铁摄入与癌症风险：一项结合因果方法分析的综述

《Porto Biomedical Journal》：Iron intake and cancer risk: an umbrella review with causal methods audit

　　背景：基于铁——尤其是血红素铁——的促氧化和亚硝化作用，人们推测其可能具有致癌性，但系统性综述的结果并不一致。本研究的目的是综合有关铁摄入/暴露与癌症风险的相关系统性综述证据，评估其方法学质量、证据确定性以及因果推断框架的应用情况。方法：纳入了针对饮食中的铁（总铁/血红素铁/非血红素铁）或生物标志物与癌症发病率的观察性研究的系统性综述。在PubMed、Scopus、Embase和Web of Science中进行了检索，无语言限制。采用了评估系统性综述的工具AMSTAR-2、系统性综述偏倚风险评估工具ROBIS以及推荐分级评估、开发与评价工具GRADE。结果：共有9篇综述符合纳入标准。对于结直肠癌，3项队列荟萃分析发现血红素铁与患病风险存在正相关关系（每增加1毫克/天，相对风险为1.08–1.18），异质性较低且已进行大量调整；GRADE评分为低。对于食管癌，剂量-反应分析显示总铁与较低风险相关，而血红素铁则与较高风险相关；由于数据不一致性和精确度不足，GRADE评分非常低。对于肺癌和乳腺癌，综合分析显示总铁和血红素铁均无关联；有一组女性研究显示血红素铁与肺癌风险略有上升；GRADE评分为低。生物标志物的研究结果则不一。这些综述的方法学质量为低到中等；未发现有使用有向无环图、G方法或经过因果验证的混杂因素集的情况。结论：现有证据表明，血红素铁与结直肠癌之间存在一致且微弱的关联（每增加1毫克/天，相对风险为1.08–1.18），存在剂量-反应关系且异质性较低，但由于存在残余混杂因素和测量误差，证据的确定性较低。目前没有发现总膳食铁或非血红素铁与癌症风险之间存在一致的关联。对于食管癌，研究结果相互矛盾且确定性极低；对于肺癌和乳腺癌，大多为无关联结果。所纳入的综述中普遍缺乏正式的因果框架，这限制了因果推断的进行。引言：铁摄入量与癌症风险之间的关系是一个复杂的流行病学问题。动物源性产品中含量较高的血红素铁可通过芬顿反应催化活性氧的生成，同时促进内源性N-亚硝基化合物的形成，这些都是具有生物学合理性的致癌机制[1,2]。国际癌症研究机构将红肉列为“可能致癌物”（2A类），将加工肉制品列为“致癌物”（1类），其中血红素铁是主要的机制假说之一[3–5]。不过，血红素铁的膳食来源不仅包括红肉，还包括海鲜、内脏肉类和家禽[6,7]。先前的系统性综述发现血红素铁与结直肠癌之间存在关联，而总铁通常无关联结果[8–10]。对于其他肿瘤类型，证据则不够确凿[11,12]。关键在于，大多数系统性综述并未对因果推断框架进行评估。由于缺乏用于指导混杂因素调整的有向无环图，以及缺乏高级方法如G方法、目标试验模拟等方法，难以区分虚假的因果关系与真实的因果关系[13]。黄等人所做的综述并未对这一方法学问题进行评估[14]。我们进行了这项综述，旨在：(1)按肿瘤类型和铁的类型汇总证据；(2)评估方法学质量和证据确定性；(3)检查是否应用了因果推断框架，从而确定各项报告的关联结果的因果可信度。方法：研究设计：我们依据PRIOR指南[15][补充材料1，https://links.lww.com/PN9/A85]以及JBI的综述整合方法学框架[16]进行了这项综述。搜索策略：我们在MEDLINE（通过PubMed）、Embase、Scopus和Web of Science Core Collection中进行了检索，时间范围从数据库建立至今至2024年8月，无语言限制。我们结合使用了“铁”、“血红素铁/haem iron”、“非血红素铁”、“铁蛋白”、“转铁蛋白饱和度”、“总铁结合能力”等控制词和自由文本词，以及“癌症”、“肿瘤*”等词汇，并设置了“系统性综述”和“荟萃分析”的筛选条件。我们还对纳入的系统性综述的参考文献列表和引用文献进行了检索。各种搜索策略的具体内容可见补充材料2，https://links.lww.com/PN9/A85。选择标准：我们纳入了包含或不含荟萃分析的针对成人的系统性综述，这些综述需满足以下条件：(1)通过与营养数据库、转换因子或食物成分表相关的食物频率问卷来评估膳食中铁的摄入量（总铁/血红素铁/非血红素铁），或通过生物标志物（血清铁蛋白、转铁蛋白饱和度、血清铁、总铁结合能力、指甲铁）来评估体内铁状态；(2)报告至少一种肿瘤相关结局指标（发病率、死亡率）；(3)采用经过记录的系统性方法；(4)给出经过调整后的估计值（相对风险、危险比、比值比）。我们排除了以下类型的系统性综述：(a)仅评估食物或饮食模式（如“红肉”），而不明确给出铁的摄入量，这使得无法将铁的作用与其他致癌成分（杂环胺、多环芳烃、N-亚硝基化合物）的作用区分开来；(b)仅涉及体外研究、动物实验或随机对照试验；(c)未采用经过记录的系统性方法；(d)与另一项已纳入的荟萃分析完全重复，且没有实质性的扩展内容（如没有新增2年以上的数据、新研究或不同的统计方法）。