1区9.3+！两个大型临床数据EPIC和UKB强强联合，巧妙解密肿瘤风险关系！
小伙伴们，上新了上新了！大队列数据分析的优势已经不言而喻了！还没上车的小伙伴可得抓紧了哟！当你经常看到这类文章的时候，再不跟上可能真的就OUT了哦！
小云一如既往的来和大家分享一篇来自两个大型队列数据的临床分析，该文可谓是一举多得啊，首先是科研人员发文容易，然后是研究结果数据具有临床指导意义，最后是对于医院和患者都是福音，推动医学领域的发展。看小云夸的这么好，究竟有何高超之处呢，先看看该文如下几个优势，再随着小云深入了解全文！
1、此项研究荟萃分析了来自欧洲多个国家的两个大型预期成人队列的个体水平参与者的数据；分别为欧洲癌症与营养前瞻性调查（EPIC）和英国生物银行（UKB）！
2、这项研究据作者分析可知，是目前使用多国数据通过确定心脏代谢疾病（CMD）来调查BMI和癌症发病率之间的关系的最大规模研究。
3、作者研究分析中，以一种时变的方式对关联进行建模，考虑到发生的慢性疾病的顺序；并且研究最后进行了敏感性分析，更进一步的解决了潜在的偏差，提高了分析效率！两项大型队列数据的联合分析，将多项癌症类别与BMI进行风险预测，数据强有力的证明了研究结果，非常值得入手的一项大规模数据临床分析，还在观望的小伙伴赶快联系小云，我们给你最全面的技术服务，快快来复现吧！
- 题目：患有和不患有心脏代谢疾病的成年人的体重指数和癌症风险：来自EPIC和英国生物银行前瞻性队列研究的证据
- 杂志：BMC Medicine
- 影响因子：IF= 9.2994
- 发表时间：2023年11月23日
研究背景
患有和不患有心血管疾病（CVD）和/或2型糖尿病（T2D）的成年人之间，与较高体重指数（BMI）相关的癌症风险是否存在差异尚不清楚。本研究的主要目的是评估BMI和CVD/T2D与癌症风险的单独和联合关联。
数据来源
英国生物银行（UKB）数据：344094名参与者。涉及2006年至2010年期间在英国的22个中心登记的约50万名年龄在40-69岁之间的个人。
欧洲癌症与营养前瞻性调查（EPIC）数据：233249名参与者。来自10个欧洲国家的23个研究中心，约52万名年龄在35-69岁之间的个人。
与肥胖相关的癌症被定义为脑膜瘤、多发性骨髓瘤、食道腺癌，以及甲状腺癌、绝经后乳腺癌、胆囊癌、胃癌、肝癌、胰腺癌、肾癌、卵巢癌、子宫癌、结肠癌和直肠癌，癌症诊断数据由NHS中央登记册（NHSCR）获取。
研究思路
作者使用Cox比例风险回归来估计BMI与肥胖相关癌症发病率之间的关联的多变量调整风险比(HR)和95%置信区间(CI)，进而估计总体癌症与BMI和两种心脏代谢之间的乘法相互作用疾病（CMD）；然后估计超重/肥胖和CMD状态类别的单独关联和联合关联的HR和95%CI；最后通过相互作用导致的相对超额风险(RERI)量化了加性相互作用。
主要结果
在总共577343名研究参与者(UKB中n=344094；EPIC中n=233249)中，UKB和EPIC队列中分别有53%和62%的女性。表1和表2分别报告了两个研究人群的基线特征。在两个队列中，与其他研究参与者相比，肥胖研究参与者(体重指数≥30公斤/平方米)往往具有较低的教育水平和较少的体力活动。在UKB中，10.9年(四分位数范围，IQR：10.1-11.7)的中位数随访期间，总共发生了32549例第一原发癌(9.5%的参与者)，其中包括12526例与肥胖有关的癌症(其中66%是女性)。在EPIC中，10.9年(IQR：9.4-12.2)的中位数随访期间，发生了19833例第一原发癌(8.3%的参与者)，其中包括7892例与肥胖有关的癌症(其中76%是女性)。
表1 按体重指数分类的UKB研究人群的基线特征
