膳食炎癥指數與頭頸部腫瘤關系風險相關性的Meta分析

劉晴 萬宏偉 朱毓 張淋淋 陳道明

(1.上海市質子重離子醫院護理部 復旦大學附屬腫瘤醫院 上海市放射腫瘤學重點實驗室上海質子重離子放射治療工程技術研究中心,上海 201315;2.蘇州大學蘇州醫學院護理學院,江蘇 蘇州 215021)

頭頸部腫瘤(head and neck cancer,HNC)是全球第6大常見腫瘤,據2020年全球癌癥[1]統計,HNC新發約152萬例,死亡約51萬例。腫瘤的發生與炎癥密切相關,25%的惡性腫瘤是由感染和非可控性炎癥引起[2],因此炎癥也被稱為惡性腫瘤的第7大生物學特征[3]。在慢性炎癥反應中,炎癥細胞釋放大量炎癥因子,從而激活細胞信號轉導通路,改變細胞生存微環境及調控細胞代謝過程,進一步促進腫瘤細胞的生長、增殖和轉移[4]。大量的炎癥細胞浸潤和炎癥因子聚集是HNC顯著的病理特征之一[5],存在IL-6等炎癥因子水平的高表達[6]。飲食引起的炎癥可介導HNC的發生和發展[7],一項meta分析[8]表明,對地中海飲食模式(抗炎飲食)的高依從性與一般人群中癌癥死亡風險較低相關,包括HNC等。而以大量紅肉和精制谷物為主的西方飲食模式(促炎飲食)會增加患HNC的風險[9]。因此,有必要評估飲食相關炎癥與HNC風險之間的關聯。膳食炎癥指數(dietary inflammatory index,DII)是用于評估飲食潛在炎癥水平的工具,可從最大促炎到最大抗炎進行連續分類[10]。當前研究已證實DII與機體炎癥因子水平有關[11],較高的DII與腫瘤風險等有關[12]。雖然也有研究[13-14]表明DII與HNC風險密切相關,但關聯強度各不相同。因此,本研究旨在全面分析已發表研究的結果,通過meta分析進一步明確DII與HNC風險之間的關系。

1 資料與方法

1.1文獻納入與排除標準 納入標準：(1)所有報告了DII與HNC風險之間關聯的病例對照研究或隊列研究。(2)使用食物頻率問卷(food-frequency questionnaire,FFQ)衍生的數據計算得到連續或分類DII。(3)提供了HNC與DII風險關系的原始比值比(OR)或相對危險度(RR)和95%CI。排除標準：無法獲取全文的文獻;重復發表的文獻;未報告相關結局指標或相關數據(如OR)無法提取的文獻;非中、英文發表的原始研究。

1.2檢索策略 計算機全面檢索PubMed、Embase、Web of Science、中國知網、萬方數據庫和維普數據庫,納入所有關于DII與HNC發生相關的病例對照研究或隊列研究,檢索時限從建庫起至2022年5月22日。中文檢索詞：“腫瘤”“膳食炎癥指數”“飲食炎癥潛力”“促炎飲食”“抗炎飲食”。英文檢索詞：“Neoplasms”“Cancer”“Dietary inammatory index”“inammatory potential of diet”“anti-inammatory diet”“pro-inammatory diet”“case control study”“Cohort Studies”。檢索語言為中英文。 檢索策略采用主題詞與自由詞相結合的方式。

1.3質量評估和數據提取 由2名研究人員獨立使用紐爾斯卡-渥太華量表(the newcastle-ottawa scale,NOS)對納入的病例對照研究進行質量評價,交叉核對結果。本研究3名研究者均為碩士研究生且已完成蘇州大學循證護理課程培訓。該量表共包含3大塊8個條目,分別為研究人群選擇、可比性、暴露或結果評價,總分為9分。如文章的NOS評分≥5分,則該文章被定義為具有相對較高的質量,得分<5分的研究被定義為低或中等質量。若有異議經過討論并協商一致的方式解決。數據提取按照標準化的數據提取表進行。提取的數據包括第一作者、發表時間、隨訪時間、國家、樣本含量、研究對象的年齡、腫瘤部位、DII和研究質量。

1.4統計學方法 采用RevMan 5.3軟件對納入文獻所提取的資料進行meta分析。以OR及其95%CI為統計效應量,P<0.05為差異有統計學意義。用I2來判斷異質性,若I2<50%,表明各個獨立研究的結果異質性較小,采用固定效應模型分析;若I2≥50%,采用敏感性分析找出異質性的來源,逐個去除入選的文獻并重新計算總體關聯結果及I2,若仍無法消除,則用隨機效應模型來描述。為進一步分析異質性的來源,對洲際分布和腫瘤部位進行亞組分析。繪制倒置漏斗圖,觀察圖形是否對稱,以判斷是否存在發表偏倚。

2 結果

2.1文獻納入情況及基本特征 通過數據庫檢索共篩選出原始文獻1 004篇,嚴格按照文獻的納排標準進行篩選后,最終納入10篇文獻[13-22],均為高質量,總樣本量為16 971例。文獻篩選流程圖,見圖1。納入文獻的基本特征,見表1(掃后文二維碼獲取)。