暴露定义：我们将总膳食铁定义为来自食物中的铁，无论是否添加了补充剂；血红素铁定义为动物组织中的有机部分；非血红素铁定义为动物和植物食物中的无机部分。原始研究采用多种方法来估算血红素铁的含量：固定转换因子（如肉类中铁含量的40%）、根据肉类类型确定不同的比例（牛肉为65%–69%，猪肉为39%，鸡肉/鱼类为26%），或者使用考虑烹饪方法的专用数据库[7,17]。这些方法的精确度各不相同，可能会引入非差异性测量误差，从而导致关联结果偏向无关联。我们记录了每项系统性综述是否说明了原始研究采用的具体量化方法，是否按照不同方法进行了敏感性分析，或者是否讨论了这种差异性。在GRADE评估中，如果系统性综述将采用不同方法的研究合并在一起，却未探讨这种差异性，我们会考虑降低其评分等级。至于生物标志物，我们考虑了血清铁蛋白、转铁蛋白饱和度、总铁结合能力、血清铁和指甲铁，因为这些指标可能会受到炎症、昼夜节律变化和性别差异的影响[2]。结局评估：主要结局指标是基于人口登记数据、医疗记录或死亡证明得出的癌症发病率（特定部位或总体发病率）。对于具有相关组织学亚型的部位（如食管：腺癌与鳞状细胞癌；肺癌：非小细胞癌与小细胞癌），我们记录了系统性综述是否对此进行了分层分析。数据提取：三名评审员（VJVP、LAMVS、JBC）独立提取了以下信息：研究地域范围、检索时间范围、样本量、原始研究的数量和设计类型、铁暴露的定义和量化方式、调整变量、统计方法、效应估计值以及异质性指标。如有分歧，将通过共识解决，或由第四名评审员（FEZM）裁决。如果某些信息未被明确报告，則记为“未报告”，不会从原始研究中推断。重叠程度量化：根据Pieper等人提出的分类标准[18]，他们根据共享的原始研究占总数的比例制定了经验性阈值，我们将重叠程度分为低（0%–5%）、中（6%–10%）、高（11%–15%）和非常高（>15%）。如果校正后的重叠面积超过15%，说明不同综述之间有大量相同的原始研究，这表明这些证据可能是重复使用的，而非独立验证的结果，因此在将相似的估计值视为相互印证的证据时需要谨慎。因果推断分析：为了对因果方法进行评估，我们根据预先制定的包含六项内容的清单对每项系统性综述进行了评估：(1)构建有向无环图，以表示铁、混杂因素、中介变量与癌症结局之间的因果关系；(2)根据因果结构确定最小充分调整集；(3)明确警示避免“表2谬误”或对中介变量过度调整；(4)记录G方法的应用情况（边际结构模型、G公式、TMLE或逆概率加权法）；(5)应用目标试验模拟或工具变量分析方法；(6)报告E值或针对未测量混杂因素的类似敏感性分析结果。表1 所选研究的主要特征。第一作者（年份）数据库/范围所评估的癌症类型铁暴露类型纳入的初步研究数量队列研究数量病例对照研究数量横断面研究数量元分析（是/否）综合单元统计模型效应度量Mohammadzadeh（2024）[23] PubMed、Web of Science、Scopus和Google Scholar，截至2023年5月肺癌（所有组织类型；按性别和吸烟状况分组）总膳食铁；血红素铁9630是最高摄入量与最低摄入量的比较；按设计/性别/组织类型分组；敏感性分析随机效应模型（DerSimonian-Laird）RR/HR/OR，合并为RRBastide（2011）[10] PubMed/Medline、Google Scholar、Web of Science、Cochrane（日期未明确标注）结直肠癌（结肠和结直肠）血红素铁（来自肉类；以膳食血红素铁作为暴露指标）5500是最高摄入量与最低摄入量的比较；以及每1毫克/天血红素铁的剂量-反应关系随机效应；异质性和发表偏倚检测RRMa（2018）[11] 2017年的检索结果（可用PDF中未详细说明数据库）食管癌（总体及有报道的亚型）总膳食铁；血红素铁（剂量分析）20未报告未报告未报告是最高摄入量与最低摄入量的比较；剂量-反应关系：总铁每增加5毫克/天，血红素铁每增加1毫克/天随机效应；Greenland-Longnecker方法用于趋势分析OR/RR合并Qiao（2013）[8] PubMed，截至2012年；符合MOOSE标准结直肠癌血红素铁（主要因素）；锌（次要因素）8800是每1毫克/天血红素铁的剂量-反应关系；极端情况比较随机效应（DerSimonian-Laird）；Egger检验RRFonseca-Nunes（2014）[9] PubMed及其他数据库的检索结果（1995–2012年）多个部位：结直肠癌、结肠癌、乳腺癌、肺癌、胃癌、食管癌、子宫内膜癌等总膳食铁；血红素铁；生物标志物（铁蛋白、转铁蛋白、TSAT、TIBC、指甲/组织铁）5639170是（多个部位）最高摄入量与最低摄入量的比较；结直肠癌/结肠癌每1毫克/天血红素铁的剂量-反应关系；部分生物标志物随机效应；异质性分析及有限探索RR/OR/HR合并Chang（2019）[12] 