長久以來，已經習慣用 BMI（身體質量指數，Body Mass Index）來判斷一個人是否肥胖。
但越來越多研究證實，BMI 只能看見體型，卻看不見真正的代謝健康，這與肥胖風險有直接關係。
2026 年 7 月 1 日，國際期刊《Cell Reports Medicine》發表一項重要研究。研究題名為《Metabolomic and lifestyle profiles refine BMI-metabolic phenotypes in older adults》。研究由上海交通大學醫學院仁濟醫院、清華大學及多個團隊共同完成。對 13,202 位高齡族群進行大規模代謝體學分析，探討 BMI 是否真的足以代表代謝健康。
然而，BMI 雖然是目前最普遍的肥胖指標，但只能反映體型，無法反映代謝健康。即使加入血糖、血脂、血壓等因素，仍不足以精準評估老年人的疾病與死亡風險。
為了解決這項限制，研究團隊使用高通量代謝體學分析血液中的代謝物。 他們結合可解釋的人工智慧。 從數百種代謝物中篩選出 39 種核心代謝物，並建立 BMI-Metabolic Health Score（BMHS）。
模型在不同 BMI 族群中辨識代謝異常，表現良好。 AUC 達 0.763–0.801。 此方法對肥胖群體也具前景。
研究發現，多條重要代謝路徑與代謝健康密切相關。
此外，包含膽鹼代謝、葉酸介導的一碳代謝。
另外，還涉及葡萄糖與胺基酸代謝。
其中，膽鹼代謝異常在代謝不健康的肥胖族群中特別明顯。
葉酸介導的一碳代謝則呈現肥胖族群特有的代謝變化。
顯示不同 BMI 背後存在不同的生物學機制。
研究顯示，BMHS 與生活型態結合分析後，健康生活型態且 BMHS 較佳的族群死亡風險最低。然而，即使 BMI 正常，代謝異常且生活型態不佳，健康風險仍然增加。因此，生活型態對代謝健康仍具介入與改善價值。
肥胖與代謝健康的關係
研究團隊最後提出一個重要觀點：未來健康管理應從「BMI 導向」轉變為「代謝體導向」。透過代謝體學、多體學（Multiomics）、人工智慧分析與生活型態資訊的整合，可以建立更精準的健康疾病風險評估模型，讓疾病預防、風險分層及個人化健康管理更早、更準確，也為精準健康（Precision Health）提供新的發展方向。換句話說，真正需要管理的，不一定是體重，而是代謝。
