基因检测
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乳制品,钙摄入和肺癌风险
乳制品,钙摄入和肺癌风险

  乳制品是肿瘤基因检测网饮食中的重要组成部分,可为人类提供多种营养,多年来,它们对人体健康的影响一直是研究的目标。牛奶曾经被认为非常健康,并且在全世界的饮食指南中都强烈推荐使用。然而,人们对奶制品对人类健康的副作用的担忧也存在了一段时间,最近的一项大型队列研究报告说,更高的牛奶摄入量甚至增加了骨折和总体死亡率的发生率,这引起了关于牛奶消费的激烈争论。考虑到乳制品的各种影响,乳制品摄入与特定疾病之间的联系是一个值得研究的话题。先前的研究报道了不同癌症的结果不一致。例如,研究表明,摄入牛奶和钙可以预防结直肠癌,但与前列腺癌和卵巢癌的风险增加相关,而对于胰腺癌,胃癌和膀胱癌则没有显着相关性。钙是牛奶中的重要元素,在乳制品的生物学效应中起着至关重要的作用,并且已发现与某些恶性肿瘤的风险有关。
   作为男性和女性中最常见的癌症之一,肺癌是全世界癌症相关死亡的主要原因。肺癌的主要危险因素是吸烟,占男性病例的80%,女性病例的50%。与肺癌相关的其它风险因素包括空气污染,油烟,氡和石棉接触。越来越多的证据表明,营养因素可能会在肺癌的发展中发挥作用。在过去的几十年中,有许多研究集中在乳制品消费与肺癌风险之间的关系上,但是,由于这些研究的证据是零散的和令人信服的,因此这种关系仍然不清楚。随着循证医学时代的到来,有必要收集以前的数据并总结结果以得出定量结论。因此,肿瘤基因检测网进行了一项观察性研究的荟萃分析,以阐明乳制品和钙的摄入与肺癌风险之间的关系。
   肿瘤基因检测网在2015年4月1日之前在PubMed和WebofScience数据库中搜索了相关出版物,搜索关键词包括“饮食”或“食品”或“乳制品”或“牛奶或”奶酪”或“酸奶”或“钙”与“肺癌”或“肺癌”。还对选定文章的参考列表进行了审查,以查找其他研究。肿瘤基因检测网将文献搜索限于英语全文论文。如果研究符合以下标准,则符合纳入分析的条件:1)病例对照或队列设计;2)感兴趣的接触是乳制品消费或钙的摄入量;3)结局是肺癌的发生率或死亡率;4)可获得具有相应95%CI的相对风险的估计值。当几项研究重叠或重复报道时,肿瘤基因检测网的分析中包括随访时间最长的最新研究。
   肿瘤基因检测网还根据纽卡斯尔-渥太华量表评估了每个研究的质量,该量表主要用于系统评价中的观察性研究。简而言之,每项研究均从以下三个方面进行评估:选择,可比性和暴露或结果。因此,最高分是9分,0-6和7-9分别被认为是低质量和高质量。两名调查员独立提取了所有数据,第三名调查员解决了差异。肿瘤基因检测网从每项研究中提取了经过最充分调整的相对风险及其95%置信区间,并汇总了它们的对数以获得汇总估计值。肿瘤基因检测网使用Q和I2统计量检查了研究之间的异质性,当Q统计量的P值<0.1或I2>50%时,这些研究被认为实质上是异质的。在这种情况下,将随机效应模型用于合并RR,否则,将使用固定效应模型。考虑到研究之间的异质性,肿瘤基因检测网根据研究特征进行了亚组分析,并进行了元回归分析以研究异质性的潜在来源。为了评估特定研究对总体结果的影响,肿瘤基因检测网通过在每次删除一项研究后重新计算合并的估计数来进行敏感性分析。肿瘤基因检测网使用Egger检验和Begg秩相关方法评估出版偏倚,P<0.1表示具有统计学意义。如果存在发布偏差,肿瘤基因检测网将采用“修剪和填充”方法来调整偏差。肿瘤基因检测网使用STATA12.0进行了所有统计分析,并且所有测试都是双向的。
   共确定了26项关注乳制品消费与肺癌风险之间关系的研究,还发现了另外6项报告钙摄入量和肺癌风险的研究,包括12项队列研究和20项病例对照研究。其中,在欧洲进行了12项研究,在美洲进行了12项研究,在亚洲进行了7项研究,在南太平洋进行了1项研究。样本大小从159至492,810范围,与钙的摄入量的总和765,752用于乳制品和581,187,和肺癌病例的数量从56不等至4,278值得注意的是,六个出版物上乳制品和一个出版由于相同人群数据的多个报道,钙摄入量的计算被排除在外,但是,这些出版物中的一些数据是为亚组分析而获得的。质量得分在4到9之间,平均得分为6.52,其中有16项被认为是高质量。在大多数研究中,调整后的混杂变量涵盖了年龄,性别和吸烟状况,但是总能量摄入,体重指数和其他食物的消费并不普遍,尤其是在低质量研究中。
