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不吸烟也没拯救女性,肺癌对男女还真“一视同仁”

2019年07月05日 作者:洋葱 美中嘉和肿瘤防治

所属类型

肺癌

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无论发生率还是死亡率,肺癌在世界范围内都是“当之无愧”的第一名。《2015年中国恶性肿瘤流行情况分析》显示,我国每10万人中就有57.26人需要面临肺癌带来的挑战,这个数据远远超过第二名胃癌(29.31/10万)。

 

对于“如何有效避免肺癌的发生”,人们非常重视。事实上,只有预防和早期筛查两个途径能够实现人们的这一期望。而在刚刚过去不久的世界无烟日中,满屏涌现的“拒绝吸烟、二手烟”信息,意味着人们已经逐渐认识到了烟草作为肺癌的致命风险因素所带来的严重后果。


那么,关于肺癌,你还想了解什么?


预防:肺癌的发生是否具有性别倾向?


早期筛查:人工智能是否可以帮助更好地进行肺癌的预防?


半分钟读全文

在过去的几十年中,女性肺癌的发生在世界范围内都有所升高。

吸烟率低但肺癌的发生率高,这在一定程度上可能暗示中国女性烹饪时由于油烟或者以前燃煤取暖做饭、甚至家务劳动接触的挥发物质的暴露产生的严峻问题。

虽然低剂量CT筛查能够降低20%-43%的肺癌死亡率,但其本身有着不可避免的问题,会出现错误诊断、晚期诊断、以及假阴性和假阳性等。

谷歌与西北大学联合提出了一种人工智能的深度学习算法,弥补了CT诊断的局限。

对于癌症治疗,最好的办法就是预防和早期筛查。


肺癌的发生并不具有性别倾向


在普遍的印象中,人们往往认为肺癌是一种专属于男性的疾病。但事实上,在过去的几十年中,女性肺癌的发生在世界范围内都有所升高。


可以说,肺癌的发生没有明显的性别倾向。


国家癌症中心陈万青教授等曾经做过这样一份研究,他们列举了与行为、饮食、代谢、环境和感染相关的23个致癌因素,并评估了这些致癌因素对于中国所有省份(香港、澳门、台湾除外)存在的影响差异。

 

结果发现,不同省份的主要致癌因素呈现明显的异质性,但唯独吸烟,在31个省市的男性中都排名第一,这可以看出吸烟在中国男性中的流行程度。


因此,中国男性的肺癌高发在情理之中。


那么,为什么中国大部分女性没有吸烟的习惯,肺癌却依然位列癌症高发榜单中的第二位,仅低于乳腺癌呢?


对于部分吸烟女性,女性吸烟罹患肺癌的危险性大于男性。女性对烟草致癌化合物更加敏感,相同暴露情况下女性比男性更易罹患肺癌。


这可能与女性体内雌激素水平较高而有利于促进肺癌进展有关。

长期被动吸烟也是女性肺癌发生率增高的一个重要原因。

吸烟率低但肺癌的发生率高,这在一定程度上可能暗示中国女性烹饪时由于油烟或者以前燃煤取暖做饭、甚至家务劳动接触的挥发物质的暴露产生的严峻问题。

有意思的是,虽然肺癌的发生并不具有性别倾向,但是肺癌的发生类型却有明显的性别差异。


男性肺癌以鳞癌为主,而女性肺癌的主要病理类型则为腺癌。


肺癌的早期筛查,人工智能更胜一筹


诸多关于肺癌早期筛查的指南,都普遍推荐低剂量计算机断层扫描(CT)。


美国预防服务工作组(USPSTF)建议,年龄在55至80岁之间的既往或现在严重吸烟者(每年至少吸烟30包)需要进行低剂量CT筛查。


为什么要进行肺癌早期筛查?


有数据显示,低剂量CT筛查能够将肺癌的死亡率降低20%-43%。


此外,从图中也可以看出,美国I期肺癌的五年生存率是55.1%,而IV期肺癌的五年生存率只有4.2%。也就是说,相比于4.2%的IV期肺癌患者,有55.1%的I期肺癌患者获得了超过五年的长期生存机会。

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毫不夸张地说,早期筛查可以救命。


然而,在美国,2016年仅有1.9%的严重吸烟者接受了肺癌的筛查,远低于乳腺癌和结直肠癌的筛查率。而对于中国而言,这一数据只能更加严峻。


人工智能算法,弥补CT诊断局限


低剂量CT本身有着不可避免的问题,其在敏感性和特异性方面都具有局限性,因此会出现错误诊断、晚期诊断、以及假阴性和假阳性等问题。


为了弥补低剂量CT可能带来的诊断误区,谷歌与西北大学联合提出了一种人工智能的深度学习算法,通过比较患者当前和既往的CT成像,用于预测肺癌的发生风险。这一研究发表在《Nature Medicine》上。

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当既往的CT成像不可用时,


人工智能的诊断优于六位放射科医生,假阳性率绝对值减少11%,假阴性率绝对值减少5%。

当既往的CT成像可用时,


人工智能的诊断与放射科医生相当。

更重要的是,除了帮助确诊癌症,这一人工智能算法还可以帮助识别人类根本无法看到的具有潜在性癌症风险的恶性微小肺结节。


写在最后

对于癌症治疗,最好的办法就是预防和早期筛查。


预防肺癌的第一要务就是拒绝吸烟以及二手烟,这已经被广泛认知。


当然,油烟、燃煤、家务劳动可能接触的致癌物质也不容忽视。例如,在使用抽油烟机的时候应该遵循早开晚关的原则。


让我们共同防患于未然,将癌症“拒之门外”。


参考文献

[1] Ardila D, Kiraly A P, Bharadwaj S, et al. End-to-end lung cancer screening with three-dimensional deep learning on low-dose chest computed tomography[J]. Nature medicine, 2019, 25(6): 954.

[2] Bray F, Ferlay J, Soerjomataram I, et al. Global Cancer Statistics 2018: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries[J]. CA: a cancer journal for clinicians, 2018.

[3] Cronin K A, Lake A J, Scott S, et al. Annual Report to the Nation on the Status of Cancer, part I: National cancer statistics[J]. Cancer, 2018.

[4] Chen W, Xia C, Zheng R, et al. Disparities by province, age, and sex in site-specific cancer burden attributable to 23 potentially modifiable risk factors in China: a comparative risk assessment[J]. The Lancet Global Health, 2019, 7(2): e257-e269.

[5] 郑荣寿, 孙可欣, 张思维, et al. 2015年中国恶性肿瘤流行情况分析[J]. 中华肿瘤杂志, 2019, 41(1):19-28.

[6] 邢昕, 廖永德, 唐和孝, et al. 肺癌的性别差异及机制[J]. 中国肺癌杂志, 2011(7):625-630.


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关键词

肺癌

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