表2 按体重指数分类的EPIC中研究人群基线特征
1、BMI和心脏代谢疾病状态导致肥胖相关癌症的风险
在多变量调整的基础模型中，作者忽略了CMD状态，观察到BMI与肥胖相关的癌症风险之间存在预期的正相关性。体重指数每增加1SD(~5kg/m2)，EPIC和UKB的HR分别为1.10(95%CI：1.08~1.12)和1.16(95%CI：1.14~1.18)(表3)。对CMD及其持续时间的调整减弱了这些关联(表3)。在主要模型中，作者通过CMD状态估计关联。在两个队列的荟萃分析中，体重指数每增加一个SD，在没有慢性疾病的参与者中与肥胖相关癌症的风险呈正相关(汇总HR：1.11，95%CI：1.07-1.16)，类似地，在有T2D或心血管疾病的参与者中(图1)，几乎没有证据表明乘性交互作用(所有P-交互作用≥为0.17)(表3)。在UKB的心血管疾病参与者中观察到最强的正相关性，HR等于1.19(95%CI：1.12-1.25)(图1和表3)。总变异性的高比例归因于研究之间的异质性(I2=92%)，对于没有CMD的模型(图1)很可能是由于精确的风险估计和英国生物库参与者中肥胖率(22%)与EPIC(15%)的不同。结果在男性和女性之间没有实质性差异，除了心血管疾病，作者在女性中观察到BMI与肥胖相关癌症风险之间的关联比男性更强(HR汇总女性：1.22，95%CI：1.13-1.31；HR汇总HR男性：1.07，95%CI：0.96-1.19)。
在敏感性分析中，对UKB中二甲双胍或他汀类药物的使用进行了进一步的调整，或者对从不吸烟的人进行了分析，得出了类似于主要模型的风险估计。
作者还评估了BMI与非肥胖相关癌症风险之间的关系，作为阴性对照结果，风险估计基本上为空。还评估了BMI与非肥胖相关癌症风险之间的关联，将其作为阴性对照结果，风险估计基本为零。
表3 在EPIC和UKB队列中，通过确定心脏代谢性疾病，BMI(每1个标准差增量1)与肥胖相关癌症风险之间的关系
图1 EPIC和UKB队列中心脏代谢性疾病状态的BMI和肥胖相关癌症风险
2、超重和/或肥胖与心脏代谢疾病与肥胖相关癌症风险的联合关联
表4显示了超重/肥胖和CMD与肥胖相关癌症风险的单独和联合关联。在UKB中，有证据表明，超重和心血管疾病的联合关联高于单独关联的总和。与体重正常的参与者(体重指数<25公斤/平方米)和没有心血管疾病的参与者(参照组)相比，同时接触体重指数和心血管疾病的参与者(体重指数≥<25公斤/平方米和心血管疾病)患肥胖相关癌症的风险是对照组的3.4倍(95%CI：2.95-3.95)。
体重正常但有心血管疾病的参与者和超重/肥胖无心血管疾病的参与者的HR分别为2.68(95%可信区间2.23-3.23)和1.23(95%可信区间1.18-1.28)(表4)。这种相加交互作用对应的RERI为0.50(95%CI：0.02-0.98)，这意味着联合关联比单独关联的总和高0.5倍。肥胖(体重指数≥30 kg/m2)和心血管疾病的联合关联导致相对较强的RERI(0.66，95%CI：0.16-1.17)。
然而，这些相互作用在EPIC(表4)中没有得到证实，两个队列的荟萃分析中RERI的CI都为空；例如，肥胖(体重指数≥30kg/m2)和心血管疾病的荟萃分析RERI为0.39(95%CI−0.17-0.96)(图2)。在性别分层分析中，RERI包括男性中的零，而在女性中，肥胖和心血管疾病的联合关联多于相加(概要RERI：0.90 95%CI：0.34-1.45)。
在联合效应的敏感性分析中，进一步调整二甲双胍或他汀类药物的使用不会改变结果，而在UKB对从不吸烟的人进行的分析显示，肥胖和心血管疾病的联合关联具有更高的正相加交互作用(RERI：0.83，95%CI：0.03-1.64)。