2018年的检索结果；符合MOOSE/PRISMA标准乳腺癌（发病率）总膳食铁；血红素铁；补充铁剂；生物标志物（铁蛋白、转铁蛋白、TSAT、TIBC、血红蛋白/血细胞比容）2712150是（27项研究中的23项）最高摄入量与最低摄入量的比较；部分剂量-反应关系；按绝经状态分类随机效应；异质性和发表偏倚评估RR/OR/HR合并Psaltopoulou（2017）[24] PubMed，截至2016年7月；仅包括队列研究血液系统恶性肿瘤（主要是非霍奇金淋巴瘤；其他类型证据极少）总膳食铁（有限亚组分析；无生物标志物）121200是（针对多种微量营养素）；无针对铁的特定元分析（对铁的叙述性总结）类别比较（铁：个体结果）其他营养素的随机效应RR/HRWang（2022）[25] 2021年的国际数据库肺癌（发病率；生物标志物和队列的病例对照比较）生物标志物（血清：铁、铁蛋白、转铁蛋白、TSAT；肺组织；支气管肺泡灌洗液）；总膳食铁、血红素铁和非血红素铁245190是最高摄入量与最低摄入量的比较；部分生物标志物的标准化均值；按调整因素分组随机效应；Egger/Begg检验；血红素铁的修剪-填充分析OR/HR；浓度比较的SMD值Zhang（2013）[22] MEDLINE/EMBASE/学位论文，截至2011年2月甲状腺癌（乳头状/滤泡状，总体）铁补充剂（1项病例对照研究中的个体分析）；其他补充剂（维生素/矿物质）11290否（定性综述）常规使用者与非使用者的比较；摄入量类别不适用（叙述性总结）OR/HR/RR，每项研究单独计算所纳入系统综述的一般特征：总结了九项所纳入系统综述的方法学范围，包括查阅的数据库、遵循的方法学指南（PRISMA/MOOSE）、是否进行方案注册、纳入的初步研究数量和设计、所评估的癌症类型、铁暴露类型以及使用的统计方法（效应模型、异质性评估和发表偏倚评估）。BALF，支气管肺泡灌洗液；MOOSE，流行病学观察性研究元分析；PRISMA，系统综述和元分析的优先报告项目；TIBC，总铁结合能力；TSAT，转铁蛋白饱和度。表2 按肿瘤部位和铁暴露类型划分的元分析主要结果。第一作者（年份）癌症部位铁暴露类型对比或增量k（研究数量）汇总效应值95%置信区间异质性指数（I2）备注Mohammadzadeh（2024）[23]肺癌总膳食铁最高摄入量与最低摄入量的比较6RR：1.090.78–1.5194%按设计分组的子组分析无显著差异；对Ronco 2019年的分析敏感Mohammadzadeh（2024）[23]肺癌血红素铁最高摄入量与最低摄入量的比较7RR：1.010.73–1.3892%整体效应（男女均适用）Mohammadzadeh（2024）[23]肺癌血红素铁最高摄入量与最低摄入量的比较3RR：1.141.01–1.290%仅女性子组分析Bastide（2011）[10]结直肠癌血红素铁最高摄入量与最低摄入量的比较5RR：1.181.06–1.32-仅在队列研究中进行综合分析；极端类别比较Ma（2018）[11]食管癌总膳食铁最高摄入量与最低摄入量的比较-OR：0.810.67–0.99-文中未明确说明k值Ma（2018）[11]食管癌总膳食铁+5毫克/天-OR：0.850.73–0.99-剂量-反应关系Ma（2018）[11]食管癌血红素铁+1毫克/天-OR：1.211.06–1.38-剂量-反应关系Qiao（2013）[8]结直肠癌血红素铁+1毫克/天8RR：1.111.03–1.18-仅包括队列研究Fonseca-Nunes（2014）[9]结直肠癌（总体）血红素铁+1毫克/天7RR：1.081.00–1.1760.10%按部位进行的元分析；与S02/S04结果一致Fonseca-Nunes（2014）[9]结肠癌血红素铁+1毫克/天5RR：1.121.03–1.2247.70%前瞻性研究Fonseca-Nunes（2014）[9]乳腺癌血红素铁最高摄入量与最低摄入量的比较-RR：1.030.97–1.09-无显著意义Fonseca-Nunes（2014）[9]肺癌血红素铁最高摄入量与最低摄入量的比较-RR：1.120.98–1.29-无显著意义Chang（2019）[12]乳腺癌总膳食铁最高摄入量与最低摄入量的比较-RR：约1.00--主要综合分析中无关联Chang（2019）[12]乳腺癌血红素铁最高摄入量与最低摄入量的比较6RR：1.121.04–1.2239%存在显著正相关关系；异质性程度较低至中等Chang（2019）[12]乳腺癌补充铁剂使用与不使用的比较3RR：1.020.91–1.130%无关联；无异质性Wang（2022）[25]肺癌总铁摄入量最高摄入量与最低摄入量的比较3OR：0.970.75–1.2179.50%在根据BMI和活动水平进行调整的队列子组中呈现负向效应Wang（2022）[25]肺癌总膳食铁最高摄入量与最低摄入量的比较4OR：0.780.56–1.0992%-Wang（2022）[25]肺癌血红素铁最高摄入量与最低摄入量的比较5OR：0.880.69–1.1388%检测到发表偏倚；经修剪-填充处理后结果无重大变化Wang（2022）[25]肺癌非血红素铁最高摄入量与最低摄入量的比较3OR：1.080.81–1.4463.10%-Psaltopoulou（2017）[24]非霍奇金淋巴瘤总膳食铁类别比较2HR/RR：约1.00--两个队列研究均无关联；无特定元分析Zhang（2013）[22]甲状腺癌（总体）补充铁剂定期使用与从不使用的比较1OR：1.60.8–3.0-证据来自一项病例对照研究；为定性综述，无综合分析按肿瘤部位和铁暴露类型汇总的癌症风险估计值，包括所评估的对比或增量（最高与最低类别对比或每毫克/天的剂量-反应关系）、纳入的研究数量（k）、汇总效应值（RR、OR、HR）及其95%置信区间、异质性指数（I2），以及关于子组分析、敏感性分析或设计限制的相关方法学说明。