皮肤自发荧光(SAF)水平升高预示未来癌症风险：基于人群的大规模队列研究

本研究通过荷兰Lifelines队列77,961名参与者的长期随访，首次证实皮肤自发荧光(SAF)作为晚期糖基化终末产物(AGEs)的非侵入性标志物，可独立预测癌症发病率(HR 1.11)。特别在肺癌、食道癌等特定癌种中关联显著，为癌症早期筛查提供了新思路。

　　

在医学领域，一个令人困惑的现象长期存在：为什么某些看似健康的人群会突然罹患癌症？近年研究发现，体内积累的"分子垃圾"——晚期糖基化终末产物(Advanced Glycation Endproducts, AGEs)可能是潜在推手。这些由蛋白质、脂质与糖类非酶促反应形成的复杂化合物，就像细胞间的"胶水"，会随着年龄增长、高血糖和吸烟等因素不断堆积。更棘手的是，AGEs一旦形成就难以清除，特别是在肾功能下降时。虽然已知AGEs与糖尿病并发症、心血管疾病密切相关，但它们与癌症的关联始终迷雾重重。

荷兰格罗宁根大学的Henderikus E.Boersma团队决心揭开这个谜团。他们利用独特的"Lifelines"三代人群队列，结合荷兰国家病理数据库(Palga)的精准诊断数据，开展了一项历时11.5年、涉及77,961人的大规模研究。这项发表在《BMC Cancer》的研究首次证明：通过AGE Reader简单测量的皮肤自发荧光(Skin Autofluorescence, SAF)值，竟能像"分子预警系统"一样预测未来癌症风险。

研究团队采用了几项关键技术：1) 使用Diagnoptics Technologies的AGE Reader进行标准化SAF检测，通过420-600nm与300-420nm波长光强度比计算AGEs积累量；2) 整合Lifelines基线数据(包括代谢指标、吸烟史等)与Palga的病理确诊记录；3) 应用Cox比例风险模型分析SAF与癌症的关联，并校正年龄、性别、腰围等混杂因素；4) 针对2型糖尿病(T2D)亚组进行分层分析；5) 采用竞争风险回归处理死亡事件的干扰。

主要发现呈现三个关键层面：

总体癌症风险关联

在无糖尿病人群中，每增加1个任意单位(Arbitrary Units, AU)的SAF值，癌症风险飙升2.33倍(95% CI 2.23-2.43)。即使调整年龄、性别、吸烟等因素后，这种关联依然显著(HR 1.11)。值得注意的是，这种关联存在明显性别差异——男性风险增幅(HR 3.13)显著高于女性(HR 1.96)，暗示AGEs可能通过雄激素通路发挥作用。

特定癌症类型偏好

SAF预测能力呈现"癌种选择性"：对肺癌、食道癌和尿路癌的预测最强(p<0.001)，其次是肝癌(p<0.01)及卵巢癌等女性生殖系统肿瘤(p<0.05)。这种差异可能与不同组织对糖化应激的敏感性有关。研究特别指出，吸烟者的SAF值与肺癌风险呈"双高"特征，印证了吸烟既促进AGEs形成又直接致癌的双重危害。

糖尿病患者的特殊模式

虽然T2D患者整体癌症发生率更高(23.6% vs 10.7%)，但SAF的预测效力在此群体中反而减弱。进一步分析揭示，这主要由于糖尿病患者更高的死亡率(竞争风险分析校正后HR 1.11)导致观察窗口缩短。这种发现提示，在糖尿病管理中，SAF可能更适合作为总体健康风险评估工具，而非专门的癌症标志物。

讨论部分强调了三大突破：首先，SAF作为非侵入、低成本检测指标，可整合进现有癌症筛查体系，特别对SAF高危人群(如老年吸烟者)实施针对性监测。其次，研究首次系统揭示了AGEs积累与特定癌症的分子关联，为"代谢-炎症-癌症"轴理论提供了临床证据。最后，数据证实即使不考虑传统风险因素，SAF仍保有独立预测价值，这对完善癌症预测模型具有重要意义。

该研究的局限在于仅采用单次SAF测量，未能反映AGEs的动态变化。作者建议未来研究应结合饮食AGEs摄入量、RAGE(Receptor for AGEs)基因多态性等数据，进一步阐明机制。这项开创性工作不仅为癌症预防提供了新工具，更重新定义了代谢异常与肿瘤发生的内在联系，为跨学科研究树立了典范。