【CMT&CHTV 文献精粹】
导语：乳腺癌是全球女性最常见的癌症之一，尽管已有大量研究揭示了生活方式和遗传背景对乳腺癌的影响，但在睡眠时长和抑郁症状与乳腺癌关联的研究上，流行病学证据仍显示出不一致性。该领域的研究挑战在于如何准确量化睡眠时长和抑郁症状对乳腺癌风险的影响，并探索其潜在的生物学机制。这些因素的影响可能通过激素水平、免疫功能，以及基因表达等多种途径进行，但具体的作用机制尚未完全明了。
2024年2月，《Annals of Medicine》杂志发表了一篇题为《Association between sleep duration, depression and breast cancer in the United States: a national health and nutrition examination survey analysis 2009–2018》的研究，通过分析2009年至2018年间美国全国健康和营养检查调查（NHANES）的数据，探讨了睡眠时长和抑郁症状与乳腺癌风险之间的关系。
研究方法
本研究是一项基于美国国家健康与营养调查（NHANES）的回顾性队列研究，旨在探究睡眠时长、抑郁症状与乳腺癌之间的关联，并构建机器学习算法以预测乳腺癌的发生。研究共纳入1,789名参与者，其中263名为乳腺癌患者。通过标准化问卷收集睡眠时长信息，并使用九项患者健康问卷（PHQ-9）评估抑郁症状。研究使用逻辑回归模型计算多变量调整后的乳腺癌风险比（OR）和95%置信区间（CI），并运用六种机器学习算法预测乳腺癌的发展，以找出最佳预测模型。
研究结果
睡眠时长与乳腺癌风险的关联性分析
本研究探索了睡眠时长与乳腺癌风险的关系，但未发现显著的关联。根据美国国家睡眠基金会的建议，成人每日应保证7至9小时的睡眠。研究将参与者的睡眠时长分为三类：短睡眠（少于7小时）、正常睡眠（7至9小时）和长睡眠（超过9小时）。结果显示，与正常睡眠时长相比，短睡眠时长的乳腺癌风险比（OR）为1.25，95%置信区间（CI）为0.85至1.37；长睡眠时长的OR为1.05，95% CI为0.95至1.15。这些数据表明，睡眠时长与乳腺癌风险之间并无显著关联，这与前期部分研究的结果相矛盾。
抑郁症状与乳腺癌风险的相关性探讨
本研究的一个关键的发现是抑郁症状与乳腺癌之间的显著关联。利用九项患者健康问卷（PHQ-9）评估的抑郁症状，其与乳腺癌的关联具有统计学意义，OR值为1.99，95% CI为1.55至3.51。该结果支持了先前研究的观点，即抑郁症不仅是乳腺癌患者中常见的心理状况，也可能是一种独立的风险因素。这一发现对于理解乳腺癌的多因素致病机制具有重要意义，并提示在乳腺癌的临床管理中需要更多关注患者的心理健康状况。
机器学习模型在乳腺癌预测中的应用
研究中另一个重要成果是机器学习模型在乳腺癌风险预测中的应用。通过比较六种不同的机器学习算法，包括AdaBoost、随机森林、Boost树、人工神经网络、极限梯度增强和支持向量机，发现AdaBoost模型在乳腺癌预测中表现最佳，其AUC值为0.84，95% CI为0.81至0.87。这一结果表明，机器学习模型能够利用个人健康数据高精度地预测乳腺癌风险，为临床决策提供了新的工具。
总结
本研究采用全国代表性的样本和广泛的协变量控制，使得研究能够调整多种已知的乳腺癌风险因素。此外，通过机器学习算法的应用，研究提供了一种新的乳腺癌风险预测方法。尽管存在一定的局限性，如横断面研究设计无法确定因果关系，以及自报的睡眠时长可能存在偏差等，但本研究为理解乳腺癌与睡眠时长和抑郁症状之间的关系提供了新的线索，并为未来的病理机制研究提供了潜在证据。未来的前瞻性队列研究将进一步阐明这些关联，并有助于开发针对性的预防措施。
参考文献：
Cai Y, Zhaoxiong Y, Zhu W, et al. Association between sleep duration, depression and breast cancer in the United States: a national health and nutrition examination survey analysis 2009-2018 [J]. Ann Med. 2024;56(1):2314235. doi:10.1080/07853890.2024.2314235IF: 4.4 Q2
编辑：且行
二审：清扬
三审：碧泉
排版：半夏
热门跟贴