CI，置信区间；HR，危险比；OR，比值比；RR，相对风险。我们记录了系统性综述是否：（1）构建了表示铁、混杂因素、中介变量与癌症之间关系的有向图；（2）考虑到因果结构以及“表2谬误”，评估了调整集的充分性；（3）记载了是否使用了G方法（边际结构模型、G公式、TMLE）、目标试验模拟、工具变量或E值。[13] 我们还记录了这些综述是否提到了混合偏倚或对中介变量的过度调整。当某些系统性综述没有采用正式的因果框架时，我们会记录这一情况，并探讨其对因果推断的影响，重点关注：（a）饮食模式带来的残余混杂因素；（b）对中介变量或混合因素的不当调整风险；（c）在缺乏处理时间依赖性混杂因素的方法的情况下，确定因果关系的局限性。方法学质量评估（AMSTAR-2和ROBIS）我们使用AMSTAR-2工具（用于评估系统综述的质量的工具）[19]来进行质量评估，该工具包含16个评估维度，其中7个为关键维度：方案注册情况、检索充分性、排除标准的合理性、偏倚风险评估、元分析方法、解释过程中的RoB考虑因素以及发表偏倚评估。整体评分分为：高信心度（无/仅1个非关键缺陷）、中度信心度（>1个非关键缺陷）、低信心度（1个关键缺陷）或极低信心度（>1个关键缺陷）。由三名评审员分别进行评估，若出现分歧，则由第四名评审员裁定。我们还在三个阶段应用了ROBIS工具（系统综述中的偏倚风险评估工具）[20]：第一阶段为相关性评估，第二阶段为四个维度（纳入标准、研究选择、数据收集/评估、综合分析/研究结果）的问题排查，第三阶段为整体判断（低、高、不确定）。证据确定性评估（GRADE）我们使用GRADE框架[21]，根据肿瘤部位和铁暴露类型来评估证据的确定性，观察性研究的初始确定性为“低”。我们认为以下情况可提升确定性：存在剂量-反应关系梯度、效应强度较大（RR >2或<0.5），或者存在趋向于无关联的残余混杂因素。而以下情况则可能降低确定性：存在偏倚风险、结果不一致（I2值较高、预测区间宽）、证据间接、精确度低以及存在发表偏倚。最终判断结果为非常低、低、中度或高。我们还按肿瘤部位汇总了研究结果。伦理考量与数据获取本研究使用的是已公开的汇总数据，无需获得伦理审批。检索到的数据库、重叠矩阵、代码及统计分析计划将在论文发表后上传至开放存储库中。研究过程文献筛选过程通过系统检索共得到3335条记录。在剔除894条重复记录后，剩余2441条记录经过标题和摘要筛选，其中2424条被排除，原因包括：不属于系统性综述（1250条）、未聚焦于铁含量的量化分析（450条）、研究结果并非癌症发病率相关（604条）以及存在未被发现的重复记录（120条）。最终有17篇全文被纳入评估，其中8篇被排除：6篇是因为铁暴露定义不明确，2篇是因为仅通过肉类摄入量来评估铁含量且未进行量化。最终共有9篇系统性综述被纳入分析[8–12,22–25] [补充材料3，https://links.lww.com/PN9/A85]（图1）。图1：研究筛选流程图。所选研究的主要特征这九篇系统性综述涵盖了主要的数据库（Scopus、EMBASE、MEDLINE/PubMed、Web of Science；部分研究还使用了Cochrane和Google Scholar数据库），并采用了PRISMA/MOOSE框架，适当情况下还进行了PROSPERO方案注册（见表1）。这些综述的主要分析方法是比较极端类别间的差异，以及在数据允许的情况下运用Greenland-Longnecker方法进行线性剂量-反应分析。所使用的统计模型主要为DerSimonian-Laird随机效应模型，同时会进行异质性评估（Q值、I2值）和发表偏倚检测（Egger/Begg检验、修剪-填充法）。所有效应度量值均统一为RR值。这九篇系统性综述涉及的肿瘤类型范围很广，样本量从5项初步研究（Bastide等人[10]，仅针对结直肠癌的队列研究）到56项研究（Fonseca-Nunes等人[9]，涵盖多个肿瘤类型）不等。大多数综述采用了元分析方法进行综合分析；只有Zhang等人的研究[22]为定性综述，由于仅有一项关于铁补充剂与甲状腺癌的相关研究，因此分析范围较为有限。有关研究范围、设计类型及分析方法的详细信息见表1。各类综述中对铁含量的评估方式不同综述中对铁暴露的定义各不相同，包括膳食铁、含补充剂的总铁、血红素铁、非血红素铁，以及血清铁蛋白、转铁蛋白饱和度、TIBC和血清铁等生物标志物（见表1和表2）。有三篇综述同时采用了生物标志物评估和膳食摄入量评估方法，其余综述则仅依赖膳食摄入量的量化数据，这些数据主要来自与营养数据库相连的食物频率问卷。