本周，小觅蜂与另一位医学编辑为了一个话题“吵”起来了。
对，你没看错，就是“吵”起来了，当然，是在微信上。
图片来源：摄图网
怎么回事呢？
原来，我们在“肥胖是否有利于癌症康复”这个话题产生了分歧。
小觅蜂一直以为肥胖对于肿瘤患者应该是普遍具有不良影响，可是小觅蜂的同事却发现事情没有这么简单，肥胖对不同的肿瘤影响不同。
究竟是不是这样呢？
为此，小觅蜂查阅了美国癌症研究院（NCI）的研究结论。
美国癌症研究院确实证实肥胖与肿瘤风险密切相关，但注意并不是所有癌症。
以下是与肿瘤发生发展密切相关的13个部位。
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↑ 子宫内膜癌、食管腺癌、胃贲门癌、肝癌、肾癌、多发性骨髓瘤、脑膜瘤、胰腺癌、结直肠癌、胆囊癌、乳腺癌、卵巢癌、甲状腺癌
也就是说，并不是所有的肿瘤都与肥胖相关联。
目前研究的数据确实显示，肥胖确实会增加乳腺癌风险。
但对于肺癌，大多数研究并没有发现肥胖是一种危险因素。
看来这一轮PK，小觅蜂着实是输了。
于是，我问了一些肿瘤科医生，他们的回答也让小觅蜂一惊，原来，实际上在临床，医生也并不希望患者太瘦，确实有一种感觉是说，体重稍高一些的患者预后也要好一些，而且医生也不建议患者在康复期刻意减肥。
事情到这里并没有结束，7月25日在线发表在《国际流行病学杂志》上的一篇文章引起了小觅蜂的注意。
这篇文章的结论再一次颠覆了小觅蜂的认知。
肥胖与癌症的的关系并没有想象的那么简单
由于目前对肥胖增加癌症风险的评估，主要来自于一些观察性研究，研究者常常夹杂着很多主观判断在里面，要么特别在意肥胖人群，要么会特别在意非肥胖人群，这样就给研究带来许多“混杂因素”，最终结果也是五花八门，甚至有很大问题。
也就是说肥胖究竟好不好，需要看更广泛的研究数据，使用更客观的方法。
一组国际研究人员报告了一种估算风险的新方法，他们认为，肥胖的癌症风险其实是被严重低估了。
他们使用一种叫做孟德尔随机化（MR）方法对遗传数据进行了系统分析。
所谓孟德尔随机化就是使用与肥胖密切相关的遗传基因来推断癌症风险，从而反映肥胖本身是否与癌症相关。
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↑ 孟德尔随机化（MR）的简要图示
大家可能会奇怪，你研究肥胖就好了，为什么要去扯基因的事。
殊不知，肥胖这件事很麻烦，你很难去界定你的肥胖原因，有的人是因为吸烟、酗酒等饮食习惯，有的人是因为长期抑郁导致的暴饮暴食，还有的人是因为特殊的工作需要，这其中就有很多“混杂因素”在其中发挥作用，实际上并不能全怪到“肥胖”的头上。
孟德尔随机化方法就是说，我就想看看，“肥胖”作为一种独立因素是不是在癌症发生发展上发挥作用。
另外，这种用遗传资料来代替单纯的肥胖指数（BMI）的方法，能够反映出一个人一生中累积的肥胖风险。
研究结果是具有颠覆性的。
首先，研究证实并细化了BMI对六种癌症的因果关系，而且发现肥胖风险在以往被严重低估了。
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↑ 六种与肥胖密切相关的癌症，分别是结直肠癌、肾癌、胰腺癌、子宫内膜癌、卵巢癌和食道癌
WCRF是世界癌症研究基金会研究结果，MR则是最新的按照遗传分类结果。
【小贴士】
RR 风险比，＞1代表增加患癌风险，0＜R＜1代表降低患癌风险。我们经常看到一些数据也会使用RR来评价靶向药的临床效果。
从上图可以看出来，这六种癌症与肥胖密切相关，既往的研究数据（WCRF）对肥胖风险的提示强度太低了。
肥胖患者是否加剧乳腺癌、肺癌风险？
说到这里，觅友们肯定会关注，女性肥胖是否也会加剧乳腺癌发生呢?
研究者特别关注了乳腺癌和肺癌这两大高发肿瘤，实验结论让小觅蜂大跌眼镜：
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↑ 上图分别提示了肥胖绝经前乳腺癌、绝经后乳腺癌、所有肺癌、肺腺癌、肺鳞癌、小细胞肺癌的风险比（RR），绿框是以前的观察性研究提示的风险比，红框则是按照最新遗传风险分析的结果
就乳腺癌而言，新的数据认为，无论在绝经前还是绝经后，体重指数（BMI）的升高都有预防乳腺癌的作用（上图红框结果）。
这可是与以前的数据结论完全不同的，正如上图绿框所示，以前的观察性研究的结果认为，体重指数升高对绝经前年轻女性有一定的保护作用（RR＜1），对绝经后的年老女性则会增加乳腺癌风险（RR＞1）。
肺癌的数据则让小觅蜂可以信心满满的和同事说道说道了。
实际上，早在2017年就有专家提出BMI升高会导致肺癌风险增加[3]。
最新数据支持了这个观点，观察性研究结果可能受到一些混杂因素的影响，错误的认为肥胖对肺癌患者有保护作用。
说到这里，觅友们还会担心自己的肥胖问题吗？
动图来源：摄图网
枯藤老树昏鸦，空调wifi西瓜，葛优同款沙发，夕阳西下，你就往那一趴。
虽然知道了适度肥胖可以降低乳腺癌风险，但是也不能忘记多运动和日常营养均衡，毕竟体重也许只是狙击乳腺癌的一个因素而已，丰富均衡的营养、适度的运动、闲适的心情也是我们康复之路的必备“良药”啊！
而过度的肥胖，可能会带了更多别的健康问题。
封面图片来源：摄图网
责任编辑：乳腺癌互助君
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发表于 2019-9-1 12:49:36
