饮食炎症与食管癌：维吾尔族人群风险分析
新疆东突厥斯坦维吾尔
转载翻译
饮食炎症与食管癌：维吾尔族人群风险分析
研究显示，在中国东突厥斯坦维吾尔族人群中，高饮食炎症指数（DII）与食管癌风险显著正相关。通过分析359名患者与380名对照组数据，证实促炎饮食习惯是导致该地区食管癌高发的重要可控因素。
背景：饮食炎症指数（DII®）是什么？
饮食炎症指数（Dietary Inflammatory Index, DII®）是一种用于评估个人饮食整体炎症潜力的科学工具。它通过量化饮食中促炎成分（如饱和脂肪、碳水化合物）与抗炎成分（如纤维、抗氧化剂）的比例，预测饮食对人体系统性炎症水平的影响，从而评估患癌等慢性疾病的风险。
饮食炎症指数与中国东突厥斯坦维吾尔自治区食管癌风险的关系
摘要：饮食已被证明对炎症和食管癌都有影响。本研究调查了饮食炎症指数（DII®）与中国东突厥斯坦维吾尔自治区食管癌风险之间的关联。研究于2008年至2009年间在乌鲁木齐和石河子进行了一项病例对照研究。通过经过验证的食物频率问卷（FFQ）评估饮食摄入量，计算出359名食管癌新发患者和380名医院对照组的DII评分。DII评分越高，代表饮食的促炎性越强。研究采用逻辑回归分析来评估DII评分与食管癌风险之间的关联。结果显示，食管癌患者的DII中位数评分（-0.35；四分位距（IQR）= -2.25, 1.86）显著高于对照组（-1.41；IQR -3.07, 0.40）。多变量逻辑分析揭示了较高的DII评分与食管癌风险之间存在正相关（第四四分位数与第一四分位数相比，OR=2.55；95%置信区间1.61, 4.06；趋势P值 < 0.001）。促炎饮食似乎与中国东突厥斯坦维吾尔自治区食管癌风险增加有关。文中讨论了具体的致癌机制。本研究积累的证据表明，鼓励摄入更多抗炎食物可能是保护中国这一高风险地区人群免受食管癌侵害的一种策略。
食管癌在全球所有癌症中的发病率排名第八，据估计2012年有455800例新发病例和400200例死亡病例 [1]。食管癌的发病率在不同地理区域差异很大 [2]，这凸显了营养和生活方式因素在食管癌病因学中的潜在作用。由于缺乏早期临床症状，食管癌通常在晚期才被诊断出来。这些患者的预后仍然很差，5年生存率低于20% [3]。因此，食管癌的一级预防是公共卫生的重中之重。
食管癌有两种组织学类型，即鳞状细胞癌和腺癌。虽然人们认为鳞状细胞癌与烟草暴露的关系更为密切 [4,5]，但基于饮食炎症指数（DII®）的研究发现，这两种类型都与饮食相关的炎症有关 [6]。根据中国国家癌症中心最近收集的数据，食管鳞状细胞癌（ESCC）是最常见的类型，占中国食管癌病例的近90% [7]。目前已明确，吸烟和饮酒是ESCC的重要危险因素 [8]。高加工肉类饮食和经常饮用过热饮料也可能增加患ESCC的风险。食管腺癌（EAC）的主要病因是胃食管反流和身体肥胖（表现为BMI、腰围和腰臀比增加）。有证据表明，水果和蔬菜摄入量低与ESCC和EAC的风险增加有关 [9]。
慢性炎症是指炎症细胞因子在循环和组织中持续存在的一种状态，已被证明在多种上皮癌的发生发展中起着关键作用 [10,11]。特别是，慢性炎症已被证明是食管癌发生的重要危险因素，尤其是涉及ESCC的上皮损伤 [12,13]。
饮食习惯代表了可改变的因素，已被证明会影响炎症 [14-17] 和食管癌 [18-20]。饮食代表了一系列复杂的暴露因素，它们经常相互作用，并对炎症反应和健康结果产生累积影响。DII的开发旨在评估个人饮食的炎症潜力 [21]。促炎饮食的特点是大量摄入富含饱和脂肪酸（SFA）和碳水化合物的食物，而富含纤维、多不饱和脂肪酸（PUFA）、类黄酮和其他抗氧化膳食成分的食物摄入量较低。DII已在各种纵向和横断面研究中通过多种炎症标志物得到验证，包括C反应蛋白（CRP） [22]、白细胞介素-6（IL-6） [23] 和肿瘤坏死因子-α（TNF-α） [24]。DII已在西班牙和意大利的病例对照研究 [25,26] 以及美国的三项队列研究 [27-29] 中与结直肠癌风险相关联，并与意大利病例对照研究中多种癌症的风险相关联 [30-33]。具体到食管癌，DII已被证明与意大利、伊朗、瑞典和爱尔兰的食管癌风险有关 [6,24,31,34]。
位于中国西北部的东突厥斯坦维吾尔自治区是构成亚洲食管癌高发带的地区之一 [35]。本研究的目的是调查通过DII衡量的促炎饮食是否与居住在中国这一偏远地区的成年人食管癌风险增加有关。这是中国首个研究这一关联的研究。
