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乳腺癌严重威胁女性健康，影响因素众多且相关研究存争议。为探究其关联，研究人员开展血清脂质、体重指数（BMI）、年龄与乳腺癌风险的横断面研究。结果显示，高 BMI、高甘油三酯（TG）、低高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）及≥40 岁女性患癌风险增加。该研究为乳腺癌防治提供新参考。
在全球范围内，乳腺癌已然成为女性健康的 “头号杀手”。据 2022 年国际癌症研究机构发布的《全球癌症报告》显示，约 230 万女性被诊断患有乳腺癌，占新增癌症病例的 23.8% ，其发病率甚至超越了肺癌；同年，约 67 万人因乳腺癌失去生命，占所有癌症相关死亡人数的 6.8%。在中国，乳腺癌的形势也不容乐观，2022 年新增约 43 万病例，约 12.4 万人因此离世，发病率和死亡率急剧上升。
乳腺癌的发病受到多种因素影响，年龄增长、体重指数（BMI）变化、外源性女性激素使用、饮酒、睡眠问题、缺乏运动、生殖因素等都在其中扮演着重要角色。其中，肥胖和年龄对乳腺癌的影响尤为关键。随着年龄增长，女性患乳腺癌的风险逐渐攀升；肥胖更是被国际癌症研究机构列为乳腺癌的危险因素。在中国，超过半数成年人超重或肥胖，女性占比约 41.6%，且肥胖的乳腺癌患者往往肿瘤更大、淋巴浸润率更高、总体生存率更低。
同时，代谢综合征作为乳腺癌发生发展的高危因素，其中异常的脂质代谢与乳腺癌密切相关。胆固醇的不同类型，如低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）和高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C），都与乳腺癌的发生存在关联。然而，目前关于总胆固醇（TC）、LDL-C、HDL-C、BMI 与乳腺癌之间的关系仍存在争议，关于甘油三酯（TG）与乳腺癌风险的研究也相对较少。为了填补这些知识空白，为乳腺癌的预防和治疗提供新的思路，南方医科大学第五附属医院的研究人员 Yuning Hu 和 Suoping Yang 开展了一项关于血清脂质、BMI、年龄与乳腺癌风险关系的横断面研究，该研究成果发表在《World Journal of Surgical Oncology》上。
研究人员从南方医科大学第五附属医院选取了 382 名≥18 岁且在 2017 年 9 月至 2024 年 9 月期间被诊断为乳腺癌的女性作为乳腺癌组；同期，按照 1:31 的比例，从体检中心选取了 11842 名年龄匹配的健康女性作为对照组。排除有恶性肿瘤病史、缺乏实验室血脂数据、怀孕和哺乳期的参与者，对照组的乳腺超声检查结果均正常。
研究过程中，收集了参与者的年龄、乳腺超声数据、身高、体重、BMI [体重（kg）/ 身高（m）2] 和血脂（TC、LDL-C、HDL-C 和 TG）等信息。通过空腹 8 小时后采集静脉血，采用酶比色法检测 TG 和 TC，用直接法 - 表面活性消除法检测 LDL-C 和 HDL-C 水平；测量身高和体重时，参与者需遵循特定规范以保证数据准确。研究人员还依据中国成人血脂异常防治指南对血脂、BMI 和年龄进行了分类。
在研究结果部分，通过单因素分析和多因素二元逻辑回归方程构建，研究人员发现，年龄、BMI、TG 和 HDL-C 是与乳腺癌关联最为显著的危险因素。乳腺癌组的年龄、BMI、LDL-C 和 TG 水平高于对照组，而 HDL-C 和 TC 水平低于对照组。进一步分析发现，随着 BMI 和 TG 水平升高，患乳腺癌的风险增加；HDL-C 水平降低，患癌风险也增加。年龄方面，≥40 岁女性的乳腺癌风险明显上升。而 TC 和 LDL-C 水平在两组之间没有显著差异。
具体来看，以 18.5 - 23.9kg/m2的 BMI 为参考，24 - 27.9kg/m2的女性患乳腺癌风险约为参考组的 1.89 倍（OR = 1.89，95% CI：1.50 - 2.38，p < 0.001） ，BMI≥28kg/m2的女性风险约为 2.46 倍（OR = 2.46，95% CI：1.78 - 3.40，p < 0.001）；以 TG < 1.7mmol/L 为参考，TG≥1.7mmol/L 的女性患癌风险约为 2.88 倍（OR = 2.88，95% CI：2.32 - 3.57，p < 0.001）；以 HDL-C≥1.0mmol/L 为参考，HDL-C < 1.0mmol/L 的女性患癌风险约为 7.87 倍（OR = 7.87，95% CI：5.86 - 10.56，p < 0.001）。
在讨论部分，研究人员指出，尽管血清脂质、BMI 和乳腺癌之间的关联机制尚未完全明晰，且这些因素之间的相关性存在差异，但它们紧密相关且相互影响。该研究再次证实年龄与乳腺癌显著相关，也强调了≥40 岁女性维持健康 HDL-C 和 BMI 水平的重要性，这与全球乳腺癌筛查指南相符。
这项研究为早期乳腺癌的预防提供了新的参考依据，有助于未来降低乳腺癌的发病率，改善疾病不良预后。不过，研究也存在一定局限性，未涵盖饮食习惯、体力活动、遗传易感性、家族病史、临床病理特征和绝经状态等重要风险变量。未来的研究可以在此基础上进一步完善，为乳腺癌的防治带来更多突破。
研究人员在本次研究中主要运用了以下关键技术方法：首先，构建样本队列，从南方医科大学第五附属医院选取乳腺癌患者和体检中心的健康女性分别作为病例组和对照组；其次，进行数据收集，采集参与者多项基本信息及血脂数据；最后，运用单因素分析和多因素二元逻辑回归分析等统计方法探究各因素与乳腺癌风险的关系。
