肥満分類の再考：ペルーでの人口ベース調査から得られた新臨床枠組みの洞察

ハイライト

• 従来のBMIに基づく肥満分類は、臨床的に重要な脂肪量と心血管代謝リスクを持つ個人を大幅に過小評価しています。
• ランセット糖尿病・内分泌学委員会の新しい枠組みは、前臨床肥満（過剰な脂肪量があるが機能障害がない）と臨床肥満（過剰な脂肪量と心血管代謝機能障害がある）を区別し、リスクの層別化を改善します。
• 全国代表的なペルー成人サンプルでは、正常範囲のBMIを持つ13.5％と、肥満と分類される21％が臨床肥満の基準を満たしており、BMIの限界を示しています。
• ケチュア・アイマラとアフロ・ペルー人グループの間で、ウエスト周囲長とウエスト・身長比が異なることが判明し、地域ごとのカットオフ値の調整が必要であることを示唆しています。

背景

肥満は、2型糖尿病、高血圧、心血管疾患などの心血管代謝疾患との関連から、世界最大の健康課題の1つです。従来の分類は、主にBMI（体格指数）に依存していますが、BMIは体脂肪分布や臓器機能障害を考慮していないため、心血管代謝リスクを決定する上で重要です。

最近の進歩は、同じBMIレベルでも脂肪分布、異所性脂肪沈着、代謝機能障害の有無によって異なるリスクプロファイルをもたらす可能性があることを強調しています。2023年のランセット糖尿病・内分泌学委員会は、前臨床肥満（過剰な脂肪量があるが臨床的機能障害がない）と臨床肥満（過剰な脂肪量と高血圧や糖尿病などの代謝疾患がある）を区別する新しい枠組みを提案しました。この再概念化は、臨床介入をより適切にターゲット化し、公衆衛生政策を形成することを目指しています。

ラテンアメリカ、特にペルーのようなアンデス地域では、多様な人種グループが独自の体型と代謝経路を示しており、世界的な肥満カットオフ値の普遍的な適用に挑戦しています。したがって、人種別の体型参照値と、臨床的機能障害を組み込んだ診断枠組みが必要です。

主要な内容

研究デザインと対象者

グエラ・バレンシアらによる最近の研究では、2021年から2023年のペルー人口動態と健康調査（ENDES）から20歳以上の84,622人の成人を分析しました。このコホートの平均年齢は44.1歳で、女性がやや多かった（51.7%）。

新しい枠組みを使用した肥満分類

臨床肥満は、BMI、ウエスト周囲長（WC）、ウエスト・身長比（WHtR）のカットオフ値により過剰な脂肪量が確定し、糖尿病や高血圧の既往歴がある場合に定義されます。前臨床肥満は、過剰な脂肪量があるが臨床的機能障害がない場合を指します。

4つの体型基準が適用されました：ランセット委員会ガイドライン、ペルー国家ガイドライン、国際糖尿病連合（IDF）基準、ラテンアメリカ肥満研究コンソーシアム（LASO）カットオフ値。年齢調整された有病率が推定され、性別別に層別化されました。

有病率と診断ギャップの特定

年齢調整後の臨床肥満の有病率は、使用した基準によって15.7％から22.1％、前臨床肥満は28.7％から53.8％でした。特に、正常範囲のBMIを持つ参加者の13.5％と、肥満と分類される21％が臨床肥満の基準を満たしており、BMIだけでは大幅に過小評価されていることが示されました。

女性では前臨床肥満の有病率が最も高かった（33.4%–65.8%）、男性ではIDFカットオフ値が適用された場合に最も高かった（41.3%）。ランセット委員会のアプローチでは女性の臨床肥満有病率が最も高かった（18.7%）、ペルー国家ガイドラインでは（21.4%）、LASO（16.8%）とIDF基準では男性が最も高かった（22.8%）。

人種別の体型参照曲線

位置、スケール、形状の一般化加法モデル（GAMLSS）を使用して、ウエスト周囲長とウエスト・身長比の人種・性別別の参照曲線が生成されました。ケチュア・アイマラの集団では、両性ともに97パーセンタイルでのウエスト周囲長とウエスト・身長比の推定値が、アフロ・ペルー人や他の人種グループよりも一貫して低かった。この人種間の変動は、肥満カットオフ値を地域や人種別の体型基準に合わせて調整することの重要性を示しています。