方法
研究设计与参与者
（此处省略关于对照组筛选的社会心理学网站引用说明）为了在对照组人数多于可面试人数时进行最终选择，我们使用了（http://www.socialpsychology.org）。在按性别和年龄（±5岁）进行频率匹配的400名符合条件的对照组中，最终有380人同意参加研究（应答率为95%）。在病例组和对照组的参与者与非参与者之间，人口统计学变量（年龄、教育程度和婚姻状况）未发现显著差异。鉴于359名病例患者和380名对照参与者的样本量，以及0.05的双侧统计显著性水平，我们的研究有超过99%的把握度检测到与促炎饮食相关的食管癌风险增加2倍 [31]。在此把握度计算中，促炎饮食的摄入率在癌症患者组和对照组中分别估计为40%和25%。
研究方案已获得参与医院和科廷大学人类研究伦理委员会的批准（批准号：HR 56/2006）。所有参与者均获得了书面知情同意，并被保证所提供信息的机密性以及在不承担任何后果的情况下随时退出的权利。
访谈与暴露测量
所有参与者均由受过培训的护士进行面对面访谈，通常在近亲在场的情况下进行，以促进对饮食习惯的回忆 [37]。护士了解参与者的病例对照状态，但对研究假设保持盲态。结构化问卷包括人口统计学特征、人体测量学、个人健康和家族病史、饮食和生活方式，包括吸烟和饮酒。我们使用了一份包含137项的半定量食物频率问卷（FFQ），该问卷经过验证，涵盖了中国西北地区常见的蔬菜、水果、肉类、禽类、谷物和饮料，用于收集饮食信息 [38]。摄入频率和数量均有详细记录。饮食变量的回忆参考期设定为病例确诊前5年和对照组访谈前5年。每周摄入至少500毫升酒精饮料的参与者被归类为经常饮酒者；否则被称为从不/很少饮酒者。
碳水化合物、蛋白质、胆固醇、脂肪、饱和脂肪酸、纤维、烟酸、叶酸、硫胺素、核黄素、维生素C、维生素E、维生素B6、β-胡萝卜素、铁、镁和锌的每日摄入量，是根据中国食物成分表，利用每种食物或饮料的摄入频率和数量估算得出的 [39]。由于中国食物成分表中缺少相关数值，我们使用美国农业部营养数据库进行维生素B12、单不饱和脂肪酸（MUFA）、n-3脂肪酸、n-6脂肪酸、多不饱和脂肪酸和饱和脂肪酸的换算 [40]。
在2008年1月到2009年12月期间，中国东突厥斯坦（中国政府称为新疆）的乌鲁木齐和石河子开展了一项基于医院的食管癌病例对照研究。研究对象是从新疆肿瘤医院、石河子市人民医院、奎屯医院以及石河子大学医学院第一附属医院招募的。研究人员查阅了医疗记录和病理报告，筛选出在过去12个月内确诊、且经病理学证实为食管癌的患者。病理诊断依据的是国际肿瘤疾病分类标准（ICD-O-3代码：C150-C155, C158, C159）[36]。那些未经病理证实患有食管癌的患者，以及自述有记忆力问题的患者被排除在外。在确定的364名符合条件的患者中，有359人同意参加研究。
在同一时期，对照组是从上述医院的眼科、骨科、呼吸内科和理疗科的住院病房中招募的。对照组的排除标准包括：既往有恶性肿瘤诊断史、长期接受医疗饮食控制，以及自述有记忆力问题。随机数是使用Research Randomizer软件生成的。
饮食炎症指数（DII）评分的计算
DII的开发[17]和验证[22]过程在其他文献中已有说明。通过对1950年至2010年间发表的同行评审文献进行评估，该评分基于1943篇文章，涉及45个具体的营养素、食物或黄酮类物质摄入参数。每个参数根据其对六种既定炎症生物标志物（IL-1b、IL-4、IL-6、IL-10、TNF-α和CRP）的影响，被赋予相应的分值：增加炎症（+1）、减少炎症（-1）或无影响（0）。
每个食物参数的评分根据研究设计和研究文章的总数进行了加权。随后，根据加权文章总数的比例计算出整体参数特异性炎症效应评分：即每个参数的促炎加权文章比例减去抗炎加权文章比例。对于文献基础扎实的参数，即加权文章数量超过236篇中位数的，赋予其完整分值。对于加权文章数量少于236篇的参数，则根据其数量与中位数的距离进行调整。
