抑郁症状动态轨迹与癌症风险的十年随访研究：基于HRS和ELSA队列的多维分析

《Archives of Public Health》：Five depressive symptom trajectories in three dimensions are risk factors of cancer: a ten-year follow-up study

本研究针对传统抑郁评估静态局限，创新性采用轨迹分析框架，通过HRS和ELSA两大老龄化队列10年随访数据，首次揭示波动性抑郁症状轨迹（HR=1.79）是癌症最强风险因子。研究证实抑郁症状三维度（总体、躯体、认知情感）与癌症风险存在梯度关联，为将动态心理健康监测整合进肿瘤预防提供高级别证据。

　　

癌症作为全球第二大死因，其疾病负担正随着人口老龄化持续加剧。尽管吸烟、饮酒等传统风险因素已得到广泛认知，但近年来行为心理因素超越代谢因素成为癌症发生的重要推手。其中，抑郁与癌症的复杂关系尤为引人关注——流行病学数据显示，抑郁症患者罹患癌症的风险显著增加，但两者间的动态关联机制仍如迷雾般亟待破解。

以往研究多将抑郁视为静态状态进行单点评估，忽略了抑郁症状随时间推移可能呈现的波动性、持续性或渐进性变化特征。这种"快照式"的研究范式难以捕捉抑郁动态轨迹对生理机能的累积效应。更关键的是，抑郁症状存在明显的异质性：既有情绪低落、兴趣减退等认知情感症状，也包含疲劳、睡眠障碍等躯体症状，不同维度的症状可能通过截然不同的生物学通路影响癌症发生风险。

为突破这些研究瓶颈，He等学者在《Archives of Public Health》发表了一项开创性研究，首次采用轨迹分析方法，基于美国健康与退休研究（HRS）和英国老龄化纵向研究（ELSA）两大权威队列的十年随访数据，系统描绘了抑郁症状动态轨迹与癌症风险的关联图谱。研究不仅考察总体抑郁症状，还创新性地将症状解构为躯体维度和认知情感维度，深入探讨不同维度症状轨迹的差异化风险模式。

关键技术方法包括：利用包含42,911名50岁以上参与者的HRS（1998-2014）和ELSA（2002-2018）队列数据；采用8项流调中心抑郁量表（CES-D）进行抑郁症状评估；通过潜在类别分析构建五种抑郁轨迹模型（持续低、持续高、递增、递减、波动）；使用Cox比例风险模型计算风险比（HR），并控制人口学特征、健康行为（吸烟、饮酒）和疾病史（高血压、糖尿病）等混杂因素。

抑郁症状轨迹的分布特征

研究识别出五类典型抑郁轨迹：持续低症状（32.5%）、递减（1.1%）、波动（61.9%）、递增（1.4%）和持续高症状（3.1%）。基线特征分析显示，持续高症状群体中女性（75.1%）、低教育水平（49.4%）及合并慢性病比例更高，提示社会人口学因素与抑郁轨迹存在显著关联。

抑郁轨迹与癌症风险的整体关联

以持续低症状组为参照，波动性轨迹展现出最强的癌症风险关联（HR=1.79, 95%CI:1.70-1.90），其次为持续高（HR=1.46）和递增轨迹（HR=1.21）。值得注意的是，递减轨迹未显示显著风险升高（HR=0.95），说明症状缓解可能伴随风险回落。

症状维度的差异化风险模式

在区分躯体与认知情感维度后，研究发现总体抑郁轨迹的预测效力略高于单一维度（波动轨迹：总体HR=1.79 vs 躯体HR=1.69 vs 认知情感HR=1.59）。这表明多维评估能更全面捕捉抑郁的病理生理效应。

机制探讨与临床启示

研究者从多角度阐释其生物学基础：下丘脑-垂体-肾上腺（HPA）轴功能紊乱可能通过糖皮质激素波动影响免疫监视功能；炎症因子（如TNF-α）的周期性升高可能营造促肿瘤微环境；而抑郁相关的行为改变（如睡眠紊乱、运动减少）则可能叠加生理风险。特别值得注意的是，波动性抑郁对应的反复生理应激可能使机体难以建立有效代偿机制，从而导致比持续性抑郁更显著的生理损耗。

这项研究的突破性发现重塑了我们对心理-肿瘤关联的认知：首先，动态轨迹评估较单点筛查更能精准识别高危人群；其次，波动性抑郁可作为癌症早期预警的"风向标"；最后，整合多维症状评估的监测体系有望成为肿瘤预防的新抓手。未来研究可进一步聚焦特定癌症亚型、探索抗抑郁治疗对风险轨迹的调节作用，并开展针对波动性抑郁的早期干预试验，从而为构建心身整合的肿瘤防治体系提供更多科学依据。