没有一篇综述采用统一的铁暴露分类标准，这使得不同肿瘤类型之间的比较存在一定困难。血红素铁量化方法的报告情况大多数系统性综述并未说明各项初步研究具体采用了哪种血红素铁量化方法，只是笼统地提到这些研究“通过与营养数据库相连的问卷来估算血红素铁含量”。也没有任何综述按照量化方法对结果进行敏感性分析，因此难以判断现有差异——尤其是在食管癌和肺癌研究中的高异质性（I2值>90%）——是源于生物学差异还是测量误差。我们认为这种未被探讨的异质性可能会影响GRADE评估中的证据间接性。铁摄入量与癌症风险之间的关系铁摄入量与癌症风险之间的关联因肿瘤类型和铁的类型而异，具体的汇总估计值见表2。对于肺癌，有两篇独立的系统性综述指出，无论是总膳食铁还是血红素铁，都与癌症风险无关，且各研究间的异质性很高（两种情况的I2值均>90%）。通过性别分层分析发现，仅基于三项研究且无异质性数据，女性群体中血红素铁可能与癌症风险存在微弱关联，但其可解释性较差。其中一篇综述检测到了发表偏倚，但这一偏倚并未对汇总估计值产生实质性影响。[23,25]对于结直肠癌，有三篇元分析表明，无论是在剂量-反应分析还是极端类别比较中，血红素铁都与癌症风险存在温和的正相关关系，风险估计值在1.08到1.18之间（见表2）。不同研究即使使用不同的数据集和分析方法，也得出了相似的结论，这是本综述中最具重复性的发现。其中两篇综述的异质性处于中等水平，而在仅涉及队列研究的分析中则无法估算异质性。[8–10]对于食管癌，有两篇综述发现了矛盾的结果：总膳食铁与较低的癌症风险相关，而血红素铁则与较高的癌症风险相关。这种矛盾现象可能是由于残余混杂因素、非血红素铁成分的保护作用，以及所采用的以病例对照研究为主的分析设计中存在的反向因果关系共同导致的。[9,11]对于乳腺癌，不同综述得出的结论并不一致：有些研究认为总膳食铁与癌症风险无关，而另一篇综述则发现血红素铁与癌症风险存在轻微的正相关关系。对于血液系统恶性肿瘤，现有的队列研究数据表明铁摄入量与癌症风险无关，但由于相关研究数量太少，无法进行元分析。[9,12]至于甲状腺癌，目前的证据仅来自一项病例对照研究，不足以得出任何结论。[22]所纳入系统性综述中的混杂因素调整与因果推断通过逐一检查六个因果评估标准，这九篇系统性综述均未满足前五个标准。首先，没有一篇综述构建或提及过因果图。其次，关于调整集和“表2谬误”这两个标准，也没有一篇综述明确指出最低限度的必要调整集，或提醒避免对中介变量进行过度调整。第三，关于G方法和目标试验模拟这两个标准，所有综述均未涉及。至于E值这一标准，仅有Chang等人的研究[12]报告了这一指标。每篇系统性综述的详细评估结果见补充材料3，https://links.lww.com/PN9/A85。大多数综述的做法都是提取“经过最大程度调整后的”估计值——即控制年龄、性别、吸烟状况、能量摄入、体重指数、饮酒情况以及身体活动水平等因素——然后运用随机效应模型进行综合分析。Qiao和Feng[8]以及Fonseca-Nunes等人[9]明确提到了这一点，但他们并未预先指定最低限度的混杂因素调整集。有一些综述还按照调整程度进行了子组分析，[25]但这些综述并未阐明选择特定调整方式的因果依据。综述之间的重叠情况综述之间的重叠程度相当高：结直肠癌与血红素铁相关的综述重叠率为75.0%[8–10]，肺癌相关综述为57.1%[9,23,25]，乳腺癌相关综述为50.0%，食管癌相关综述的重叠率为100%[9,11]，而血液系统恶性肿瘤和甲状腺癌相关综述则没有重叠[24,22]。这说明这些综述实际上是对相同的一些初步研究进行了重复分析，这也是为何各种研究得出的结论如此相似的原因。方法学质量评估（AMSTAR-2和ROBIS）没有一篇系统性综述能达到AMSTAR-2工具所要求的较高质量标准。有两篇综述（Chang等人[12]和Wang等人[25]）的置信度为中等，而其余六篇的评分极低[8–11,22,24]，主要原因是缺乏研究方案注册、没有排除研究列表，以及对主要研究的偏倚评估缺失或不完全[补充材料4，https://links.lww.com/PN9/A85]。根据ROBIS标准，有三篇综述的整体风险较低（Mohammadzadeh等人[23]、Chang等人[12]、Wang等人[25]），两篇风险较高（Bastide等人[10]、Zhang等人[22]），还有四篇的评分不明确，主要是由于数据收集和评估方面的问题[补充材料5，https://links.lww.com/PN9/A85]。证据确定性（GRADE）在所有肿瘤部位和暴露类型中，证据确定性均为低或极低（表3和图2）。对于结直肠癌，三项荟萃分析中的剂量-反应关系和一致性表明了较强的信号，但由于观察性设计、残余混杂因素以及测量差异，证据确定性仍较低。对于食管癌，总铁和血红素铁的关联方向相反，加之以病例对照研究为主，因此证据确定性极低。对于肺癌，虽然存在性别特异性信号，但整体上无关联，不足以提高证据确定性。对于所有部位的铁生物标志物，由于病例对照设计中存在反向因果关系的可能性，其证据确定性也极低。

