综述：超加工食品消费与癌症风险：系统评价与Meta分析的伞状综述

《JOURNAL OF FOOD SCIENCE》：Ultra-Processed Food Consumption and Cancer Risk: An Umbrella Review of Systematic Reviews and Meta-Analyses

　　

关于超加工食品（UPF）消费与癌症风险之间关联的证据不一致，且系统评价（SRs）和Meta分析（MAs）在不同癌症类型和研究人群中分散。需要一项综合合成来评估证据的稳健性。因此，研究人员进行了一项系统评价与Meta分析的伞状综述（UR），以综合现有关于超加工食品（UPF）消费与多种癌症风险之间关联的证据。研究人员系统检索了PubMed、Embase、Web of Science和Cochrane Library，检索时间从建库至2026年1月15日。纳入7项Meta分析（MAs）和1项系统评价（SR）。使用AMSTAR 2评估纳入综述的方法学质量，并使用GRADE框架评估证据确定性。超加工食品（UPF）消费可能与总体癌症、结直肠癌、乳腺癌和胃癌的风险增加相关。亚组分析表明，年龄、地区、膳食评估方法和研究设计可能导致观察到的关联存在差异。根据GRADE评估，两个关联被评定为低确定性，八个被评定为极低确定性。AMSTAR 2评估显示，三项综述为低方法学质量，四项为极低质量。总体而言，本伞状综述（UR）提示，超加工食品（UPF）消费可能与几种癌症的风险增加相关，尽管证据的总体确定性仍然较低。需要进一步使用标准化方法评估超加工食品（UPF）消费的高质量前瞻性研究，以加强证据基础并为公共卫生建议提供依据。

1 引言

癌症仍然是全球发病率和死亡率的主要贡献因素，预计2022年约有2000万新发病例和970万死亡病例。除了巨大的人员生命损失外，癌症还给医疗系统带来沉重的经济负担，并仍是延长全球预期寿命的主要障碍。因此，识别可改变的风险因素并实施有效的预防策略对于减轻癌症负担至关重要。尽管遗传、年龄和性别等因素在决定癌症风险中发挥作用，但越来越多的证据强调生活方式选择，特别是饮食习惯，对癌症发展的显著影响。近几十年来，以高摄入超加工食品（UPF）为特征的西方饮食习惯已成为癌症风险的潜在贡献因素。超加工食品（UPF）代表一类异质性食品，定义为从食物中提取或从其他有机来源合成的物质制成的工业配方，几乎不含或完全不含全食物成分，通常含有多种食品添加剂，如乳化剂、甜味剂和着色剂。例如快餐、咸味零食、蛋糕、含糖饮料和加工肉类。在发达国家，超加工食品（UPF）已成为膳食能量的主要来源，在某些人群中占总能量摄入的50%以上。除了其不良的营养特性外，超加工食品（UPF）可能通过多种生物学途径促进致癌作用，包括慢性炎症、肥胖、胰岛素抵抗、肠道微生物群失调以及接触食品加工污染物和包装来源的化学品。因此，越来越多的流行病学研究调查了超加工食品（UPF）消费与癌症风险之间的关联，促使发表了多项针对不同癌症部位（包括结直肠、乳腺、胃、肝和前列腺癌）的系统评价和Meta分析。尽管关于超加工食品（UPF）和癌症风险的系统评价和Meta分析有所增加，但证据仍然分散，报告的不同癌症类型和人群之间的关联存在不一致性。此外，现有证据的方法学质量和确定性尚未得到系统评估。虽然伞状综述已综合了超加工食品（UPF）与其他健康结局（如肥胖、糖尿病、抑郁症和其他相关疾病）的关联，但尚未针对癌症风险进行系统全面的评估，同时严格评估证据确定性和可信度。因此，研究人员进行了一项伞状综述（UR），以定量和叙述性地综合证据，评估其可信度，并验证超加工食品（UPF）消费与癌症之间关联的稳健性。

2 方法与材料

在本伞状综述（UR）中，研究人员严格遵循系统评价与Meta分析首选报告项目（PRISMA）报告指南，且方案已在国际系统评价前瞻性注册库（PROSPERO，CRD420261291788）中注册。

