文献中常用的胰岛β细胞功能指数包括某些金指标并不能完美解释糖负荷试验后血糖水平的变化。按照下述方式应用现行的β细胞功能指数可能更为合理：(1)多个(反映不同时相胰岛素分泌)指数的联合应用可能更为合理。(2)使用原始胰岛素分泌指数的联合(3)基于糖负荷刺激试验提出新的指数不仅能更好地解释血糖水平的变化，而且在高危人群预测糖尿病的发生方面更有效。广东省中医院内分泌科罗露露

和胰岛素抵抗一样，胰岛β细胞功能受损是众所周知的决定血糖水平变化最为重要的病理生理学因素。胰岛β细胞功能受损对糖尿病及其大、小血管并发症的发生有着重要的影响。对其功能作定量评估对糖尿病的分类和预后的估计有重要价值。

一、评估现状的尴尬

合理的胰岛素敏感性和β细胞功能指数应可解释绝大部分血糖水平的变化。然而不少研究结果确实让我们失望。

2002年Albarrak以最小模型(32个血标本，调整胰岛素)评估的胰岛素敏感性指数与静脉葡萄糖耐量试验(IVGTT)测定的第一时相胰岛素分泌(AIR)指数两者合并在一起也不能解释新诊糖尿病患者标准餐餐后血糖水平的变化。

2002年又有报告高糖钳技术测定的AIR仅能解释糖负荷后30～120 min血糖变化的4％～9％，第二时相胰岛素分泌仅能解释糖负荷后30～120min血糖变化的2％～4％。2003年本文作者的研究也发现，高胰岛素正常血糖钳技术测定的胰岛素敏感性分别与AIR、糖负荷后30min时胰岛素增值(△I30)／葡萄糖增值(△G30)组合仅能解释糖耐量减低(IGT)人群糖负荷后2 h血糖水平变化的32％和30％。其中AIR、△I30／△G30仅能解释血糖水平变化的15％和19％。这些结果令人大惑不解，但确实也并非偶然。

它提醒我们，在研究β细胞的胰岛素分泌功能对血糖水平影响这一领域中，还有许多我们尚未了解或尚未彻底了解的东西。

二、问题出在哪里?

糖钳技术在非生理状态下测定的胰岛素敏感性可能并不能代表生理状态下的胰岛素敏感性，这是它只能解释很少一部分血糖变化的原因。AIR只能解释少部分血糖水平的变化，是它对控制餐后血糖不重要，还是因所用的AIR指数设计失当，不能反映正常进餐情况下的胰岛素分泌情况?

三、如何改进?

（一）更合理地应用现行的β细胞功能指数

1、筛选合理的胰岛素敏感性指数

评估β细胞功能时如不调整胰岛素敏感性的影响，β细胞功能会被高估，故筛选出合理的胰岛素敏感性指数十分重要。

本文作者对4OO余例皮马印第安人的研究资料分析显示，胰岛素钳测定的胰岛素敏感性的M值[mg／(kg·min)]与空腹胰岛素水平(FINS)、稳态模型胰岛素抵抗指数(HOMA-IR)、1/(G0×I0))的相关系数分别为-0.676、-0.687和0.687；与1/(G30×I30)、1/(G60×I60)、1/(G120×I120)、1/(GI80×I180)的相关系数分别为0.458、0.584、0.621和0.613；与血糖曲线下面积(AUC)(0+30+60)、AUC(0+30+60+l20)、AUC(0+30+60+120+l80)的相关系数分别为-0.656、-0.661和-0.693；与DeFISI3、DeFISI4、DeFISI5的相关系数分别为0.731、0.727和0.715；(ISI=10 000/【(G0×I0)(GMEAN×IMEAN)]。1/(G0×I0)与DeFISI3、DeFISI4、DeFISI5问的相关系数分别为0.91、0.924、0.929。可见相对简单的胰岛素敏感性指数并不比复杂的指数逊色。

2、多个(反映不同时相胰岛素分泌)指数的联合应用

调整M值影响后，单个β细胞功能指数能解释血糖变化<15％，两个(三个)β细胞功能指数能解释血糖变化约20％(25％)。调整IAI=1／(Go×Io)影响后，一个β细胞功能指数能解释血糖变化约<20％，两个(三个)β细胞功能指数能解释血糖变化25％(约35％)。调整DeFISI影响后一个β细胞功能指数能解释血糖变化约20％，两个指数能解释血糖变化30％，三个能解释血糖变化约50％。多个胰岛素分泌指数联合应用时，所能解释血糖AUC的变化略有增加，表明上述单个胰岛素分泌指数不能反映β细胞功能全貌，多个(反映不同时相胰岛素分泌)指数的联合应用可能更为合理。

（二）引入更有效的指数

1、原始胰岛素分泌指数的联合

若调整胰岛素敏感性，用从口服葡萄糖耐量试验(OGTT)引出的指数——胰岛素分泌指数(ISI)、I30、I60、Il20、Il80能解释血糖AUC的28％，加上FINS后能解释血糖AUC的48％；I30、I6o能解释负荷后2 h血糖的40％，加上FINS后能解释负荷后2 h血糖的53％。而AIR+稳态模型细胞功能指数(HOMA-β)+△I30／△G30这几个代表胰岛素分泌的变量加在一起也只能解释血糖AUC变化的42％。这一结果表明只要使用合理，简单的指数完全可以取得很好的结果。