来自食物频率问卷（FFQ）的实际饮食摄入数据，通过与每个参数的全球每日平均摄入量及标准差进行对比，转换成了Z分数。全球摄入数据基于世界不同地区11个国家的消费数据。为了减少饮食数据中常见的偏态影响，Z分数被转换为比例值。接着，通过将比例乘以2并减去1，使这些数值以零为中心。每个摄入参数的中心化比例随后乘以其各自的参数特异性炎症效应评分。最后，将所有食物参数特异性的DII评分相加，得出每位研究参与者的总DII评分，公式为：DII = b1 × n1 + b2 × n2 + … + b22 × n22，其中bi（i = 1, …, 23）是指从文献中得出的每个可评估食物参数的炎症效应评分，ni是指从FFQ饮食数据中计算出的食物参数特异性中心化百分位数。DII计算的步骤如图1所示。在本研究中，45个DII食物参数中有23个可以从FFQ中导出，因此被用于计算DII评分。这些参数包括：能量、碳水化合物、蛋白质、脂肪、饱和脂肪酸、铁、胆固醇、纤维、多不饱和脂肪酸、n-3脂肪酸、n-6脂肪酸、烟酸、硫胺素、核黄素、镁、锌、维生素C、维生素E、维生素B6、维生素B12、β-胡萝卜素、大蒜和洋葱。酒精摄入量未被纳入DII计算，因为没有记录每日消费信息。所有这些食物参数特异性的DII评分相加，构成了研究中每位受试者的总DII评分。
统计分析
DII评分根据对照组的分布情况被分为四个四分位数。分类变量使用卡方检验。连续变量使用学生t检验或曼-惠特尼U检验来比较病例组和对照组的样本特征及DII评分。随后进行了卡方检验和单因素方差分析，以测试参与者特征在DII评分四分位数间的差异。
接着进行了无条件逻辑回归分析，以确定DII评分与食管癌风险之间的关联，并将最低水平的DII评分作为参考类别。考虑的潜在混杂变量包括：年龄（岁）、性别、受教育程度（无/小学、中学、大专及以上）、BMI（5年前，kg/m2）、总能量摄入（kJ/d (kcal/d)）、吸烟状况（从不、曾经）、饮酒（从不/很少、经常）以及一级亲属的癌症家族史（无、有）。这些变量是基于同行评审文献中已确立或合理的风险因素。所有变量均被纳入多变量逻辑回归模型中。
除了报告粗略和调整后的比值比（OR）及其相应的95%置信区间（CI）外，还通过线性趋势检验评估了剂量-反应关系。所有统计分析均使用SPSS 22版本（IBM公司）软件包进行。
结果
表1比较了按病例-对照状态划分的样本特征和DII评分。病例组和对照组的平均年龄为61.0岁（标准差11.4），平均BMI为24.1 kg/m2（标准差3.7）。约72%的病例为男性，54%吸烟，46%经常饮酒。与对照组相比，食管癌患者更倾向于属于少数民族（与汉族相比）、受教育程度较低，且有食管癌家族史。本研究中的DII评分范围从-4.72（最抗炎评分）到4.18（最促炎评分）。食管癌患者的DII评分中位数（-0.35，四分位间距IQR -2.25, 1.86）显著高于对照组（-1.41，IQR -3.07, 0.40）。
DII四分位数下的研究特征见表2。摄入更多促炎饮食（即DII评分更高）的参与者年龄更大，更有可能属于少数民族（而非汉族），且更有可能吸烟。
逻辑回归分析的结果见表3。较高的DII评分（表明饮食更具促炎性）与食管癌风险增加相关，并具有显著的剂量-反应关系（趋势P值 < 0.001）。与DII评分最低四分位数的参与者相比，最高四分位数的参与者调整后的OR为2.55（95% CI 1.61, 4.06）。属于少数民族（调整后OR 1.86；95% CI 1.24, 2.80）、有食管癌家族史（调整后OR 2.74；95% CI 1.60, 4.66）、受教育程度低于中学（调整后OR 1.82；95% CI 1.09, 3.06）以及吸烟（调整后OR 1.59；95% CI 1.07, 2.36）也与食管癌风险升高显著且独立相关。未发现这些因素与DII之间存在显著的交互作用。
讨论
这项在中国西北地区开展的病例对照研究结果表明，摄入更具促炎性的饮食（如较高的DII评分所示）与食管癌风险增加有关。这是中国首个探讨DII评分与食管癌之间关联的研究。我们的发现与瑞典一项基于人口的病例对照研究结果基本一致。
图1说明：
回顾1950年至2010年间发表的文章，共有1943项研究将45个食物参数与炎症生物标志物联系起来。
为每个食物参数计算评分：如果效果是促炎的（显著增加IL-1b、IL-6、TNF-α或CRP，或减少IL-4或IL-10），则每篇文章计+1分；如果效果是抗炎的（显著减少IL-1b、IL-6、TNF-α或CRP，或增加IL-4或IL-10），则计-1分；如果食物参数没有引起任何显著的炎症变化，则计0分。