表3 各肿瘤部位及铁暴露类型的证据确定性（GRADE）
作者（年份）部位暴露确定性原因适用性
Mohammadzadeh（2024）[23]肺总铁⊕⊕?? 低观察性研究；I2=94%；精度不足仅针对50岁以上吸烟者。未评估烟草的相互作用。
Mohammadzadeh（2024）[23]肺血红素铁⊕??? 极低观察性研究；I2=92%；仅针对女性仅在三个亚组中有效。受HAA混杂影响。
Bastide（2011）[10]结直肠血红素铁⊕⊕?? 低观察性研究；存在残余混杂因素高肉类摄入量（每天>50克）。类别极端。
Ma（2018）[11]；Fonseca-Nunes（2014）[9]食管总铁⊕??? 极低存在极大不一致性（保护作用与致癌作用的血红素成分相互矛盾；病例对照研究混合且存在反向因果关系；未探讨人群异质性）可能为人为因素。无法推广到不同缺铁普遍程度的人群。
Ma（2018）[11]；Fonseca-Nunes（2014）[9]食管血红素铁⊕??? 极低总铁的关联结果相互矛盾（比值比1.21 vs 0.81–0.85）；存在严重残余混杂因素；组织学亚型多样局限性大。腺癌与鳞状细胞癌的病因不同。未区分食物来源。
Qiao（2013）[8]结直肠血红素铁⊕⊕?? 低观察性研究；一致性尚可适量摄入。假设呈线性关系。
Fonseca-Nunes（2014）[9]结直肠血红素铁⊕⊕?? 低观察性研究；I2=47%–60%与其他系统评价结果一致。存在残余差异。
Fonseca-Nunes（2014）[9]乳腺/肺血红素铁⊕⊕?? 低观察性研究；无关联效应未进行ER/PR或烟草分层。
Chang（2019）[12]乳腺总铁/血红素铁/补充铁⊕⊕?? 低观察性研究；无关联效应未进行分子分层。无生物标志物。
Psaltopoulou（2017）[24]非霍奇金淋巴瘤膳食铁⊕??? 极低队列数量少；无荟萃分析疾病类型多样（超过30种亚型）。
Wang（2022）[25]肺膳食铁⊕⊕?? 低病例对照研究；存在发表偏倚50岁以上吸烟者。存在回忆偏倚。
Wang（2022）[25]肺生物标志物⊕??? 极低病例对照研究；存在反向因果关系为诊断后检测。受铁蛋白混杂影响。
Zhang（2013）[22]甲状腺补充铁⊕??? 极低仅1项研究；无荟萃分析样本量小。未被重复验证。受碘元素混杂影响。

