Association Between Triglyceride–Glucose Body Mass Index and Mortality in Acute Ischemic Stroke Patients With Medium Vessel Occlusion: A Multicenter Retrospective Cohort Study

기술 요약: 중소혈관 폐쇄(MeVO)를 동반한 급성 허혈성 뇌졸중 환자의 중성지방-포도당 체질량지수(TyG-BMI)와 사망률 간의 연관성

문제 제기
급성 허혈성 뇌졸중(AIS)은 여전히 전 세계적으로 주요한 사망 및 장애의 원인이다. 중소혈관 폐쇄(MeVO)—중대뇌동맥의 M2/M3 분절, 전대뇌동맥의 A2/A3 분절, 또는 후대뇌동맥의 P2/P3 분절의 폐쇄로 정의됨—는 AIS 사례의 25%~40%를 차지하지만, 이 특정 하위 그룹을 위한 신뢰할 수 있는 예후 바이오마커가 부족한 실정이다. MeVO 환자의 3분의 1이 90일 이내에 기능적 독립을 달야하지 못함에도 불구하고, 대사 지표, 특히 중성지방-포도당 체질량지수(TyG-BMI)가 이 인구 집단의 사망률을 예측하는 데 미치는 역할은 불분명하다. 기존 문헌은 TyG-BMI와 뇌졸중 결과에 대해 상충하는 결과를 제시하고 있는데, 일부 연구는 중증 환자군에서 역의 연관성("비만 패러독스")을 시사하는 반면, 다른 연구들은 양의 연관성을 나타낸다. 따라서 TyG-BMI가 인슐린 저항성(IR)과 비만의 복합 지표로서 MeVO 환자의 전원 사망률을 예측하는 도구로 기능하는지 확인하기 위한 질환 특이적 조사가 필요하다.

연구 방법
본 연구는 2021년 1월부터 2025년 3월까지 3개의 종합 뇌졸중 센터에 입원한 MeVO 관련 AIS 환자 187명을 대상으로 한 다기관, 후향적 코호트 설계를 채택하였다.

• 대상 환자: 18세 이상, 혈관 영상으로 확인된 MeVO 진단, 공복 혈장 포도당(FPG), 중성지방(TG), 체질량지수(BMI)에 대한 완전한 데이터를 보유한 환자를 포함하였다. 제외 기준은 뇌졸중 전 수정 랭킨 척도(mRS) 점수가 2점 이상이거나, 대사 데이터가 누락되었거나, 추적 관찰이 불가능한 경우였다.
• 노출 변수: TyG-BMI 지수는 다음 공식을 사용하여 계산되었다: $Ln [TG (mg/dL) \times FPG (mg/dL) / 2] \times BMI (kg/m^2)$.
• 층화: ROC 곡선 분석을 통해 최적의 절단값인 215.53을 결정하여 환자들을 저(Low, <215.53) TyG-BMI 그룹과 고(High, ≥215.53) TyG-BMI 그룹으로 나누었다.
• 결과 변수: 1차 종점은 90일 및 1년 전원 사망률이며, 병원 기록 또는 전화 추적 조사를 통해 확인하였다.
• 통계 분석: 생존 차이는 Kaplan-Meier 곡선과 log-rank 테스트를 사용하여 분석하였다. TyG-BMI와 사망률 간의 연관성은 세 단계의 조정(조정되지 않은 모델 1, 연령 및 성별을 조정한 모델 2, NIHSS 점수, 동반 질환(고혈압, 당뇨병, 심방세동, 관상동맥 질환), 치료 변수(혈전 용해술, 재관류), 실험실 지표를 포함한 임상 교란 변수를 모두 조정한 모델 3)을 적용한 Cox 비례 위험 회귀 모델을 사용하여 평가하였다. 용량-반응 관계를 평가하기 위해 제한적 입방 스플라인(RCS) 분석을 사용하였으며, 견고성을 평가하기 위해 하위 그룹/상호작와 분석을 수행하였다.

주요 결과

• 기초 특성: 187명의 환자(중앙값 연령 69세, 남성 35.8%) 중, 고(High) TyG-BMI 그룹은 저(Low) TyG-BMI 그룹에 비해 고혈압(90.2% vs 77.9%) 및 당뇨병(35.9% vs 20.0%)의 유병률이 유의하게 높았다.
• 사망률: 코호트 내에서 18명(9.6%)이 90일 이내에 사망하였고, 35명(18.7%)이 1년 이내에 사망하였다.
• 생존 분석: Kaplan-Meier 곡선은 고(High) TyG-BMI 그룹에서 90일(log-rank P = 0.039) 및 1년(log-rank P = 0.001) 생존율이 유의하게 낮음을 보여주었다.
• Cox 회귀 분석 결과:
  • 연속 변수: 완전히 조정된 모델 3에서, TyG-BMI가 1단위 증가할 때마다 90일 사망 위험은 2.7% 증가하였고(HR = 1.027, 95% CI: 1.011–1.043, P = 0.001), 1년 사망 위험은 2.4% 증가하였다(HR = 1.024, 95% CI: 1.012–1.037, P < 0.001).
  • 범주형 변수: 고(High) TyG-BMI 그룹의 환자는 저(Low) 그룹에 비해 90일 사망 위험이 9.45배 높았으며(95% CI: 2.315–38.584, P = 0.002), 1년 사망 위험은 12.66배 높았다(95% CI: 4.291–37.355, P < 0.001).
• 용량-반응 관계: RCS 분석은 TyG-BMI와 사망 위험 사이의 선형적이고 양적인 연관성을 확인하였으며, 비선형성이나 임계 효과의 증거는 발견되지 않았다.
• 하위 그룹 분석: 해당 연관성은 대부분의 층(성별, 심방세동, NIHSS 점수, 혈전 용해술)에서 일관되게 유지되었다. 90일 사망률과 관련하여 당뇨병 상태에 대한 유의미한 상호작용이 관찰되었으며(상호작용에 대한 P = 0.043), 이는 당뇨병 환자에게서 더 강력한 예측 효과를 가짐을 시사하나, 1년 사망률에 대한 상호작용은 유의하지 않았다.

의의 및 주장
저자들은 TyG-BMI 지수가 MeVO 관련 AIS 환자의 전원 사망률과 유의미하고 선형적인 연관이 있다고 결론지었다. 본 연구는 입원 시의 일상적인 데이터(공복 포도당, 중성지방, BMI)로부터 도출되는 TyG-BMI가 이 특정 인구 집단에서 조기 위험 계층화를 위한 실용적이고 경제적인 바이오마커 역할을 할 수 있다고 주장한다.

본 논문은 이러한 결과가 인슐린 저항성과 뇌혈관 결과에 관한 근거를 확장하며, TyG-BMI의 복합적 특성(지질-포도당 대사와 비만을 통합)이 단일 지표보다 우수한 예후 가치를 제공한다는 점을 시사한다고 주장한다. 저자들은 이 연관성이 견고하지만, 연구의 한계점으로 후향적 설계, 단일 시점의 TyG-BMI 측정, BMI를 내장 지방의 대리 지표로 사용한 점, 그리고 중간 규모의 표본 크기를 언급하였다. 따라서 저자들은 인슐린 저항성과 비만을 목표로 하는 것이 결과를 개선하기 위한 수정 가능한 전략이 될 수 있으나, 이러한 발견을 검증하기 위해서는 더 큰 규모의 전향적 코호트가 필요하다고 명시하였다.