每个食物参数的评分根据研究设计进行加权。权重分别为：10（实验设计）、8（观察性研究）、7（病例对照研究）、6（横断面研究）、5（动物实验）、3（细胞培养）。
通过从促炎部分减去抗炎部分，计算出食物参数特异性的整体炎症效应评分。如果加权文章总数少于236篇，则对该分数进行校正。在这种情况下，原始的整体炎症评分乘以加权文章总数除以236。
本研究中无法获得22个食物参数的数据。
这项研究中，每位参与者都有23项饮食参数，我们根据全球数据库中这23项参数的平均值和标准差，计算出了每位参与者的Z分数和中心百分位数。这个全球数据库是基于全球11个国家对最初45项饮食参数的摄入情况建立的。
我们将每项饮食参数的中心百分位数，乘以各自的整体饮食参数特异性炎症效应评分，从而得出了饮食参数特异性炎症指数评分。
最后，把所有饮食参数特异性炎症指数评分加在一起，就得出了每位参与者的整体饮食指数评分。
图1：在中国食管癌病例对照研究中，创建饮食炎症指数的步骤流程。CRP，C反应蛋白。
在食管鳞状细胞癌（比值比第4四分位数对比第1四分位数：4.35；95%置信区间：2.24, 8.43）、食管腺癌（比值比第4四分位数对比第1四分位数：3.59；95%置信区间：1.87, 6.89）以及胃食管交界处腺癌（比值比第4四分位数对比第1四分位数：2.04；95%置信区间：1.24, 3.36）中，均观察到了与饮食炎症指数的显著关联。所有食管癌亚型在饮食炎症指数的各个四分位数中都呈现出显著的趋势 [6]。当前研究的结果也与之前在伊朗 [24] 和意大利 [31] 进行的两项研究结果一致，这两项研究都表明，促炎饮食与食管鳞状细胞癌的高风险相关。除了这些研究（饮食炎症指数大于1.20对比小于等于1.20的比值比为8.24；95%置信区间：2.03, 33.47；以及第5四分位数对比第1四分位数的比值比为2.46；95%置信区间：1.40, 4.36；趋势P值小于0.001）之外，
饮食炎症指数也被证明与反流性食管炎（比值比：1.87；95%置信区间：0.93, 3.73）、巴雷特食管（比值比：2.05；95%置信区间：1.22, 3.47）以及食管腺癌（比值比：2.29；95%置信区间：1.32, 3.96）的患病几率显著增加有关 [34]。饮食炎症指数与食管癌之间观察到的正相关，其可能的机制之一可能是通过增加促炎细胞因子（如血管内皮生长因子、C反应蛋白和白细胞介素-8）的水平来介导的。这些细胞因子构成了食管肿瘤微环境的重要组成部分。因此，它们通过包括促进增殖、诱导血管生成以及抑制免疫细胞向肿瘤部位募集等多种过程，在癌症的发生、生长和进展中发挥关键作用 [42]。缺氧是炎症组织中常见的低氧状态，它会导致DNA损伤并诱导致癌因子，进而导致癌症进展 [42]。炎症还会改变细胞外基质，并为正在形成的肿瘤提供结构支持 [42]。白藜芦醇是葡萄的重要成分，已被发现是一种天然的环氧合酶-2抑制剂，参与抗炎途径 [43]。另一种植物化学物质姜黄素，在姜黄中含量丰富，可以下调炎症，并已被证明有能力防止促炎化学物质核因子-κB的激活 [44]。在这一人群中很少食用的海鱼中含量丰富的n-3脂肪酸，可以刺激与食管癌保护相关的抗炎信号分子 [45]。
这项研究增加了明确指出饮食相关炎症在食管癌发生中作用的研究证据。与烟草的影响不同，烟草的影响在鳞状细胞癌中似乎更强 [4,5]，而饮食的影响似乎对两种组织病理学亚型都有影响 [34,46-48]。我们在瑞典的研究结果加强了这一发现 [6]，该研究发现食管鳞状细胞癌和食管腺癌的患病几率增加几乎相同，分别为4.35和3.59。
有些机制可能不分具体的组织病理学类型而表现出来。例如，C反应蛋白和某些白细胞介素（如白细胞介素-6）似乎对食管鳞状细胞癌和食管腺癌都有影响 [49]。这些细胞因子调节与炎症相关的过程，这些过程发生在致癌途径中，且似乎不分组织病理学亚型而起作用。众所周知，两种组织病理学亚型都与炎症有关。慢性炎症在食管鳞状细胞癌生长中的影响是公认的 [31,50-52]。同样，炎症在从巴雷特食管到腺癌的恶性转化过程中的影响也得到了特别明确的定义 [53-55]，包括与饮食和炎症反应密切相关的氧化应激在反流性食管炎中的作用 [56]。
一些暴露因素，例如饮用温度非常高的饮料，在逻辑上会影响食管近端，而大多数食管鳞状细胞癌发生在那里 [57]。此外，在中国，一些推测的环境因素被认为特别影响食管鳞状细胞癌 [58]。