图2：各肿瘤部位及铁暴露类型的效应方向与证据确定性（GRADE）

讨论
结果解读
血红素铁与肠道癌发病之间的机制假说具有合理性：血红素可催化N-亚硝基化合物的形成以及脂质过氧化，从而产生在动物和人类模型中均有记录的基因毒性醛类物质。这些机制能够解释结直肠癌研究中出现的轻微关联，但由于关联强度较小、不同部位的差异以及存在残余混杂因素，还不足以确定其在人群层面的因果关系[10]。研究中的暴露因素被不同地定义为膳食铁、总铁、血红素铁和生物标志物，而这些测量方式的差异导致了偏向无关联结果的倾向[9]。

与Huang等人的UR研究结果一致，我们的研究并不支持“摄入铁会导致癌症”这一普遍结论；不过，我们的研究不仅分析了各种关联效应，还对因果推断框架进行了评估。在结直肠癌中，每天摄入1毫克血红素铁所带来的相对风险增加虽小，但在不同队列中具有重复性；这与食管癌的情况不同，食管癌中总铁与较低风险相关，而血红素铁则呈现相反趋势，这表明饮食背景与摄入量同样重要[8,11]。在肺癌研究中，有两篇综述得出的结论均为无关联；女性中的关联信号较弱，男性及不同组织学类型中均无相应证据，而且 funnel图也存在不对称现象，进一步降低了因果关系的可信度[23,25]。在乳腺癌研究中，现有证据表明膳食铁和总铁与乳腺癌无关，而血红素铁则存在轻微的关联，但证据确定性较低[12]。对于血液系统恶性肿瘤和甲状腺癌，现有证据尚不充分[22,24]。

在因果推断中，必须区分关联的一致性与证据的确定性。血红素铁与结直肠癌之间的关联是一致的（有三项荟萃分析得出了相似的估计值，且剂量-反应关系也具有重复性），但由于研究为观察性设计、存在测量误差以及缺乏明确的因果框架，GRADE评估的确定性仍较低。现有证据虽然显示出一定的流行病学信号，需要谨慎对待，但还不足以确定明确的因果关系，也无法提出与食物来源无关的具体限制建议。此外，不同综述之间存在大量重叠，进一步降低了这些一致估计值的独立性。在食管癌研究中，两篇综述的CCA值为100%，这意味着它们所分析的主要研究完全相同，因此二者的一致性只是对同一数据的重新分析，而非独立验证的结果。在结直肠癌研究中，三项荟萃分析的CCA值为75%，这也降低了其数值一致性的证据权重。在这种情况下，不同综述之间的一致估计值不应被视为来自独立证据源的佐证，而应是由于输入数据存在重叠而导致的数学上的一致性表现。

缺乏正式因果框架的影响
目前普遍不存在有向无环图，这是一个重大局限[13,26]，带来了三个问题。首先，存在残余混杂因素：血红素铁通常与饱和脂肪、硝酸盐和杂环胺一同被摄入[27,28]，由于没有有向无环图，就无法确定对“加工肉类”的调整是否会导致混淆偏倚[29]；几乎没有任何研究进行E值量化（只有1/9的综述进行了此项分析）[12]。其次，未考虑中介变量：如果炎症在铁与癌症的关联过程中起中介作用[7,8]，那么仅调整炎症标志物会低估总体效应[30]；目前没有综述进行中介分析。第三，暴露因素会随时间变化：人体的铁含量会在数十年间发生变化[31]，但大多数研究仅进行了一次摄入量检测；没有综述采用G方法[32]，也未考虑关键的病因发生时段[33]。

这些局限因素都会影响GRADE评估的确定性：不充分的调整会导致偏倚，缺乏中介分析会增加精度误差，而单次测量则会增加结果的不一致性[34]。我们建议：为最小调整集预先构建有向无环图[34]；计算E值以评估结果的稳健性[35]；优先采用多次测量和先进的因果分析方法[36]。逐步采用规范的因果框架对于从单纯的关联发现迈向更可靠的因果推断至关重要[37]。

对临床实践和公共卫生政策的启示
现有证据并不支持对膳食铁摄入实施全面限制。这些关联具有部位特异性（血红素铁与结直肠癌相关），关联强度较弱（风险比在1.08–1.18之间），且证据确定性较低。总铁则未发现一致的关联；非红肉来源的血红素铁 também未显示出显著关联。对于普通人群来说，遵循世界癌症研究基金会推荐的适度限制红肉摄入量（每周<350–500克）仍然是较为稳妥的做法[38–40]。对于结直肠癌高风险人群，无需额外限制铁摄入，可继续遵循常规的红肉摄入建议。而对于有缺铁风险的人群，则应继续进行适当的铁补充治疗[2]。