   9个病例对照研究和4个队列研究报告了总的乳制品消费与肺癌风险之间的关系。汇总所有结果后,汇总RR为1.05。在亚组分析中,队列研究和病例对照研究的结果分别为0.75和1.24。在按地理区域分层之后,对美国研究的综合分析得出的RR为1.17,而对欧洲人的研究也显示总的乳制品摄入量与肺癌风险之间没有显着关联。其他混杂因素的分层分析也产生了类似的负面结果,表明汇总的居民代表的稳定性。例外的是,三个研究的分析调查肺癌的死亡率发现显著负相关,可能是由于少量的纳入研究。在所有研究中均观察到高度异质性。但是,单变量荟萃分析表明,混杂因素均与异质性无显着相关。肿瘤基因检测网还进行了敏感性分析,其中每次都依次省略一项研究,并且重新计算的RR从0.97到1.08,表明没有单独的研究会影响总体效果显着。Egger检验或Begg检验均未显示出版偏倚的证据。
   在7项队列研究和15项病例对照研究中检查了牛奶消耗与肺癌风险之间的关联。通过随机效应模型结合分析表明,对于最高与最低摄入牛奶的总RR为1.08,具有很高的异质性。队列研究的RR分别为0.90和病例对照研究的1.15。肿瘤基因检测网进一步按潜在混杂因素进行了亚组分析,在大多数情况下,结果也是阴性的。但是,在美国进行的亚组研究获得了牛奶摄入量与肺癌风险之间的正相关关系,并且在未针对以下因素进行调整的研究中观察到负相关吸烟。为了探究异质性的来源,进行了Meta回归分析,结果表明,只有“出版年”与异质性显着相关,协变量可以解释整个研究的35.61%的方差。与协变量的多元回归分析也证实了这一发现。每次删除一项研究进行的敏感性分析表明,汇总结果保持不变。无论是Egger检验还是Begg检验,肿瘤基因检测网都没有发现明显的出版偏倚。
   十项研究报告了奶酪摄入量与肺癌风险之间的关系,综合所有结果后,总RR为0.83,具有显着的异质性。进一步的亚组或敏感性分析并未改变奶酪摄入量与肺癌风险之间的非显着关系,除非队列研究的结果或以死亡率为结果或尽管没有对吸烟进行调整,但是纳入研究的数量都非常少。Egger检验和Begg检验并未显示纳入研究有任何发表偏倚。肿瘤基因检测网对有关酸奶摄入量与肺癌风险之间关系的五项研究的分析发现,RR为0.88。另外,也没有显著关联的低脂牛奶摄入量和肺癌风险之间的统筹三个研究的结果后,没有在研究中发现了很大的异质性。由于纳入的研究很少,因此肿瘤基因检测网没有进行进一步的亚组分析。酸奶没有发现出版偏倚,或对于低脂牛奶。
   由于所含钙可从食物和补品中获取,因此纳入研究报告了不同的饮食暴露。六项研究设置在膳食钙和肺癌的风险,并且汇总分析之间的关联的数据显示,总RR为0.85,使用随机效应模型。只有3研究汇总分析总钙摄入量与肺癌风险之间的相关性得出的RR为0.99。有关乳制品或补品中特定钙源的数据不足,无法进行分析。由于纳入研究的数量有限,因此未进行进一步的亚组分析,也未评估发表偏倚。
   在这项荟萃分析中,肿瘤基因检测网发现摄入乳制品以及钙与肺癌风险没有显着相关。当按研究设计,性别,地理区域,质量和吸烟状况进行分层时,该关联保持不变。肿瘤基因检测网的结果与最大的队列研究的结果一致,并且这种无效关联还存在于许多其他类型的癌症中,例如胃癌,膀胱癌和胰腺癌。肿瘤基因检测网的研究涉及大样本量,涵盖了1989年至2012年的较长时间,因此为乳制品消费与肺癌风险之间的关联性问题提供了结论性答案。