某些针对特定癌症亚型的过程正在显现。然而，鉴于该领域尚处于起步阶段，这种影响的特异性很难确定。例如，Janus激酶/信号转导及转录激活因子3（JAK/STAT3）可能通过促进核因子-κB和环氧合酶-2之间的串扰，在食管鳞状细胞癌中发挥独特作用，而众所周知，这两者将炎症与肿瘤发生联系起来。在食管鳞状细胞癌细胞系中阻断JAK/STAT3途径似乎可以调节细胞生长并抑制血管生成 [59]。随着食管腺癌的迅速增加，人们也开始关注理清这种癌症的炎症相关途径。这些途径包括局部免疫反应、组织微环境、代谢特征、细胞内信号传导和微小核糖核酸 [12]。鉴于目前的知识水平，没有任何证据支持这些机制仅限于某种特定组织病理学类型的肿瘤。例如，虽然已知食管鳞状细胞癌中细胞因子的失调，且血管内皮生长因子家族成员可能在食管鳞状细胞癌中发挥重要作用 [60]，但这一过程同样可能适用于食管腺癌。同样，虽然饮食对微生物群的影响已在食管腺癌中进行了研究 [61]，但这些影响可能并非癌症组织学所特有。然而，必须记住，腺癌发生在食管远端，那里的微生物群影响可能与食管近端不同。这种潜在的缺乏特异性可能有助于客观地看待这项中国研究的结果，在该研究中，无法区分亚型（尽管在该人群中鳞状细胞癌比腺癌多得多）。
本研究的局限性包括病例对照设计的回顾性性质。虽然在收集暴露信息时有报告过去暴露情况的说明，但无法确定真实的先后顺序。这限制了关于饮食炎症指数与食管癌之间因果关系的推论。
表1：中国新疆，2008年1月至2009年12月，病例组与对照组的参与者特征及饮食炎症指数比较（数字和百分比；平均值和标准差；中位数和四分位间距）
变量：性别（男、女）、民族（汉族、少数民族）、教育程度（无/小学、中学、大学）、吸烟状况（从不、曾经）、饮酒状况（从不/很少、经常）、一级亲属癌症家族史（无、有）、访谈年龄（岁，均值、标准差）、5年前体重指数（kg/m2，均值、标准差）、能量摄入（千焦/天，均值、标准差）、能量摄入（千卡/天，均值、标准差）、饮食炎症指数（中位数、四分位间距）。
表2：中国新疆，2008年1月至2009年12月，所有参与者在饮食炎症指数四分位数（Q）下的参与者特征（数字和百分比；平均值和标准差）
性别 0 · 36 男性 112 75 · 2 123 72 · 8 132 72 · 9 162 67 · 5 女性 37 24 · 8 46 27 · 2 49 27 · 1 78 32 · 5 民族 0 · 002 汉族 135 90 · 6 133 78 · 7 134 74 · 0 190 79 · 2 少数民族 14 9 · 4 36 21 · 3 47 26 · 0 50 20 · 8 教育程度 0 · 11 无/小学 57 38 · 3 69 40 · 8 71 39 · 2 122 50 · 8 中学 75 50 · 3 75 44 · 4 89 49 · 2 92 38 · 3 大学及以上 17 11 · 4 25 14 · 8 21 11 · 6 26 10 · 8 吸烟情况 0 · 08 从不 58 38 · 9 82 48 · 5 92 50 · 8 124 51 · 7 有过 91 61 · 1 87 51 · 5 89 49 · 2 116 48 · 3 饮酒情况 0 · 19 从不/很少 74 49 · 7 78 46 · 2 92 50 · 8 136 56 · 7 经常 75 50 · 3 91 53 · 8 89 49 · 2 104 43 · 3 直系亲属癌症家族史 0 · 11 无 127 85 · 2 150 88 · 8 144 79 · 6 205 85 · 4 有 22 14 · 8 19 11 · 2 37 20 · 4 35 14 · 6 访谈时年龄（岁） 0 · 25 平均值 61 · 3 59 · 8 62 · 2 60 · 8
标准差 11 · 8 11 · 2 11 · 2 11 · 5 体质指数（千克/平方米） 0 · 69 平均值 22 · 3 22 · 3 21 · 9 22 · 3
标准差 3 · 8 3 · 6 3 · 9 3 · 6
* 卡方检验或单因素方差分析用于比较饮食炎症指数四分位组间的差异。
表3. 2008年1月至2009年12月东突厥斯坦食管癌风险与饮食炎症指数的关系（数字和百分比；比值比和95%置信区间）
病例 对照 未调整 调整后
饮食炎症指数 % % 比值比 95%置信区间 比值比* 95%置信区间 趋势P值*
