文章摘要
- 癌症診斷後，BMI較高者存活率反而更好。: 傳統觀念認為肥胖增加罹癌風險，但這項研究發現，在癌症確診後，體重指數（BMI）超過22.5的患者，其全因死亡風險反而有所降低，呈現出「肥胖悖論」現象，挑戰了既有的減重建議。
- 最佳存活區間為BMI 29.6至34.2。: 研究進一步精確指出，癌症患者的最低死亡風險發生在體重指數（BMI）介於29.6至34.2之間。這表明並非「越重越好」，而是存在一個特定且較高的體重範圍，可能對患者預後有利。
- 較高BMI可延長壽命，男性最多6年，女性3年。: 研究結果顯示，與正常體重患者相比，體重過重或肥胖的男性癌症患者預期壽命可延長達6年，女性則可延長達3年。這項發現為癌症患者的體重管理提供了重要的臨床參考價值。
過往研究普遍指出，過多的體重會增加罹患多種惡性腫瘤的風險，並提升整體死亡率。然而，在許多慢性疾病患者群中，包括心血管疾病、肺部疾病及末期腎病等，卻存在一種「肥胖悖論」現象，即體重過重或肥胖的身體質量指數（BMI）反而與較低的死亡風險相關。這種矛盾的關聯引發了醫學界的廣泛關注。
對於癌症患者與存活者這龐大且日益增長的群體而言，他們對於改善預後的生活方式因素資訊需求甚殷。目前臨床指南多建議癌症患者應達到或維持正常體重（BMI 18.5–24.9），但這些建議主要源自於癌症「預防」數據的推論。然而，體重過多在癌症「發展」中的生物學機制，可能與在癌症「預後」中的生物學機制有所不同。
迄今為止，診斷後的體重對癌症預後的影響尚未完全明瞭，且缺乏隨機試驗證據來檢視有意識的體重變化對癌症結果的衝擊。先前關於體重與癌症患者預後之間關聯性的研究結果亦存在矛盾。部分研究支持癌症中的肥胖悖論，顯示體重過重或肥胖的BMI可能預測較好的癌症患者預後；但也有其他研究得出相反的結論。
這些不一致的結果可能源於多種方法論問題，例如相對較小的樣本量、單次BMI測量、BMI測量時間點（例如診斷前、診斷期間或某些癌症治療前）、體重和身高由自我報告、BMI臨界值選擇的精確度不足、統計方法不佳（將BMI視為分類或線性變數）、選擇偏差、未測量變數的混淆（特別是吸煙和合併症），以及反向因果關係等。此外，過往多數研究主要集中在常見癌症，對於相對不常見癌症的數據則相對稀少。
為了解決這些潛在的研究限制，來自美國德州大學MD安德森癌症中心的研究團隊，系統性地分析了一個涵蓋114,430名成人癌症患者的大型前瞻性隊列。這項研究旨在探討在診斷周圍（即診斷後一年內）的身體質量指數（BMI）與24種不同癌症類型的全因死亡率之間的關聯。
研究參與者皆來自MD安德森癌症患者與生還者隊列，納入標準包括：在MD安德森診斷後一年內註冊並經組織學確認為新發癌症；診斷時年齡≥18歲；診斷後一年內至少進行一次BMI測量；且患者歷史數據庫（PHDB）中具備核心流行病學數據。最終研究隊列涵蓋了2001年至2014年間診斷的114,430名癌症患者。
體重和身高數據由醫療專業人員在例行醫療訪視中測量，確保了數據的準確性，避免了自我報告的潛在誤差。研究期間每位患者體重和BMI測量的中位數為12次，範圍從1到1076次。研究人員根據這段時間內所有診斷後的BMI測量值，計算出時間加權的平均診斷周圍BMI。
在統計分析方面，研究團隊運用限制性立方樣條分析來評估BMI作為連續變數與全因死亡率之間的多變量調整關聯，並選擇了22.5作為參考BMI值，此值在一般人群的大型前瞻性研究中與最低全因死亡率相關。潛在的混雜因素經過嚴格篩選和調整，包括診斷年齡、性別、種族/民族、婚姻狀況、教育程度、吸煙與飲酒狀況、自評整體健康狀況、合併症數量、腫瘤分期、先前治療以及在MD安德森的治療方案等，以最大程度地確保結果的可靠性。同時，研究也進行了多項敏感性分析，以排除先前體重減輕等潛在偏差的影響。
研究結果令人驚訝地揭示了診斷期間的BMI與死亡風險之間呈現「J」型關聯，這在跨癌症類型的綜合分析中尤為顯著。具體而言，與BMI為22.5的患者相比，BMI低於22.5的患者全因死亡風險顯著增加。更重要的是，BMI高於22.5的患者反而與全因死亡風險降低相關，儘管這種關聯呈現非線性趨勢。
研究發現，癌症患者的最低死亡風險落在BMI 29.6至34.2的區間內。當BMI值過高時，死亡風險才會逐漸回升至甚至超過基準值。這項「肥胖悖論」現象在24種癌症類型中的23種中均觀察到體重較高的患者死亡風險降低，並且在排除潛在選擇偏差、吸煙和合併症的混淆因素以及反向因果關係後，這一結果依然穩健。
數據進一步顯示，與體重正常的患者（BMI 18.5–24.9）相比，體重過重（BMI 25–29.9）的患者死亡風險降低了15%（危險比[HR] = 0.85，95%信賴區間[CI] = 0.83–0.87），而肥胖（BMI ≥30）的患者死亡風險則降低了18%（HR = 0.82，95% CI = 0.80–0.85）。相反，體重不足（BMI <18.5）的患者死亡風險則增加了44%（HR = 1.44，95% CI = 1.36–1.53）。