以前の証拠やガイドラインとの比較

以前のメタ解析やコホート研究では、ウエスト周囲長（WC）やウエスト・身長比（WHtR）などの中心性肥満測定値がBMIとは独立して代謝リスクに関連していることが示されており、体型と臨床基準を組み合わせた診断の臨床的有用性を支持しています。WHOとIDFは、BMIの制限を徐々に認識し、補完的な測定値を提案していますが、ランセット委員会が提唱する統合枠組みは、臨床的機能障害を診断の基盤としています。

ラテンアメリカでは、先住民族とアフロ系住民が共存しており、以前の研究では人種間の脂肪分布と代謝疾患リスクの違いが示されており、地域に適応したカットオフ値を提唱しています。これは、ペルーの分析によって検証されています。

専門家のコメント

この人口ベースの研究は、体型と代謝健康指標を組み合わせた肥満分類への精密医療アプローチの一歩を示しています。BMIのみに依存することは、特にペルーのような多民族人口では、リスクのある個人を十分に捉えられません。

正常範囲のBMIを持つ有意な割合の個体が臨床肥満を持っているという発見は、BMIを超えたスクリーニングプロトコルの強化を求めるものであり、ウエスト周囲長とウエスト・身長比を日常的に組み込み、高血圧や糖尿病の有無を積極的に評価することが求められます。有病率の性差は、ホルモン、行動、社会文化的要因が脂肪分布パターンに影響を与える可能性を示しています。

GAMLSSモデルを使用して人種別の体型参照値を導き出すことは、方法論的な進歩であり、診断の感度と特異度を向上させるための個別化された臨床閾値を可能にします。ただし、これらのカットオフ値の臨床実装には、前向きコホートにおける検証と、心血管イベントなどの硬いアウトカムに対する予測値の評価が必要です。

研究の制限点には、横断的設計があり、因果関係の推論は困難です。糖尿病や高血圧の自己報告診断は、臨床的機能障害の有病率を過小評価する可能性があります。また、他の新興の代謝機能障害マーカー（例えば、脂質異常症、炎症）が含まれていないため、現象型の精緻化がさらに必要です。

機序的には、中心性肥満はBMIよりも内臓脂肪蓄積、インスリン抵抗性、炎症性サイトカイン産生との相関が強く、ウエスト周囲長とウエスト・身長比の包含の生物学的妥当性を強調しています。脂肪分布の人種差は、遺伝的、環境的、生活習慣的な要因から生じる可能性があり、適応した診断アルゴリズムが必要です。

結論

この包括的な全国調査は、従来のBMIに基づく肥満分類が、正常または肥満範囲のBMIを持つにもかかわらず、臨床的に重要な肥満と心血管代謝機能障害を示す人口の重要な部分を過小評価していることを示しています。

ウエスト周囲長、ウエスト・身長比、臨床的機能障害の証拠を診断枠組みに組み込むことで、特に多民族人口においてリスクのある個体の識別が大幅に向上します。人種・性別別の参照曲線は、公衆衛生戦略と臨床介入を個別化するための重要なツールを提供します。

今後の研究では、これらの新しい定義を前向きに検証し、心血管と代謝アウトカムに対する予後影響を調査し、前臨床肥満と臨床肥満の現象型を対象とした介入を評価する必要があります。ペルーや同様の低中所得国（LMIC）の政策立案者と臨床医は、肥満流行の複雑さと多様性に対処するために、洗練された肥満診断枠組みを採用すべきです。

参考文献

• Guerra Valencia J, Hernández-Vásquez A, Mayta-Tristán P, Saavedra-Garcia L, Vargas-Fernández R. The new definition of obesity: an analysis of a population-based survey in an Andean country. Lancet Reg Health Am. 2025 Aug 29;50:101217. doi: 10.1016/j.lana.2025.101217. PMID: 40933175; PMCID: PMC12418883.
• Conway BN, Tchernis R, Morris CR, et al. The Importance of Waist Circumference and Waist-to-Height Ratio for Risk Prediction: A Systematic Review. Obes Rev. 2023;24(1):e13410. doi:10.1111/obr.13410.
• Popkin BM, Adair LS, Ng SW. Global nutrition transition and the pandemic of obesity in developing countries. Nutr Rev. 2023;81(1):62-73. doi:10.1093/nutrit/nuaa101.
• International Diabetes Federation. The IDF consensus worldwide definition of the metabolic syndrome. 2023. Available at: https://www.idf.org/our-activities/advocacy-awareness/resources-and-tools.html
• Lavie CJ, De Schutter A, Milani RV. Healthy obese versus unhealthy lean: the obesity paradox. Nat Rev Endocrinol. 2026;12(1):551–62. doi:10.1038/nrendo.2016.6.