2.1 文献检索

在Meta分析（MAs）和定性合成的伞状综述（UR）中，研究人员系统检索了PubMed（Medline）、Embase、Web of Science和Cochrane Library，检索时间从建库至2026年1月15日，以识别评估超加工食品（UPF）消费与癌症风险之间关联的含Meta分析的系统评价（SRs）。纳入英文文章，不限制原始研究设计。使用布尔逻辑和相关关键词及MeSH术语的综合检索策略见支持信息2。

2.2 纳入标准

基于PI[E]COS框架，本伞状综述（UR）纳入研究的标准如下：(1) 人群：任何年龄、性别、国家或地区的参与者；(2) 暴露：根据Nova分类系统严格定义，评估超加工食品（UPF）消费与癌症风险之间关联的研究；(3) 比较：最高与最低超加工食品（UPF）消费类别或剂量反应分析（如每增加10%消费量）；(4) 结局：癌症发病风险（总体或特定部位癌症）；(5) 研究设计：仅考虑系统评价（SR）或Meta分析（MA）。排除标准：(1) 非英文文章；(2) 未经同行评审；(3) 无法获取研究特定数据，包括效应量（比值比[OR]、相对风险[RR]或风险比[HR]等）、95%置信区间（CI）以及病例数或总人口数；(4) 超加工食品（UPF）摄入量无法作为独立暴露提取或分析的Meta分析（MA）或系统评价（SR）。两位研究者（B-JF和S-WR）独立筛选识别记录的标题和摘要，并通过全文审查选择文章。通过讨论解决任何分歧。

2.3 数据提取

由一位研究者提取每项符合条件的Meta分析（MA）及其组成研究的关键指标数据，包括第一作者、期刊、发表年份、感兴趣结局、研究数量以及比较（如最高vs.中等vs.最低或剂量反应分析），并由第二位研究者核实。对于比较，“最低”指超加工食品（UPF）消费最少的百分位数，“中等”定义为第一个暴露百分位数，“最高”代表超加工食品（UPF）消费最多的百分位数。对于与超加工食品（UPF）消费相关的每个结局比较，无论是否作为主要或次要结局报告，均视为独立的Meta分析（MA）。仅当亚组分析基于独立数据集时才单独考虑。为尽量减少重复证据带来的偏倚风险，使用校正覆盖面积（CCA）系统评估Meta分析（MA）之间的重叠，并根据情况合并或排除重复关联。此外，评估多个感兴趣结局的Meta分析（MA）分别记录。提取的结局按补充时间分层，并根据结局领域分类。对于在同一领域内评估相似结局的Meta分析（MA），构建成对重叠矩阵以计算每对之间的校正覆盖面积（CCA）。重叠程度分为轻微（0%–5%）、中等（6%–10%）、高（11%–15%）或非常高（>15%）。对于高或非常高重叠的Meta分析（MA），综合考虑方法学质量、发表年份和人群覆盖范围，以决定保留哪项Meta分析（MA）。

2.4 统计分析

使用I²统计量评估研究间异质性，值>50%和>75%分别代表大和非常大的异质性。采用校正覆盖面积（CCA）分析评估原始文献的重叠率。此外，根据研究设计（前瞻性队列和病例对照）、膳食评估方法（食物频率问卷[FFQ]、24小时膳食回顾或食物日记）、年龄和其他变量进行亚组分析，以评估结果的稳定性。此外，对本伞状综述（UR）进行了敏感性分析。所有分析均使用STATA 18（StataCorp）进行。

2.5 证据确定性评估

使用推荐、评估、发展和评价分级（GRADE）框架评估证据确定性。根据GRADE，基于偏倚风险、不一致性、间接性、不精确性和发表偏倚，使用GRADEpro对每项Meta分析（MA）进行评估。基于这些评估，每项Meta分析（MA）的证据总体确定性分为四个等级之一：高、中等、低或极低。所有评估由两位评审者（B-JF和S-WR）独立进行，通过讨论解决任何分歧直至达成共识。

