
潮健康/林昱彣 外電編譯
了解自身身體的脂肪組織分布,竟有可能降低特定癌症的發生風險?《Journal of the National Cancer Institute》近期刊載研究表明,特定的脂肪分布如腹部皮下脂肪、肝臟脂肪,會增加特定癌症的發生風險;而分布在臀股周圍的脂肪,反而對某些癌症具有保護作用。研究認為,比起觀測身體質量指數(BMI),脂肪組織的分布或許更能反映肥胖對癌症發生率的影響。
潮健康/林昱彣 外電編譯
了解自身身體的脂肪組織分布,竟有可能降低特定癌症的發生風險?《Journal of the National Cancer Institute》近期刊載研究表明,特定的脂肪分布如腹部皮下脂肪、肝臟脂肪,會增加特定癌症的發生風險;而分布在臀股周圍的脂肪,反而對某些癌症具有保護作用。研究認為,比起觀測身體質量指數(BMI),脂肪組織的分布或許更能反映肥胖對癌症發生率的影響。

脂肪長在腹部更容易罹癌? 研究:與這5種癌症風險有關
來自英國、美國、法國、德國、澳洲與捷克、奧地利等國的聯合研究團隊,於英國生物樣本庫(UK Biobank)獲得38,965則脂肪分布特徵的彙總遺傳數據,這些數據來自2006至2010年間,該38,965位參與者的核磁共振(MRI)掃描結果。研究團隊使用深度學習模型,針對MRI圖像進行脂肪量化,從而獲得更精確的脂肪分佈性狀的遺傳數據。
為了評估脂肪分佈性狀是否透過特定分子特徵影響癌症風險,研究團隊鎖定了 26 個可能的中介分子性狀。這些分子性狀的彙總遺傳數據選自規模最大、可公開取得數據,例如「全基因組關聯分析 (GWAS)」,且在歐洲族群中進行(超過 80%)。最終,研究團隊找到了24個分子性狀的適用數據,並排除雌激素和黃體素。
研究透過「孟德爾隨機化」分析後得出結論:不同癌症的發生風險,確實會因為不同身體部位脂肪分布的多寡而有出現差異,其風險關聯性與勝算比(數值越高,關聯性越強)如下:
1.腹部皮下脂肪組織(ASAT):
.子宮內膜癌風險增加,勝算比1.79。
.肝癌風險增加,勝算比3.83。
.食道腺癌風險增加,勝算比2.34。
.管腔 B / HER2 陰性乳癌風險降低,勝算比0.54。
.三陰性乳癌風險降低,勝算比0.43。
2.內臟脂肪組織(VAT):
.肝癌風險增加,勝算比4.29。
3.肝臟脂肪:
.肝癌風險增加,勝算比4.09。
4.胰臟脂肪:
.子宮內膜樣卵巢癌風險增加,勝算比1.99。
5.臀股脂肪組織 (GFAT):
.乳癌風險降低,勝算比0.77。
.腦膜瘤風險降低,勝算比0.53。
由此可知,特定脂肪分布並非一定造成負面結果,甚至針對癌症發生具保護作用,例如「臀骨脂肪組織」。另外,研究觀察到「腹部皮下脂肪組織」 在12種總體癌症類型中,對其中4種顯示出因果風險增加作用,是最具一致因果風險增加作用的脂肪分佈特徵。

脂肪分布為何能預測癌症? 中介物扮演關鍵作用
研究團隊認為,脂肪組織與癌症類型之間的「中介物質」,是串聯起兩者聯繫的關鍵:例如,「腹部皮下脂肪組織」的增加,分別與較低的性荷爾蒙結合球蛋白(SHBG)、胰島素樣生長因子結合蛋白-1(IGFBP-1);較高的空腹胰島素、生物活性睪酮有關。這4種中介物質,可能是導致子宮內膜癌與食道腺癌風險增加的關鍵導因。而「臀股脂肪組織」增加與較高的脂聯素有關,並可能使非子宮內膜樣子宮內膜癌的風險降低。
研究明確指出,脂肪分佈的影響是複雜且多變的,其因果效應取決於脂肪沉積的位置和癌症類型。分析表明,脂肪分佈對癌症結果的因果效應,與其對心血管代謝結果的效應並不一樣簡單。不同的脂肪庫具有獨特的細胞組成和微環境,導致對不同癌症類型產生生物信號和影響有所差異。
「中心型肥胖」者要注意! 內臟與肝臟脂肪恐成罹癌元凶
研究團隊也強調,遺傳學上預測較高的腹部皮下脂肪,顯示出最一致的風險增加效應,會顯著提高子宮內膜癌、肝癌和食道腺癌的風險。同時,內臟脂肪和肝臟脂肪也被發現與肝癌風險大幅增加相關。這代表「中心型肥胖」可能在致癌機轉中有強烈影響力。特別是對於肝癌,研究結果指出脂肪分佈的重要性甚至超過了單純的身體質量指數(BMI)。
相對地,某些脂肪分佈具有保護作用:較高的臀股脂肪能降低乳癌和腦膜瘤的風險。研究團隊對此解釋,腹部皮下脂肪組織對食道腺癌的因果效應,除了可能涉及腹部肥胖的機械效應外,還可能部分透過胰島素樣生長因子結合蛋白-1降低所介導。對於某些癌症(如腎癌、膽囊癌),「孟德爾隨機化分析」缺乏因果證據,可能反映統計效力不足、觀察性研究中混雜因素過多,或未能捕捉脂肪庫的動態變化。
總的而言,試驗結果具有重要的臨床意義,研究團隊也建議,未來的癌症預防和肥胖管理應評估和監測脂肪組織分佈的變化,或許有利於癌症的預防與及早診治。
資料來源:
Adiposity distribution and risks of 12 obesity-related cancers: a Mendelian randomization analysis
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