetes mellitus bone fragility[J]. J Diabetes Res, 2020, 2020: 7608964. doi：10.1155/2020/7608964