所有参与者（n 739） < 0 · 001 Q1（< − 3 · 067） 54 15 · 0 95 25 · 0 1 · 00 1 · 00 Q2（− 3 · 067至 − 1 · 462） 74 20 · 6 95 25 · 0 1 · 37 0 · 87, 2 · 15 1 · 39 0 · 86, 2 · 23 Q3（− 1 · 461至 0 · 334） 86 24 · 0 95 25 · 0 1 · 59 1 · 02, 2 · 48 1 · 45 0 · 90, 2 · 34 Q4（≥ 0 · 335） 145 40 · 4 95 25 · 0 2 · 69 1 · 76, 4 · 10 2 · 55 1 · 61, 4 · 06
Q，四分位组。* 逻辑回归模型调整了年龄（岁）、性别、民族（汉族、少数民族）、教育程度（无/小学、中学、大学及以上）、体质指数（5年前，千克/平方米）、总能量摄入（千焦/天（千卡/天））、吸烟情况（从不、有过）、饮酒情况（从不/很少、经常）以及直系亲属癌症家族史（无、有）。
促炎饮食与食管癌风险。我们也不能排除选择偏倚（即倾向于更健康的病例），因为在过去12个月内死于食管癌的患者没有被纳入研究。尽管如此，使用四家医院在一定程度上减少了选择偏倚，因为这些医院服务于整个覆盖区域。因此，参与者很可能代表了东突厥斯坦维吾尔自治区目标人群。虽然对习惯性食物和饮料消费的回忆不应受到病例-对照状态的影响，但饮食评估是基于自我报告的，这可能会在参与者的回答中引入一些回忆误差，特别是考虑到饮食摄入的回忆期被设定为访谈前5年。因此，我们在亲属在场的情况下进行了面对面访谈，以帮助提高他们回答的准确性 [37]。此外，通过对所有参与者隐瞒研究假设，信息偏倚被最小化；也就是说，在访谈时，促炎饮食与中国西北部食管癌风险增加相关的观点并不普遍。酒精饮料摄入也是一个薄弱环节，因为状态被分类为从不/很少与经常，而不是每日酒精摄入量。由于该变量被用于多变量逻辑回归模型，可能仍存在一些残留的混杂因素。最后，由于缺乏食管癌组织学亚型的信息，无法进行食管肿瘤的亚组分析。然而，毫无疑问，本研究中的绝大多数癌症都是食管鳞状细胞癌。
结论
促炎饮食的消费似乎与中国西北部食管癌风险增加有关。虽然需要进一步的前瞻性队列研究来证实这些发现，但劝阻人们摄入更多的促炎食物（如加工肉类和红肉）可能是中国这一高风险地区预防食管癌的一种策略。
致谢
作者感谢护士们进行患者访谈。作者感谢患者及其家属贡献时间和意愿参与本研究。N. S. 和 J. R. H. 获得了美国国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所的资助（资助号 R44DK103377）。资助方未参与本文章的设计、分析或撰写。F. X. 和 C. W. B. 构思并设计了这项研究；L. T. 和 N. S. 起草了手稿；N. S. 计算了饮食炎症指数评分；L. T. 和 A. H. L. 进行了数据分析；J. R. H.、F. X. 和 C. W. B. 提供了建议并对稿件进行了严格修改。所有作者均已阅读并批准了稿件的最终版本。J. R. H. 在 Connecting Health Innovations LLC (CHI) 公司拥有控股权，该公司计划从南卡罗来纳大学获得他发明的饮食炎症指数的许可权，以便开发用于临床环境中患者咨询和饮食干预的计算机和智能手机应用程序。N. S. 是 CHI 的员工。本文的主题与 CHI 的工作没有直接关系，CHI 相关的活动也没有对本项目产生任何影响。所有作者均声明不存在利益冲突。
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饮食炎症与食管癌：维吾尔族人群风险分析
研究显示，在中国东突厥斯坦维吾尔族人群中，高饮食炎症指数（DII）与食管癌风险显著正相关。通过分析359名患者与380名对照组数据，证实促炎饮食习惯是导致该地区食管癌高发的重要可控因素。
背景：饮食炎症指数（DII®）是什么？
饮食炎症指数（Dietary Inflammatory Index, DII®）是一种用于评估个人饮食整体炎症潜力的科学工具。它通过量化饮食中促炎成分（如饱和脂肪、碳水化合物）与抗炎成分（如纤维、抗氧化剂）的比例，预测饮食对人体系统性炎症水平的影响，从而评估患癌等慢性疾病的风险。
