预防前列腺癌患者比卡鲁胺诱导的乳腺事件：一项随机对照试验的荟萃分析 —— 探索有效策略，改善患者生存质量

为解决比卡鲁胺（bicalutamide）治疗前列腺癌时引发乳腺事件（如男性乳腺增生 gynecomastia 和乳腺疼痛）的问题，研究人员开展了对随机对照试验的系统回顾和荟萃分析。结果显示他莫昔芬（tamoxifen）和放疗能有效预防，阿那曲唑（anastrozole）无明显益处，该研究为临床防治提供了重要参考。

　　前列腺癌是一种常见的男性恶性肿瘤，在其治疗过程中，比卡鲁胺曾是重要的治疗药物。然而，比卡鲁胺有一个棘手的副作用 —— 会引发乳腺相关的不良事件，像男性乳腺增生（gynecomastia）和乳腺疼痛，这严重影响了患者的生活质量。目前，虽然有一些针对这些副作用的预防方法，但由于研究的样本量小等原因，这些方法的效果并不明确 。为了更深入地探究这些预防方法的有效性，来自意大利拉奎拉大学（University of L’Aquila）等机构的研究人员开展了一项系统回顾和荟萃分析研究。
研究人员严格遵循 PRISMA-P 指南，在 PubMed、Scopus 和 Web of Science 数据库中进行全面检索，筛选出符合条件的随机对照试验（RCTs）。他们重点关注接受比卡鲁胺治疗的前列腺癌患者，对比使用他莫昔芬、阿那曲唑、放疗等预防措施与单纯使用比卡鲁胺（或加安慰剂 / 假治疗）的效果差异。研究过程中，使用 Jadad 量表评估研究质量，通过固定效应模型或随机效应模型计算风险比（RR）及 95% 置信区间（CI），并利用 I2 统计量评估异质性，通过漏斗图和 “trim-and-fill” 法探索发表偏倚。
研究结果如下：

1. 他莫昔芬预防比卡鲁胺诱导的男性乳腺增生：六项 RCT 研究数据显示，他莫昔芬治疗组男性乳腺增生风险降低 82%（RR：0.18，95% CI：0.08 - 0.38）。不过，研究间存在显著异质性（I2 = 77%，p = 0.0005） ，漏斗图呈现偏态提示存在发表偏倚，但调整后异质性依然显著。当仅分析三项双盲、随机、安慰剂对照试验时，总体估计基本不变（RR：0.15，95% CI：0.08 - 0.27），且异质性消失（I2 = 0%，p = 0.72）。
2. 他莫昔芬预防比卡鲁胺诱导的乳腺疼痛：他莫昔芬在预防乳腺疼痛方面同样有效（RR：0.18，95% CI：0.07 - 0.43） ，但研究间异质性明显（I2 = 83%，p < 0.0001），也存在发表偏倚。调整后异质性仍显著，而分析特定三项试验时，总体估计不变（RR：0.15，95% CI：0.08 - 0.27），异质性消失（I2 = 0%，p = 0.82）。
3. 放疗预防比卡鲁胺诱导的男性乳腺增生：五项 RCT 研究表明，放疗治疗组男性乳腺增生风险降低 52%（RR：0.48，95% CI：0.38 - 0.59），异质性不显著（I2 = 35%，p = 0.19） 。“trim-and-fill” 法虽识别出一项缺失研究，但纳入后总体估计不受影响（调整后 RR：0.53，95% CI：0.41 - 0.86）。
4. 放疗预防比卡鲁胺诱导的乳腺疼痛：放疗在预防乳腺疼痛上有一定效果（RR：0.66，95% CI：0.48 - 0.90） ，然而研究间异质性显著（I2 = 81%，p = 0.0003），且存在发表偏倚，调整后异质性依然显著（调整后 RR：0.73，95% CI：0.58 - 0.92）。
5. 阿那曲唑预防比卡鲁胺诱导的乳腺事件：两项双盲、安慰剂对照试验显示，阿那曲唑在预防比卡鲁胺诱导的男性乳腺增生（RR：0.75，95% CI：0.54 - 1.04，p = 0.08）和乳腺疼痛（RR：0.88，95% CI：0.64 - 1.21，p = 0.08）方面均无明显效果，且异质性较低（I2 = 0%，p = 0.55；I2 = 4%，p = 0.31）。
   研究结论和讨论部分指出，他莫昔芬和放疗是预防比卡鲁胺诱导乳腺事件的有效策略，其中他莫昔芬效果更为突出，可考虑作为一线预防治疗方案；放疗对于不能耐受他莫昔芬或更关注预防男性乳腺增生的患者是可行的选择 。而阿那曲唑在这方面似乎没有明显益处，不建议常规使用。该研究为临床医生在选择预防比卡鲁胺诱导乳腺事件的方法上提供了重要依据，不过研究也存在局限性，如部分研究样本量小、存在异质性等，未来还需进一步开展大规模、高质量的研究，探索联合治疗方案，评估长期安全性，以完善预防治疗建议，更好地服务患者。

研究人员开展研究用到的主要关键技术方法：通过在 PubMed、Scopus 和 Web of Science 数据库中检索相关文献获取研究样本；运用 Jadad 量表评估研究质量；使用 RevMan 和 R 统计软件，通过固定效应模型或随机效应模型计算风险比（RR）和 95% 置信区间（CI），并利用 I2 统计量评估异质性，通过漏斗图和 “trim-and-fill” 法探索发表偏倚。