肌肉减少症是一种随着年龄增长而逐渐恶化的疾病，主要表现为肌肉质量和功能的下降。内脏脂肪蓄积（VFA）与慢性炎症、胰岛素抵抗等病理机制相关，可能加速肌肉流失，但传统指标（如BMI）无法区分内脏脂肪和皮下脂肪。
2025年7月30日，中山大学学者用NHANES数据库，在期刊《Experimental Gerontology》（医学三区，IF=4.3）发表了一篇题为：“Association between visceral fat accumulation and sarcopenia: A cross-sectional study”的研究论文，旨在评估六种新型内脏脂肪蓄积（VFA）指标与肌肉减少症的关联，并利用机器学习模型预测风险。
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六种VFA指标为：相对脂肪质量（RFM）、脂质积累积（LAP）、体重调整腰围指数（WWI）、甘油三酯葡萄糖-腰高比（TyG-WHtR）、胰岛素抵抗代谢评分（METS-IR）和内脏脂肪代谢评分（METS-VF）
研究结果表明，所有内脏脂肪蓄积指标与肌肉减少症风险呈正相关，WWI是其中最重要的预测因素。ML模型获得了较高的预测准确性，突出了内脏脂肪积累在肌肉减少风险和健康衰老促进中的作用。
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研究采用多变量Logistic回归分析六种VAF指标与肌肉减少症的关联，并通过平滑曲线拟合和阈值效应分析探索非线性关系。随后，构建九种机器学习模型（如Logistic回归、随机森林等）来预测肌肉减少症的风险，并应用Shapley加性解释（SHAP）来提高模型的可解释性。
主要研究结果
此外，亚组分析结果进一步显示，性别和饮食习惯对上述关联有显著影响。
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男性中RFM、WWI、TyG-WHtR 和 METS-IR 与肌肉减少症的关联更强；
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高蛋白摄入（≥90g/d）放大了METS-VF与肌肉减少症的关联。
九种机器学习模型
研究团队将NHANES数据按7:3随机分为训练集（n=3,640）与测试集（n=1,560）。
基于LASSO回归与Boruta算法交集筛选的7个关键变量（性别、种族、教育水平、热量摄入、WWI、TyG-WHR、METS-VF），研究构建了九种机器学习模型.
其中，Logistic回归模型表现最优（测试集ROC-AUC=0.878，PR-AUC=0.377）。
图3 九种模型的性能比较
(A)训练集ROC曲线；(B)测试集ROC曲线；(C)测试集热图；(D)测试集热图
SHAP分析进一步确认WWI是最重要的预测因子。
图4 LR模型的解释性分析
(A) LR模型特征的SHAP树状图；(B) LR模型特征的重要性排序图；(C) 预测阴性案例的SHAP作用力图；(D) 预测阳性案例的SHAP作用力图