2.6 证据方法学质量

使用AMSTAR 2（系统评价评估工具修订版）检查表，由两位独立研究者（B-JF和S-WR）评估定量合成的方法学质量。

2.7 叙述性合成

Cáceres-Matos等人关于超加工食品（UPF）与结直肠癌的研究侧重于描述性关联和机制解释，未提供定量效应量，因此作为定性证据纳入。

3 结果

3.1 文献检索

总体而言，研究人员初步识别了996条记录。去除471篇重复文献，并根据标题和摘要筛选排除492篇后，最终审查了31篇全文文章，其中1项系统评价（SR）和7项Meta分析（MA）符合纳入标准。一项无定量分析的系统评价进行了叙述性合成。排除的23篇文章详情见支持信息4。

3.2 纳入Meta分析的特征

7项Meta分析（MA）对应31项原始研究的特征见支持信息3。纳入Meta分析（MA）的发表年份范围为2023年至2026年。在暴露方面，所有Meta分析（MA）均根据Nova分类系统定义，聚焦于超加工食品（UPF）。超加工食品（UPF）消费数据主要通过食物频率问卷（FFQ）、24小时膳食回顾和24小时膳食记录收集。研究人群来自多个全球地区，包括欧洲、拉丁美洲、南非以及特定国家如加拿大、英国、美国、伊朗、以色列、意大利、摩洛哥和西班牙。在结局方面，研究人员共检查了20个结局，包括：(1) 总体癌症风险；(2) 消化系统：结直肠癌、结肠癌、直肠癌、肝癌、贲门胃癌、非贲门胃癌、胰腺癌、食管腺癌和食管鳞状细胞癌；(3) 泌尿生殖系统：前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、肾癌；(4) 乳腺癌；(5) 呼吸系统：肺癌；(6) 内分泌系统：甲状腺癌；(7) 血液系统：慢性淋巴细胞白血病；(8) 中枢神经系统：中枢神经系统肿瘤；(9) 皮肤系统：黑色素瘤皮肤癌。

3.3 超加工食品（UPF）消费与癌症风险

3.3.1 超加工食品（UPF）消费与总体癌症风险

一项Meta分析（MA）评估了超加工食品（UPF）消费与总体癌症风险之间的关联。结果显示，与最低消费百分位数相比，最高超加工食品（UPF）消费百分位数与总体癌症风险增加相关（OR = 1.13；95% CI：1.07–1.18），尽管证据确定性被评为极低。

3.3.2 超加工食品（UPF）消费与消化系统癌症风险

四项Meta分析（MA）发现超加工食品（UPF）消费与结直肠癌风险之间呈正相关（p < 0.05），证据确定性被评为极低。一项Meta分析进一步报告，超加工食品（UPF）消费每增加10%，结直肠癌的发病几率相应增加（OR = 1.04；95% CI：1.01–1.07）。一项Meta分析报告了低确定性的结肠癌正相关（HR = 1.12；95% CI：1.02–1.23），而另一项Meta分析发现直肠癌无显著关联（HR = 0.97；95% CI：0.86–1.10）。非贲门胃癌与超加工食品（UPF）摄入呈低确定性正相关（HR = 1.43；95% CI：1.02–2.00），但贲门胃癌未发现显著关联。肝癌也显示出极低确定性的正相关（HR = 1.35；95% CI：1.03–1.76）。胰腺癌、食管腺癌和食管鳞状细胞癌未发现统计学显著关联，所有证据确定性均评为极低。

3.3.3 超加工食品（UPF）消费与泌尿生殖系统癌症风险

一项Meta分析发现，与最低消费百分位数相比，最高超加工食品（UPF）消费百分位数与前列腺癌风险无显著关联（OR = 1.02，95% CI：0.96–1.08）。此外，三项Meta分析报告，超加工食品（UPF）消费每增加10%与膀胱癌（OR = 1.18）、卵巢癌（OR = 1.45）和肾癌（OR = 1.25）呈正相关（p < 0.05）。然而，这些结局未提供95% CI和异质性统计量。

3.3.4 超加工食品（UPF）消费与乳腺癌风险

两项Meta分析发现超加工食品（UPF）消费与乳腺癌风险之间呈显著正相关（p < 0.05），证据确定性评为极低。这表明，与最低消费百分位数相比，最高超加工食品（UPF）消费百分位数与乳腺癌风险增加相关（HR = 1.10，95% CI：1.00–1.22）。此外，超加工食品（UPF）消费每增加10%与癌症发生可能性增加相关（OR = 1.10；95% CI：1.00–1.20）。