   乳制品是营养丰富的食品,其中包含碳水化合物,脂肪酸,蛋白质,维生素,矿物质和小的生物活性分子。然而,乳制品对人类健康的影响与其成分一样复杂,并且乳制品在癌症发展中的作用仍存在争议。一方面,一些研究表明,乳制品包含多种矿物质和维生素可能对预防癌症有益。最显着的实例是维生素d和钙的摄入量对结肠直肠癌的保护作用。但是,在肿瘤基因检测网的荟萃分析中,钙的摄入似乎与肺癌风险较低无关。此外,肿瘤基因检测网分析了几项研究报告维生素d摄入量与肺癌风险的关系的矛盾的结果。最高和最低补充维生素D的合并RR为0.97,未观察到异质性,表明维生素D补充剂不太可能有助于预防肺癌。来自不同类型乳制品,钙和维生素D摄入量的结果的一致性在某种程度上支持了无效关联。
   另一方面,另一些人则认为,牛奶中高含量的乳糖,D-半乳糖可能会促进氧化应激,从而诱发衰老,慢性炎症和对生物的其他伤害。与这种观点一致的,结果表明,乳糖摄入不足的人摄入较少的牛奶或乳制品患肺癌的风险较低。此外,牛奶中饱和脂肪,外源性DNA试剂,几种生物活性成分和激素代谢产物的水平升高也被认为有助于发展多种类型的癌症。相反,先前的荟萃分析显示血浆中IGF-1的循环水平与肺癌无关。实际上,在体外或在动物模型中进行的乳制品中特定成分对肺癌影响的研究很少,这可能是由于它们之间的关系不密切而造成的,因为阴性结果通常仍未公布。
   作为一种系统的定量方法,荟萃分析可用于揭示在个别研究中不太明显的那些可能的关联。它还允许混杂因素对更多的子组分析进行分层,因此可以得出可靠的结论。但是,在肿瘤基因检测网的分析中也应注意一些缺点。首先,为增加样本量,荟萃分析同时包括了病例对照研究和队列研究,众所周知,回顾性研究容易引起回忆和选择偏倚。的确,病例对照研究和队列研究的结果存在一些差异,但是差异无统计学意义,只是队列研究中奶酪摄入量的结果呈负相关,这可能是因为所包含的研究数量很少。其次,由于在原始研究中使用了不同的暴露范围和饮食评估,因此肿瘤基因检测网没有进行剂量反应效应分析,并且缺乏关联性也减少了进行此分析的需要。上述局限性导致整个研究的高度异质性,其他因素也影响了结果。具体而言,符合肿瘤基因检测网的预期,在肿瘤基因检测网的荟萃分析中发现了高度异质性,特别是在较低质量的病例对照研究中。使用元回归分析来探索异质性的来源,但是,重要的因素并不容易定位。特别是肺癌是一种具有多种遗传背景的高度异质性疾病,
   此外,在肿瘤基因检测网的子组分析中,由于西方国家和东方国家之间的饮食方式不同,亚洲的结果相对较少,这削弱了统计能力。但是,肿瘤基因检测网并未发现亚洲和西方国家之间的结果有太大差异。另一个问题是吸烟的混杂因素,因为无论是否对吸烟进行了调整,研究结果之间在乳汁和奶酪摄入量方面确实存在显着差异,这暗示了吸烟对结果的混杂影响。但是,原始研究并未普遍提供按吸烟状况分层的数据,除非结果有点异常,这增加了人为偏见并限制了肿瘤基因检测网的亚组分析。因此,肿瘤基因检测网仅粗略地综合了不同吸烟组的总乳制品和牛奶消费量的结果,发现该结果在吸烟者和非吸烟者中均为非显着阳性。最后,肺癌的发生率和死亡率都包括在肿瘤基因检测网的研究中,有趣的是,按结果分层的亚组分析表明,在乳制品和奶酪摄入量类别上,两组之间存在显着差异。乳制品和奶酪的摄入与肺癌的死亡率成反比,这可以用乳制品中某些成分对肺癌的生存有益的可能性来解释。事实上,一些研究报道维生素d摄入在早期肺癌患者具有改善的存活相关的。但是,这些死亡率研究是有限的,当包括更多研究时,合并的RR在牛奶类别中并不显着。因此,还需要其他研究来研究乳制品摄入量与肺癌死亡率和生存率之间的关系。
   因此,基于流行病学数据和生物学证据,乳制品或钙的摄入与肺癌风险之间没有明显的关联。未来的工作应集中在寻找肺癌的其他营养风险因素上。此外,对于乳制品对癌症,尤其是前列腺癌和卵巢癌的发生率的影响确实存在一些担忧。为了避免乳制品的有害影响,迫切需要在牛奶加工中使用更先进的技术,这可能会降低乳制品中的乳糖含量,生物活性成分和其他有害成分。总之,肿瘤基因检测网的荟萃分析表明,乳制品或钙的摄入与肺癌风险没有显着相关。尽管这是一个否定的发现,但它提供了对该问题的最终答案,并根据当前证据揭示了内在联系。

 
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