2024-04-01
2024年腫瘤(liu)發病率再創新高
2024年(nian)(nian)國(guo)家(jia)癌(ai)癥中(zhong)(zhong)心（NCC）在JNCC上發(fa)(fa)布2022年(nian)(nian)中(zhong)(zhong)國(guo)惡性腫瘤疾病(bing)負(fu)擔情況。報告表(biao)明2022年(nian)(nian)我(wo)國(guo)癌(ai)癥新發(fa)(fa)病(bing)例：482.47萬(wan)(wan)，世標發(fa)(fa)病(bing)率(lv)：201.61/10萬(wan)(wan)，男性世標發(fa)(fa)病(bing)率(lv)高于女性（209.61/10萬(wan)(wan) vs 197.03/10萬(wan)(wan)）。其中(zhong)(zhong)，肺癌(ai)是中(zhong)(zhong)國(guo)惡性腫瘤發(fa)(fa)病(bing)和死(si)亡的(de)首(shou)位原(yuan)因(yin)。 肺癌(ai)(ai)(ai)是中國(guo)惡性腫(zhong)瘤(liu)發病和死(si)亡(wang)的首位(wei)原因。發病前五位(wei)的惡性腫(zhong)瘤(liu)為肺癌(ai)(ai)(ai)、結直(zhi)腸癌(ai)(ai)(ai)、甲(jia)狀腺癌(ai)(ai)(ai)、肝癌(ai)(ai)(ai)、胃(wei)癌(ai)(ai)(ai)，死(si)亡(wang)前五位(wei)的惡性腫(zhong)瘤(liu)為肺癌(ai)(ai)(ai)、肝癌(ai)(ai)(ai)、胃(wei)癌(ai)(ai)(ai)、結直(zhi)腸癌(ai)(ai)(ai)、食(shi)管癌(ai)(ai)(ai)。 男(nan)性(xing)(xing)肺癌(ai)(ai)、結直腸癌(ai)(ai)、肝癌(ai)(ai)是(shi)發病率最高的癌(ai)(ai)種(zhong)；女性(xing)(xing)排(pai)名前三的分別是(shi)肺癌(ai)(ai)、乳(ru)腺(xian)癌(ai)(ai)和甲狀腺(xian)癌(ai)(ai)。于此(ci)同時，癌(ai)(ai)癥患病人(ren)群(qun)年齡(ling)進一(yi)步縮小，全癌(ai)(ai)種(zhong)的發病率在(zai)40歲年齡(ling)組(zu)后(hou)顯著(zhu)增(zeng)加(jia)，并在(zai)80歲及以(yi)上年齡(ling)組(zu)達(da)到峰值 。在(zai)55歲以(yi)上的人(ren)群(qun)中，男(nan)性(xing)(xing)的發病率高于女性(xing)(xing)。
微生物影響癌癥的發生、發展、轉移和治療 人(ren)體含有大約3萬億細菌，協調(diao)人(ren)體生理過程(cheng)和疾病(bing)易感性。微生物(wu)的移位或產(chan)生的代謝物(wu)可以影響(xiang)宿主組(zu)織(zhi)特異性和免(mian)疫細胞功能(neng)。隨著下(xia)一代測序的發展，以前(qian)被(bei)認為是無菌的器官和組(zu)織(zhi)，比(bi)如肺(fei)、前(qian)列腺(xian)、乳房(fang)、肝(gan)臟、胰腺(xian)等含有低生物(wu)量的微生物(wu)開始在癌癥進(jin)展過程(cheng)中發揮(hui)越來越重(zhong)要的作用。 微(wei)生(sheng)物(wu)組(zu)(zu)(zu)(zu)的組(zu)(zu)(zu)(zu)成和功能(neng)可(ke)以(yi)利用16S rRNA基(ji)因測序(xu)或(huo)宏(hong)組(zu)(zu)(zu)(zu)學（宏(hong)基(ji)因組(zu)(zu)(zu)(zu)、宏(hong)病毒組(zu)(zu)(zu)(zu)、宏(hong)轉(zhuan)錄組(zu)(zu)(zu)(zu)）來(lai)表征(zheng)。比如宏(hong)基(ji)因組(zu)(zu)(zu)(zu)測序(xu)不僅可(ke)以(yi)繪制樣本(ben)的分類(lei)組(zu)(zu)(zu)(zu)成，還可(ke)以(yi)評估共生(sheng)微(wei)生(sheng)物(wu)群落的基(ji)因組(zu)(zu)(zu)(zu)功能(neng)潛力(li)，從而更直接(jie)地衡量微(wei)生(sheng)物(wu)活動和功能(neng)。
只有微生物組就夠了(le)嗎？不(bu)！還需要多(duo)組學(xue)整合分析~~ 微生物(wu)組(zu)(zu)與轉錄組(zu)(zu)、蛋白質組(zu)(zu)和代謝組(zu)(zu)學數據進(jin)行整合可(ke)以(yi)從各個維度深入地解析癌癥進(jin)展(zhan)的機制(zhi)，比如(ru)，除了組(zu)(zu)織粘膜(mo)（胃腸(chang)道(dao)、呼吸道(dao)、泌尿(niao)生殖道(dao)和皮(pi)膚）微生物(wu)，腫瘤(liu)微生物(wu)會影響TME，炎癥介質從而擾動腫瘤(liu)微環境，介導腫瘤(liu)的發生。
如(ru)何圍繞著(zhu)微生物進行(xing)腫瘤的研(yan)究呢？ 各種接(jie)觸、非接(jie)觸和免疫學的機(ji)制驅動著(zhu)復(fu)雜的宿主-微(wei)生物(wu)相互作用，從而導(dao)致微(wei)生物(wu)組(zu)有道的癌(ai)癥調(diao)節，因此要想(xiang)深(shen)入(ru)解析這種復(fu)雜的機(ji)制，需(xu)要使用多組(zu)學研究策略(lve)！ 下面是小(xiao)派為大(da)家精心(xin)設(she)計的(de)研究(jiu)思路，各位看官趕快聯系(xi)我們~
參(can)考文(wen)獻： 1：Han B, Zheng R, Zeng H, et al. Cancer incidence and mortality in China, 2022. J Natl Cancer Cent. 2024;4(1):page. DOI: 10.1016/j.jncc.2024.01.006 2：Cullin N, Azevedo Antunes C, Straussman R, Stein-Thoeringer CK, Elinav E. Microbiome and cancer. Cancer Cell. 2021 Oct 11;39(10):1317-1341. doi: 10.1016/j.ccell.2021.08.006. Epub 2021 Sep 9. PMID: 34506740.