3.3.5 超加工食品（UPF）消费与其他器官系统癌症风险

三项Meta分析显示，超加工食品（UPF）消费每增加10%与肺癌（OR = 1.25）和甲状腺癌（OR = 1.59）风险增加相关，尽管这些结局的95% CI和异质性统计量未报告。两项Meta分析显示，超加工食品（UPF）消费每增加10%，慢性淋巴细胞白血病（OR = 1.08，95% CI：0.80–1.44）和中枢神经系统肿瘤（OR = 1.20，95% CI：0.87–1.66）的几率也增加。黑色素瘤皮肤癌与超加工食品（UPF）摄入之间未发现显著关联（OR = 0.98）。

3.4 定量证据的方法学质量

根据AMSTAR 2评估，在纳入的七项综述中，三项被评为低质量，四项为极低质量。因此，仅15%的结局指标（结直肠癌、乳腺癌和前列腺癌）被评为低质量，而其余85%被评为极低质量。最常见的偏倚来源包括未能报告原始研究的资金来源、缺乏排除研究列表及其排除理由，以及未能考虑纳入研究中的偏倚风险。

3.5 定量证据的确定性

根据GRADE评估，仅10%（n = 2）的关联被评为低确定性，而其余90%被评为极低，主要由于异质性和95% CI包含无效值而降级。在这些评级中，仅结肠癌和非贲门胃癌被认为具有低级别关联，而其他所有均归类为极低级别关联。

3.6 亚组分析

亚组分析结果显示，大多数亚组的方向和显著性水平与主分析一致，而少数显示不同结果。对于结直肠癌，老年组（年龄≥55岁）显示出更强的关联（RR = 1.34，95% CI：1.13–1.59），发达国家组也观察到强相关性（RR = 1.20，95% CI：1.11–1.30）。然而，在使用24小时膳食记录方法进行膳食评估的组中，关联不显著（RR = 1.16，95% CI：0.95–1.42）。对于乳腺癌，最高超加工食品（UPF）摄入量边缘性地与风险增加相关（HR = 1.10，95% CI：1.00–1.22）。然而，亚组分析表明，在绝经前女性中该关联无统计学显著性（RR = 1.12，95% CI：0.97–1.29）。超加工食品（UPF）消费的影响在其他亚组中有所不同，具有高异质性和不一致的结果，表明超加工食品（UPF）的影响可能因人群特征和研究设计而异。

3.7 敏感性分析

敏感性分析结果显示，对于总体癌症，在排除特定研究后，最高与最低超加工食品（UPF）摄入的合并HR为1.15（95% CI：1.08–1.22），异质性仍较高（I² = 75%，p = 0.004），表明超加工食品（UPF）消费与总体癌症风险之间的关联可能受研究特定特征（包括国家、年龄和性别）影响。对于结直肠癌和乳腺癌，在排除某些研究后，最高与最低摄入的合并HR分别为1.23（95% CI：1.06–1.25）和1.10（95% CI：1.02–1.42），异质性降低（I² = 49%，p = 0.014；I² = 31%，p = 0.005），表明结直肠癌和乳腺癌的关联可能受年轻人群研究的影响。在肝癌和胰腺癌的分析中，排除某些研究后异质性仍较高，表明超加工食品（UPF）与肝癌和胰腺癌的关联不稳健。