在預期壽命方面，研究指出體重過重和肥胖的BMI與更長的預期壽命相關。特別是，在診斷年齡為40歲的男性中，體重過重和肥胖的患者預期壽命分別比正常體重患者長達4.5年和5.9年。同樣地，在診斷年齡為45-55歲的女性中，體重過重患者預期壽命可延長達2.4年；而在診斷年齡為50歲的女性肥胖患者中，預期壽命可延長達3年。
這些關聯在腫瘤分期、是否有先前體重減輕、性別、診斷年齡、種族/族裔、吸煙狀態、合併症數量、腫瘤分化和治療方案等不同子組中，普遍保持一致。此外，無論是肥胖相關癌症還是非肥胖相關癌症，甚至在排除早期死亡患者後，這種趨勢依然存在，進一步加強了研究結果的可靠性。
這項研究結果直接挑戰了目前鼓勵癌症患者維持正常BMI（18.5–24.9 kg/m²）的臨床指南。樣條分析清楚地顯示，BMI介於29.6–34.2的患者擁有最低的死亡風險。在24種特定癌症中的23種中，都發現超重或肥胖BMI與較低的死亡風險相關，而且這些結果在努力排除潛在的選擇偏差、吸煙和合併症的混淆以及反向因果關係後依然成立。
部分學者認為，癌症患者中觀察到的肥胖或超重生存悖論反映了真實的生物學效應，而另一些則懷疑是方法學限制所致。本研究透過嚴謹的方法學分析，包括分層研究肥胖相關與非肥胖相關癌症，發現額外體重帶來的生存益處在兩者中均存在，排除了碰撞偏差作為唯一解釋。同時，無論吸煙狀態或合併症情況如何，額外體重帶來的生存益處依然存在，表明吸煙和合併症的混淆因素也無法完全解釋這一現象。
對於反向因果關係（即預後不良的癌症導致體重減輕），研究團隊也進行了多項敏感性分析。儘管未能獲取所有患者的診斷前BMI數據，但在約25,000名有先前體重減輕資料的患者子集中，發現這些關聯在沒有先前體重減輕的患者中依然成立。此外，在局部腫瘤或分化良好的腫瘤亞組、整體生活品質良好的患者中，以及在逐步排除癌症診斷後早期死亡的患者後，超重和肥胖患者的死亡率風險降低現象仍然持續。這表明反向因果關係亦無法完全解釋這種生存益處。
從生物學角度來看，癌症患者體重較重可能具有生存優勢是合理的。額外的體重可作為生理和營養儲備，有助於克服腫瘤生長本身以及癌症治療帶來的負面代謝影響。高BMI患者通常擁有足夠的瘦體重，這與癌症患者較好的預後相關。此外，在慢性疾病情境下，脂肪組織（特別是皮下和臀股部脂肪）具有多種有益效應，例如分泌心臟保護性脂肪因子（如脂聯素）和預防骨折等，這些可能抵消整體肥胖帶來的不利影響。
然而，研究團隊也強調，這些發現絕不意味著反對全球遏制肥胖流行的必要性，因為肥胖確實增加了普通人群罹患癌症及許多其他疾病的風險。本研究結果僅適用於癌症患者，對這一群體而言，理想體重可能向上偏移。此外，由於最低死亡風險出現在BMI 29.6至34.2的範圍內，數據並不支持「越重越好」的觀點。本研究僅評估了診斷後一年內的BMI，未來還需進一步研究探討癌症治療及生存期間BMI變化對預後的影響。
鑑於肥胖流行和過量體重帶來的癌症風險增加，越來越多的癌症患者在確診時處於肥胖或超重狀態。在缺乏隨機對照試驗確證有意減重能改善癌症預後的情況下，對於診斷後BMI處於超重或輕度肥胖範圍的癌症患者，推薦減重可能並不合理。一項針對前列腺癌患者的隨機臨床試驗甚至顯示，有意減重可能對腫瘤產生不利影響。因此，與其專注於可能無法改善癌症預後甚至有害的減重，或許更為謹慎的做法是建議其他生活方式調整，如增加體能活動、健康飲食和戒煙。本研究結果支持進一步探索肥胖和超重癌症患者觀察到改善結果的潛在機制，為基於證據制定癌症照護中的體重管理策略提供支持，並建議重新審視現行對於過重或肥胖癌症患者普遍推薦減重的做法。
建議行動
- 癌症患者在體重管理上應諮詢專業醫師意見，不宜盲目追求減重。
- 保持健康的生活方式，如均衡飲食、規律運動和戒菸，對癌症預後仍至關重要。
- 對於體重過輕的癌症患者，應特別注意營養攝取，避免進一步的體重流失。
- 醫療專業人員應重新評估現行針對癌症患者的體重管理指南，考慮「肥胖悖論」的潛在影響。
- 鼓勵進行更多隨機對照試驗，以釐清體重干預對癌症患者預後的真實影響。
結論
總而言之，儘管普遍認為體重過重會增加罹癌風險，這項大規模研究卻指出，癌症患者在診斷後若保持過重或輕度肥胖的體重指數（BMI），其存活率反而可能更高。此「肥胖悖論」的發現，即使在排除多種方法學限制後依然成立，強烈建議醫學界應重新審視目前針對過重或肥胖癌症患者一概推薦減重的指導方針，並為未來基於證據的癌症照護體重管理策略提供新的思考方向。
參考文獻
- Tu H, McQuade JL, Davies MA, et al. Body mass index and survival after cancer diagnosis: A pan-cancer cohort study of 114 430 patients with cancer. Innovation (Camb). 2022;3(6):100344. Published 2022 Oct 18. doi:10.1016/j.xinn.2022.100344
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