饮食炎症指数与中国东突厥斯坦维吾尔自治区食管癌风险的关系
摘要：饮食已被证明对炎症和食管癌都有影响。本研究调查了饮食炎症指数（DII®）与中国东突厥斯坦维吾尔自治区食管癌风险之间的关联。研究于2008年至2009年间在乌鲁木齐和石河子进行了一项病例对照研究。通过经过验证的食物频率问卷（FFQ）评估饮食摄入量，计算出359名食管癌新发患者和380名医院对照组的DII评分。DII评分越高，代表饮食的促炎性越强。研究采用逻辑回归分析来评估DII评分与食管癌风险之间的关联。结果显示，食管癌患者的DII中位数评分（-0.35；四分位距（IQR）= -2.25, 1.86）显著高于对照组（-1.41；IQR -3.07, 0.40）。多变量逻辑分析揭示了较高的DII评分与食管癌风险之间存在正相关（第四四分位数与第一四分位数相比，OR=2.55；95%置信区间1.61, 4.06；趋势P值 < 0.001）。促炎饮食似乎与中国东突厥斯坦维吾尔自治区食管癌风险增加有关。文中讨论了具体的致癌机制。本研究积累的证据表明，鼓励摄入更多抗炎食物可能是保护中国这一高风险地区人群免受食管癌侵害的一种策略。
食管癌在全球所有癌症中的发病率排名第八，据估计2012年有455800例新发病例和400200例死亡病例 [1]。食管癌的发病率在不同地理区域差异很大 [2]，这凸显了营养和生活方式因素在食管癌病因学中的潜在作用。由于缺乏早期临床症状，食管癌通常在晚期才被诊断出来。这些患者的预后仍然很差，5年生存率低于20% [3]。因此，食管癌的一级预防是公共卫生的重中之重。
食管癌有两种组织学类型，即鳞状细胞癌和腺癌。虽然人们认为鳞状细胞癌与烟草暴露的关系更为密切 [4,5]，但基于饮食炎症指数（DII®）的研究发现，这两种类型都与饮食相关的炎症有关 [6]。根据中国国家癌症中心最近收集的数据，食管鳞状细胞癌（ESCC）是最常见的类型，占中国食管癌病例的近90% [7]。目前已明确，吸烟和饮酒是ESCC的重要危险因素 [8]。高加工肉类饮食和经常饮用过热饮料也可能增加患ESCC的风险。食管腺癌（EAC）的主要病因是胃食管反流和身体肥胖（表现为BMI、腰围和腰臀比增加）。有证据表明，水果和蔬菜摄入量低与ESCC和EAC的风险增加有关 [9]。
慢性炎症是指炎症细胞因子在循环和组织中持续存在的一种状态，已被证明在多种上皮癌的发生发展中起着关键作用 [10,11]。特别是，慢性炎症已被证明是食管癌发生的重要危险因素，尤其是涉及ESCC的上皮损伤 [12,13]。
饮食习惯代表了可改变的因素，已被证明会影响炎症 [14-17] 和食管癌 [18-20]。饮食代表了一系列复杂的暴露因素，它们经常相互作用，并对炎症反应和健康结果产生累积影响。DII的开发旨在评估个人饮食的炎症潜力 [21]。促炎饮食的特点是大量摄入富含饱和脂肪酸（SFA）和碳水化合物的食物，而富含纤维、多不饱和脂肪酸（PUFA）、类黄酮和其他抗氧化膳食成分的食物摄入量较低。DII已在各种纵向和横断面研究中通过多种炎症标志物得到验证，包括C反应蛋白（CRP） [22]、白细胞介素-6（IL-6） [23] 和肿瘤坏死因子-α（TNF-α） [24]。DII已在西班牙和意大利的病例对照研究 [25,26] 以及美国的三项队列研究 [27-29] 中与结直肠癌风险相关联，并与意大利病例对照研究中多种癌症的风险相关联 [30-33]。具体到食管癌，DII已被证明与意大利、伊朗、瑞典和爱尔兰的食管癌风险有关 [6,24,31,34]。
位于中国西北部的东突厥斯坦维吾尔自治区是构成亚洲食管癌高发带的地区之一 [35]。本研究的目的是调查通过DII衡量的促炎饮食是否与居住在中国这一偏远地区的成年人食管癌风险增加有关。这是中国首个研究这一关联的研究。
方法
研究设计与参与者
（此处省略关于对照组筛选的社会心理学网站引用说明）为了在对照组人数多于可面试人数时进行最终选择，我们使用了（http://www.socialpsychology.org）。在按性别和年龄（±5岁）进行频率匹配的400名符合条件的对照组中，最终有380人同意参加研究（应答率为95%）。在病例组和对照组的参与者与非参与者之间，人口统计学变量（年龄、教育程度和婚姻状况）未发现显著差异。鉴于359名病例患者和380名对照参与者的样本量，以及0.05的双侧统计显著性水平，我们的研究有超过99%的把握度检测到与促炎饮食相关的食管癌风险增加2倍 [31]。在此把握度计算中，促炎饮食的摄入率在癌症患者组和对照组中分别估计为40%和25%。
