【重要发现】石汉平教授团队揭示人体测量学指标与癌症患者预后的关系
【重要发现】石汉平教授团队揭示人体测量学指标与癌症患者预后的关系
2024年5月，首都医科大学石汉平教授团队在临床营养领域国际权威期刊杂志《The American Journal of Clinical Nutrition》发表了题为“Anthropometrics and cancer prognosis: a multi-center cohort study”的研究论文。该研究首次利用主成分分析的方法研究了癌症患者身体测量指标与预后之间的关系。首都医科大学附属世纪坛医院研究生陈悦、郑欣、刘宸安为第一作者，石汉平教授为通讯作者。
癌症作为一种高发病率和死亡率的疾病，影响患者体内肌肉和脂肪的新陈代谢，严重威胁着全球人类的公共健康。癌症患者的身体成分会影响他们的生活质量、体力活动水平和生存期。许多研究都致力于利用人体测量指标作为预测癌症患者预后的工具。但是，单一的身体测量指标往往无法客观描述整体身体成分，而多个测量指标由于相关性过大，可能会影响传统模型的拟合效果。主成分分析（principal component analysis，PCA）作为一种无监督的机器学习方法，既能对数据进行降维，又能将信息损失降至最低，在处理繁杂数据时具有巨大优势。
石汉平教授团队通过分析中国常见恶性肿瘤患者营养状况与临床结局相关性研究（INSCOC）队列数据，研究了癌症患者身体测量指标与死亡风险之间的关联。该研究首先对身高、体重、身体质量指数、小腿围、上臂围、握力和三头肌皮褶厚度这七种人体测量学指标进行PCA，得到四种体型主成分（principal component，PC）。其中PC1代表一般型肥胖；PC2可用于区分矮胖与高瘦的体型；PC3可用于描述伴随低握力的肥胖人群；PC4可用于区分高胖与矮瘦的体型。
在对主成分的进一步研究中发现，在癌症患者中，PC1增高，患者死亡风险显著降低；PC3，PC4增高，患者死亡风险显著增加；PC2和患者死亡风险之间没有显著关联。在消化道癌症患者和肥胖相关癌症患者中也得到了类似的结果。
在敏感性分析中，为了排除可能存在的反向因果关系，随访开始后第一年内死亡的参加者被排除；其次，炎症作为影响癌症患者预后的重要因素，在敏感性分析中被进一步校正；身体测量可能会受到水肿的影响导致测量不准确，存在水肿的参加者也被排除。经过以上的分析后，PC1和癌症患者死亡风险降低之间仍然存在显著关联。PC3，PC4与癌症患者死亡风险增加显著相关。敏感性分析证明了结果的稳健。
该述研究首次对人体测量数据进行了主成分分析，得出了四种不同的体型，它们共同解释了数据中的大部分变异性。这项研究揭示了这四种体型与癌症死亡风险之间的不同关联。这些发现表明，身体质量指数对癌症患者预后的影响受握力和皮下脂肪的影响。这一发现可能有助于深入了解肌肉脂肪代谢与癌症的关系，对癌症患者的护理和营养治疗具有重要意义。
该项研究得到了国家市场监管（肿瘤特医食品）重点实验室、首都医科大学附属北京世纪坛医院的支持和国家重点研发计划项目（2022YFC2010101）的资助。
专家介绍
石汉平，医学博士，教授，美国外科学院院士（FACS），现任首都医科大学附属北京世纪坛医院普外四科主任，肿瘤营养与代谢中心主任，国家市场监管重点实验室（肿瘤特医食品）主任，中国抗癌协会副理事长，中国营养保健食品协会副会长。发表专业论文740篇，其中以第一作者或通讯作者发表SCI论文205篇。石教授长期从事肿瘤营养研究，创立了我国肿瘤营养学科，创办《Precision Nutrition》等4本营养期刊，提出“营养治疗是疾病一线治疗”，倡议并试点建设“无饿医院”，呼吁并推动《临床营养学》成为高等学校临床医学必修课并担任第一版《临床营养学》统编教材主编。先后获“全国优秀科技工作者”“健康中国（2019年度）十大人物”“人民好医生”等荣誉称号。连续两年被评为国际营养学领域最为活跃的5位学者之一，位列第二。
参考文献
doi.org/10.1016/j.ajcnut.2024.05.016（https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0002916524004817?via%3Dihub）