表4 在EPIC和UKB队列中，超重和/或肥胖(体重指数≥25公斤/平方米或体重指数≥30公斤/平方米)与心脏代谢性疾病之间的相互作用导致肥胖相关癌症的相对额外风险
图2 在EPIC和UKB队列中，由于超重/肥胖和心脏代谢性疾病之间的相互作用，肥胖相关癌症的相对超额风险。
3、BMI和心脏代谢疾病状态的总癌症风险
在多变量调整基础模型中，忽略CMD状态，BMI(每1SD)与总体癌症风险正相关，EPIC和UKB的HR值分别为1.04(95%可信区间1.02-1.05)和1.05(95%可信区间：1.04-1.06))。对CMD及其持续时间的调整不会改变这些关联(附加文件1：表S3)。在按CMD分层后，在两个队列的Meta分析中，BMI(每1 SD增量)与非CMD参与者(汇总HR：1.04，95%CI：1.03-1.05)和有心血管疾病参与者(汇总HR：1.05，95%CI：1.01-1.08)呈正相关。在患有T2D或同时患有T2D和CVD的个体中，关联性基本上为零。与男性相比，女性的CMD跨类别关联性更强。在没有CMD(汇总HR：1.06，95%CI：1.02-1.10)、T2D(汇总HR：1.09，95%CI：1.00-1.19)和心血管疾病(汇总HR：1.13，95%CI：1.07-1.19)的女性中发现正关联，而在男性中关联为空。
在敏感性分析中，当进一步调整二甲双胍和他汀类药物的使用时，UKB中的相关性类似。不吸烟者之间的联系往往比总人口中的联系略强。
4、超重和/或肥胖与心脏代谢疾病与总癌症风险的联合关联
在EPIC研究中，与体重正常(体重指数<25公斤/平方米)和没有心血管疾病的参与者(参照组)相比，肥胖(体重指数≥为30公斤/平方米)和心血管疾病的参与者患总体癌症的风险高2倍(95%可信区间：1.62-2.51)。UKB也得到了类似的估计(HR 2.59，95%CI：2.32-2.88)。
在两个队列的荟萃分析中，肥胖和心血管疾病的这些联合关联转化为0.28(95%CI：0.09-0.47)的汇总RERI。在超重/肥胖和心血管疾病的参与者中，联合关联减弱(摘要RERI0.11，95%CI：−0.07-0.29)。在性别分层分析中，RERI包括男性中的零，而在女性中，肥胖和心血管疾病的联合关联多于相加(摘要RERI：0.75，95%CI：0.35-1.16)以及超重/肥胖与T2D的联合关联(摘要RERI：0.41，95%CI：0.02-0.81)。
在联合效应的敏感性分析中，进一步调整二甲双胍或他汀类药物的使用不会改变结果，而在UKB的不吸烟者中的分析表明，超重/肥胖与心血管疾病的联合关联以及肥胖与心血管疾病的联合关联存在正相加交互作用(分别为RERI：0.35，95%CI：0.01-0.70和RERI：0.45，95%CI：0.07-0.83)。
文章小结
总之，在这两个大队列中，较高的BMI与肥胖相关癌症的风险增加有关；超重/肥胖和心血管疾病的联合暴露可能与总体和肥胖相关癌症的风险比两种暴露的单独关联的总和更高；与普通人群相比，在心血管疾病人群中预防肥胖将导致癌症发病率的更大降低。一项非常不错的研究，特别是两项大规模数据队列的联合分析，这样的大规模联合分析，往往数据分析结果更为可靠，也更受审稿专家的青睐，关键这两个公共数据队列非常容易获取，分析方式也是小云所擅长的，找到思路，小云帮你搞定后续所有分析，记得联系小云哦！
小云之声
云生信学生物信息学公众号持续为大家带来最新生信思路，更多创新性分析思路请点击链接(加个往期文章链接)。想复现这种思路或者定制更多创新性思路欢迎直接call小云，我们团队竭诚为您的科研助力！