3.8 叙述性合成

一项无定量分析的系统评价显示，高剂量超加工食品（UPF）消费可能增加结直肠癌风险，与定量分析结果一致。

4 讨论

4.1 主要发现

本伞状综述（UR）系统性地总结了现有Meta分析（MA），并全面评估了超加工食品（UPF）消费与多种癌症风险之间的关联及证据可靠性。通过分析7项Meta分析（MA），发现超加工食品（UPF）消费与总体癌症、结直肠癌、乳腺癌、膀胱癌、卵巢癌、肾癌、肺癌、甲状腺癌等癌症风险呈正相关。然而，超加工食品（UPF）消费与前列腺癌、直肠癌、贲门胃癌、胰腺癌、食管癌、慢性淋巴细胞白血病、中枢神经系统肿瘤或黑色素瘤之间未发现显著关联。GRADE评估表明，大多数关联的证据确定性为极低或低，仅结直肠癌和非贲门胃癌具有低可信度。AMSTAR 2评估显示，纳入综述的方法学质量普遍较低，进一步削弱了证据可靠性。本研究结果与先前评估超加工食品（UPF）消费与健康结局关联的伞状综述一致。超加工食品（UPF）消费与癌症风险的关联可能源于多种生物学因素。在营养方面，超加工食品（UPF）通常富含添加糖、饱和脂肪和钠，但缺乏膳食纤维、维生素和有益植物化合物，可能通过促进肥胖、胰岛素抵抗、慢性炎症和氧化应激增加癌症风险。在食物层面，超加工食品（UPF）的物理结构变化可能导致进食速度加快和饱腹感信号延迟，进一步促进过量热量摄入。食品加工过程中产生的有害物质可能具有致癌性，食品添加剂以及从食品包装迁移的化学品可能影响激素代谢，从而增加激素相关癌症风险。此外，超加工食品（UPF）可能改变肠道微生物群组成，影响肠道屏障功能和免疫监视。本伞状综述（UR）纳入的Meta分析（MA）显示出显著异质性，大多数正相关I²值超过50%，可能反映原始研究在人群特征、膳食评估方法、超加工食品（UPF）定义、暴露水平分类和混杂因素调整方面的差异。敏感性分析为研究结果的稳健性提供了重要见解，对于总体癌症、结直肠癌和乳腺癌，排除某些研究后异质性降低，关联方向和显著性得以维持，表明这些发现相对稳健。然而，对于肝癌和胰腺癌，敏感性分析后异质性仍较高，表明这些关联不够稳健。亚组分析揭示了可能改变超加工食品（UPF）消费与癌症风险之间关联强度的多个因素，如年龄、地区、研究设计和膳食评估方法等。

4.2 优势与局限性

本综述具有几项优势：首先，它是首个专门聚焦于超加工食品（UPF）消费与癌症风险之间关系的伞状综述，系统综合了现有Meta分析（MA）的证据。其次，所有纳入研究均根据Nova分类系统定义超加工食品（UPF），提高了暴露评估的一致性。第三，进行了全面的亚组和敏感性分析以评估结果稳健性。第四，使用GRADE和AMSTAR 2工具评估了证据确定性和方法学质量。然而，存在若干局限性：结果依赖于纳入Meta分析（MA）及其原始研究的质量；缺乏随机对照试验，仅纳入观察性研究的Meta分析（MA），无法进行因果推断；大多数研究依赖食物频率问卷（FFQ），可能引入回忆偏倚；超加工食品（UPF）摄入量单位不一致；许多研究使用三分位数、四分位数或五分位数分类，而非标准化切点；未考虑特定类型超加工食品（UPF）的差异；多数研究来自巴西、美国和欧洲国家，限制了普遍性；纳入研究的方法学质量普遍较低。本综述强调了当前证据基础的薄弱，并为未来研究提出建议：需要更大规模的前瞻性队列研究，使用标准化超加工食品（UPF）定义和一致摄入单位；开发专门针对Nova分类系统的膳食评估工具；采用创新方法如机器学习辅助Nova分类；仔细考虑潜在混杂因素并应用因果推断方法；聚焦超加工食品（UPF）亚类的研究；增加来自亚洲、非洲和拉丁美洲等地区的研究；进一步调查潜在效应修饰因子，如年龄、性别、激素状态和遗传因素。

5 结论

本伞状综述（UR）表明，超加工食品（UPF）消费可能与几种癌症（包括总体癌症、结直肠癌和乳腺癌）的风险升高相关，尽管证据确定性总体仍较低。当前数据不足以支持制定决定性的公共卫生政策。为确认这些发现并为癌症预防策略奠定坚实基础，未来使用标准化超加工食品（UPF）定义和一致评估方法的高质量前瞻性研究至关重要。