餐后血糖控制是人们最为关心的，因为它与糖化血红蛋白Alc(HbAlc)水平及糖尿病大、小血管并发症密切相关。我们的研究结果显示，FINS、I30、I60对糖负荷后2 h血糖水平变化的总影响为43％。

2、提出新的指数

由于HOMAβ是从空腹血糖(FPG)和FINS计算而来，而只有激发或负荷实验才能发现潜在的内分泌腺体功能低下，故它可能低估β细胞功能。因此，我们设想源于糖负荷试验的β细胞功能指数能更有效地反映人体真正的β细胞功能。我们新的β细胞功能计算公式的推导基于公认的生理学概念：即胰岛素是最重要的降血糖激素，其降血糖作用的发挥依赖于机体的胰岛素敏感性。细胞功能越好，胰岛素敏感性越好，血糖水平越低。即血糖水平与f3细胞胰岛素分泌功能呈负相关，与机体胰岛素敏感性也呈负相关。在空腹状态下FPG、HNS、胰岛素敏感性(公式中缩写为SEN)达稳态平衡，即FPG=K／(HNS×SEN)，故SEN=K／(FINS×FPG)。这一胰岛素敏感性指数已被证实与胰岛素钳技术测定的胰岛素介导的葡萄糖代谢率密切相关(r=0．8)。在糖负荷后，血糖水平的升高应与细胞胰岛素分泌功能呈负相关，和机体胰岛素敏感性也呈负相关，即β细胞功能越好，胰岛素敏感性越好，糖负荷后血糖水平升高幅度越小，即△G1／(SEN×β)，式中△G为糖负荷后血糖升高幅度，β为β细胞胰岛素分泌功能。将比例式改为等式则

△G=K／(SEN×β)，由此可得β值计算公式：β=K／(SEN×△G)，其中SEN=K／(FINS×FPG)：本研究决定选用△G=PG2h+PGlh-2FPG(式中PG2h、PGlh分别表示负荷后2 h、1 h血糖，注：曾做过多种尝试，即使选用5个点血糖也无进一步改善)，故β=(FINS×FPG)／(PG2h+PGlh一2FPG)，即MBCI(Modified Beta Cell-Function Index)，如将FPG设定为3．5 mmol／L，则β=(FINS×FPG)／(PG2h+PGlh-7)。

这一新指数是否比已有的指数优越?如果它设计得较为合理，那么它就应该能解释更多的血糖水平变化，并且应该能在前瞻性的研究中比某些旧指数更能有效地预测糖尿病的发生我们的资料表明，新指数确实表现了上述功能：M值能解释约20％的血糖AUC的变化；M与AIR、HOMA-β、AI30／△G30、△I60／△G60之中任意一个胰岛素分泌指数结合后，能解释血糖AUC的变化约30％；而新的胰岛素分泌指数MBCI对血糖水平的贡献与AIR、HOMA取AI30／△G3o、△I60／△GH)等诸多胰岛素分泌指数对血糖变化贡献的总和相当。前瞻性研究资料显示在皮马印第安IGT人群中，AIR和MBCI能预测糖尿病的发生，但HOMA-β不能有效地预测糖尿病的发生。在我国大庆糖尿病研究资料分析中，HOMA-β预测糖尿病发生的能力也不如MBCI。上述结果提示，在前瞻性研究中如仅用HOMA-β评估胰岛素抵抗程度则对其结果的解释要十分慎重。

本研究提出的新的β细胞功能指数MBCI已在上海市重大科研课题胰岛素抵抗合并高血压治疗研究中应用。

四、临床应用

血糖水平不同的糖尿病人群中胰岛素抵抗(DeFISI)、胰岛素缺乏(0～120min时实际胰岛素水平)对血糖水平贡献度的演变对治疗方案的选择有重要参考价值。我们这方面的研究结果提示，在非糖尿病人群胰岛素抵抗、胰岛素分泌(基础、餐时)对血糖水平控制的影响可能有一个“50双25”切割原则(‘50／double 25’cut principa1)。

五、小结

1、任何单一的(不论是简单的还是复合的)胰岛素分泌指数都未能恰当的反应8细胞功能对血糖控制的重要影响。

2、含有反映基础胰岛素分泌及早期胰岛素分泌的至少两个变量的胰岛素分泌指数才能较好地体现胰岛素分泌对血糖的真实影响。

3、空腹、负荷后30 min，60 min的胰岛素测定原始值并不比复合的胰岛素分泌指数逊色，完全可以在研究中使用。

4、糖钳技术在非生理状态下测定的胰岛素敏感性可能并不能代表生理状态下的胰岛素敏感性，它只能解释很少一部分血糖变化的原因c且这种测定昂贵、费时，在绝大多数单位难以操作，以与之高度相关的简单指数取代是现实而有益的。

资料来源于李光伟《对胰岛β细胞功能评估的再认识》