从公共卫生政策的角度来看，现有证据不足以修改铁强化计划。这些计划所使用的都是非血红素铁，目前尚未在任何肿瘤类型中发现其与癌症相关的风险，而且这类铁剂在预防易感人群的缺铁性贫血方面效果显著。基于现有证据就暂停或限制这些计划为时过早，甚至可能带来不良后果。同时，尽管血红素铁与结直肠癌风险之间的关联强度较弱，但这一可重复的流行病学信号也不应被忽视。它需要继续被监测，同时应支持现有那些建议限制红肉和加工肉类摄入的政策（IARC将其归为1类和2A类致癌物），但不应将癌症风险完全归因于这些食物中的铁成分。总的来说，合适的政策态度既不应过度恐慌，也不应漠不关心：在维持现有铁强化和补充计划的同时，继续倡导适度控制肉类摄入，才是对现有证据较为合理的解读。

研究局限性
本系统评价未进行前瞻性注册，尽管我们采取了透明度提升措施。其质量受到所纳入的系统评价本身局限性的影响。通过食物频率问卷估算血红素铁含量时，会引入非差异性的测量误差，从而导致结果偏向无关联。我们观察到研究之间存在明显的一致性差异（结直肠癌的I2≥60%，肺癌的I2≥90%），组织学分层也不完整，而且肺癌研究中的发表偏倚问题也未能得到充分解决。

此外，不同综述之间的重叠程度很高（平均CCA值为61.9%，在食管癌研究中甚至达到100%），这说明这些研究更多是对已有数据的重新分析，而非新的独立研究。我们并未联系研究作者以获取更多的因果框架相关数据。尤为关键的是，尽管不同研究的精确度存在差异，但很少有研究说明其主要研究采用了何种量化方法：固定40%的系数忽略了不同肉类中血红素含量的巨大差异，从器官肉类的21%到牛肉的69%不等[7,10]。这种未被充分考虑的差异性使得我们难以判断研究结果的一致性是源于生物学上的差异，还是测量上的问题。由于普遍缺乏因果框架，因此GRADE评估的确定性只能保持为低或极低水平。

结论与建议
现有证据并不能证明铁摄入与癌症之间存在因果关系。在乳腺癌、肺癌和食管癌中，均未发现一致的关联。在结直肠癌研究中，有三项荟萃分析显示血红素铁与该疾病存在关联（每毫克/天的风险比为1.08–1.11，其中最高值与最低值之比为1.18），但由于存在残余混杂因素、测量误差，以及缺乏有向无环图或用于评估抗混杂能力的量化方法，这些关联的确定性仍然较低。此外，这三项综述的校正后重叠率为75%，这表明它们之间的数值一致性更多是由于主要研究存在大量重叠，而非独立的重复研究，进一步降低了这一信号的可靠性。因此，没有必要修改现有的建议：因为关联效应强度较弱，且可能存在人为因素干扰，目前的世界癌症研究基金会建议（每周红肉和加工肉类摄入量<500克）已经考虑到了相关致癌成分的影响，而且其他来源的血红素铁以及总铁和非血红素铁也并未显示出致癌风险。

未来的研究应当包括：预先设定有向无环图；针对随时间变化的暴露因素采用G方法；计算E值；进行多次经过验证的血红素铁含量检测；按量化方法对数据进行分析分组；分别针对不同食物类别进行研究；在条件允许的情况下进行模拟试验。未来的系统评价还应明确报告并解释CCA值，因为高重叠率意味着这些一致的结果更多是数学上的预期结果，而非真正独立的佐证。如果没有这些要素，相关研究将继续产生确定性不足的关联结果，无法为制定基于证据的公共卫生政策提供有力支持。

致谢
作者特别感谢秘鲁亚马逊地区托里比奥·罗德里格斯·德门多萨国立大学的所有成员，在本研究整个过程中给予的支持与帮助。

资金支持
本研究未获得任何外部资金支持，完全由作者自行出资。

作者贡献
Víctor Juan Vera-Ponce参与了概念构建、研究设计、定量分析、方法学研究、资源筹集、资金获取、项目管理、初稿撰写以及论文修订工作。Jhosmer Ballena-Caicedo参与了概念构建、研究设计、定量分析、方法学研究、数据整理、初稿撰写以及论文修订工作。Lupita Ana Maria Valladolid-Sandoval参与了方法学研究、数据整理、定量分析、结果验证、初稿撰写以及论文修订工作。Fiorella E. Zuzunaga-Montoya参与了软件应用、研究设计、数据整理、方法学研究、结果验证、数据可视化以及初稿撰写和论文修订工作。

利益冲突
作者声明不存在任何利益冲突。