圖1 文獻篩選流程圖

2.2DII與HNC的關系 meta分析結果顯示：納入的HNC相關研究之間存在統計學異質性(I2=75%,P<0.000 1),采用隨機效應模型進行分析,結果表明：與最低DII類別的個體相比,處于最高DII類別的個體患HNC的風險增加(OR=2.14,95%CI(1.64,2.78),P<0.000 01),見圖2。

圖2 納入研究的合并效應值

2.3敏感性分析 采用逐一刪除單個文獻法對HNC的風險進行敏感性分析,并記錄異質性的變化。結果發現：任何單一研究被移除時異質性沒有太大的變化,表明合并效應的穩定性較好。見表2。

表2 刪除某項研究后meta分析的異質性結果

2.4亞組分析 由于納入的HNC相關研究之間存在顯著的異質性(I2=75%,P<0.000 1),本研究根據研究特征按照洲際分布和癌癥類型進行亞組分析,探討潛在的異質性來源以及不同研究特征對總效應量的影響。結果表明：洲際分布和腫瘤部位均是本研究異質性的來源,見表3和表4。州際分布亞組分析森林圖和腫瘤部位亞組分析森林圖,見圖3和圖4(掃后文二維碼獲取)。

表3 DII與HNC風險相關性meta分析的洲際分布亞組分析結果

表4 DII與HNC風險相關性meta分析的腫瘤部位亞組分析結果

2.5發表偏倚 采用漏斗圖評價發表偏倚,DII與HNC風險關系之間的分析中顯示出發表偏倚。見圖5,掃二維碼獲取表1,圖3～圖5。

3 討論

3.1DII與HNC風險的關系 (1)本研究結果顯示：納入的HNC相關研究之間存在統計學異質性(I2=75%,P<0.000 1);隨機效應模型顯示：DII與HNC風險呈正相關[OR=2.14,95%CI(1.64,2.78)],提示高水平的DII是患HNC的危險因素。原因分析：DII評分系統包含45種膳食成分,根據6種炎癥因子(促炎因子：IL-1β、IL-6、TNF-α和CRP;抗炎因子：IL-10和IL-4)來評估炎癥指數,高水平的DII飲食代表促炎飲食,低水平的DII飲食代表抗炎飲食。促炎飲食可直接導致促炎因子的過量產生,如CRP和IL-6,這些炎癥因子通過免疫逃逸和血管形成等機制參與腫瘤的發生發展[23]。(2)部位亞組分析結果顯示：高水平的DII與患口腔癌[OR=2.35,95%CI(1.88,2.94)]、口咽癌[OR=2.17,95%CI(1.58,2.97)]、下咽癌[OR=1.94,95%CI(1.16,3.24)]、甲狀腺癌[OR=1.33,95%CI(1.10,1.64)]和鼻咽癌[OR=1.79,95%CI(1.18,2.73)]的風險增加有關,但高水平的DII與患喉癌的風險無關[OR=2.05,95%CI(0.86,4.92)]。(3)洲際亞組分析結果顯示：1)歐洲與美洲、亞洲相比,歐洲人群的DII與HNC風險之間的相關性更弱。原因分析：納入歐洲進行亞組分析中的文章有一半以上是來自意大利,而意大利處于地中海沿岸,其飲食習慣更傾向于地中海飲食,該飲食模式是以攝入大量新鮮蔬菜、水果、非精制谷物、堅果和橄欖油,適量攝入魚類和乳制品,低攝入紅肉和加工肉為特征,是典型的抗炎飲食,且蔬菜和水果含有大量的維生素C、葉酸和類黃酮,這些營養素具有抗氧化的特性,可減少細胞受到自由基的傷害,從而起到抗炎的作用[24]。有研究[25]表明,地中海飲食能降低患腫瘤的風險。但增加對地中海飲食的推廣存在2大方面的問題：一是食品的經濟可及性,二是非地中海國家的地中海食品運輸問題[26]。2)美洲顯示出高水平的DII與HNC風險的相關性最強。原因分析：以美國為代表的美洲國家,其飲食習慣是以大量紅肉和精制谷物為主的西方飲食模式[9],脂肪含量高而膳食纖維含量低,該飲食模式是促炎飲食模式的典型代表。且在高溫作用下,加工肉會產生致癌物質(如多環芳烴)[27],最終導致患腫瘤的風險增加。

3.2本研究的不足及展望 (1)納入的研究均為病例對照研究,存在回憶偏倚,且因果推斷能力不如干預性研究。(2)納入的文獻數量有限,未來需進一步的大樣本前瞻性研究來進行驗證。(3)DII得分是通過FFQ計算而來的,而FFQ是基于自我報告的問卷,因此患者在報告時可能存在回憶偏倚。(4)漏斗圖表明結果中存在發表偏倚,可能是因為當前meta分析中的研究數量有限以及研究間的異質性引起。

綜上所述,高水平的DII相比于低水平的DII會顯著增加個體患HNC的風險,且高水平的DII相比于低水平的DII會增加個體患口腔癌、下咽癌、口咽癌、甲狀腺癌和鼻咽癌的風險,但不會增加患喉癌的風險,歐洲與美洲、亞洲相比,歐洲群體的DII水平與個體患HNC風險之間的相關性更弱。提示在HNC的三級預防中,可通過增加抗炎飲食的攝入,減少促炎飲食的攝入來降低患HNC的風險。本研究的發現為臨床實踐提供了重要的參考作用,為腫瘤的預防提供更多的研究思路。