研究方案已获得参与医院和科廷大学人类研究伦理委员会的批准（批准号：HR 56/2006）。所有参与者均获得了书面知情同意，并被保证所提供信息的机密性以及在不承担任何后果的情况下随时退出的权利。
访谈与暴露测量
所有参与者均由受过培训的护士进行面对面访谈，通常在近亲在场的情况下进行，以促进对饮食习惯的回忆 [37]。护士了解参与者的病例对照状态，但对研究假设保持盲态。结构化问卷包括人口统计学特征、人体测量学、个人健康和家族病史、饮食和生活方式，包括吸烟和饮酒。我们使用了一份包含137项的半定量食物频率问卷（FFQ），该问卷经过验证，涵盖了中国西北地区常见的蔬菜、水果、肉类、禽类、谷物和饮料，用于收集饮食信息 [38]。摄入频率和数量均有详细记录。饮食变量的回忆参考期设定为病例确诊前5年和对照组访谈前5年。每周摄入至少500毫升酒精饮料的参与者被归类为经常饮酒者；否则被称为从不/很少饮酒者。
碳水化合物、蛋白质、胆固醇、脂肪、饱和脂肪酸、纤维、烟酸、叶酸、硫胺素、核黄素、维生素C、维生素E、维生素B6、β-胡萝卜素、铁、镁和锌的每日摄入量，是根据中国食物成分表，利用每种食物或饮料的摄入频率和数量估算得出的 [39]。由于中国食物成分表中缺少相关数值，我们使用美国农业部营养数据库进行维生素B12、单不饱和脂肪酸（MUFA）、n-3脂肪酸、n-6脂肪酸、多不饱和脂肪酸和饱和脂肪酸的换算 [40]。
在2008年1月到2009年12月期间，中国东突厥斯坦（中国政府称为新疆）的乌鲁木齐和石河子开展了一项基于医院的食管癌病例对照研究。研究对象是从新疆肿瘤医院、石河子市人民医院、奎屯医院以及石河子大学医学院第一附属医院招募的。研究人员查阅了医疗记录和病理报告，筛选出在过去12个月内确诊、且经病理学证实为食管癌的患者。病理诊断依据的是国际肿瘤疾病分类标准（ICD-O-3代码：C150-C155, C158, C159）[36]。那些未经病理证实患有食管癌的患者，以及自述有记忆力问题的患者被排除在外。在确定的364名符合条件的患者中，有359人同意参加研究。
在同一时期，对照组是从上述医院的眼科、骨科、呼吸内科和理疗科的住院病房中招募的。对照组的排除标准包括：既往有恶性肿瘤诊断史、长期接受医疗饮食控制，以及自述有记忆力问题。随机数是使用Research Randomizer软件生成的。
饮食炎症指数（DII）评分的计算
DII的开发[17]和验证[22]过程在其他文献中已有说明。通过对1950年至2010年间发表的同行评审文献进行评估，该评分基于1943篇文章，涉及45个具体的营养素、食物或黄酮类物质摄入参数。每个参数根据其对六种既定炎症生物标志物（IL-1b、IL-4、IL-6、IL-10、TNF-α和CRP）的影响，被赋予相应的分值：增加炎症（+1）、减少炎症（-1）或无影响（0）。
每个食物参数的评分根据研究设计和研究文章的总数进行了加权。随后，根据加权文章总数的比例计算出整体参数特异性炎症效应评分：即每个参数的促炎加权文章比例减去抗炎加权文章比例。对于文献基础扎实的参数，即加权文章数量超过236篇中位数的，赋予其完整分值。对于加权文章数量少于236篇的参数，则根据其数量与中位数的距离进行调整。
来自食物频率问卷（FFQ）的实际饮食摄入数据，通过与每个参数的全球每日平均摄入量及标准差进行对比，转换成了Z分数。全球摄入数据基于世界不同地区11个国家的消费数据。为了减少饮食数据中常见的偏态影响，Z分数被转换为比例值。接着，通过将比例乘以2并减去1，使这些数值以零为中心。每个摄入参数的中心化比例随后乘以其各自的参数特异性炎症效应评分。最后，将所有食物参数特异性的DII评分相加，得出每位研究参与者的总DII评分，公式为：DII = b1 × n1 + b2 × n2 + … + b22 × n22，其中bi（i = 1, …, 23）是指从文献中得出的每个可评估食物参数的炎症效应评分，ni是指从FFQ饮食数据中计算出的食物参数特异性中心化百分位数。DII计算的步骤如图1所示。在本研究中，45个DII食物参数中有23个可以从FFQ中导出，因此被用于计算DII评分。这些参数包括：能量、碳水化合物、蛋白质、脂肪、饱和脂肪酸、铁、胆固醇、纤维、多不饱和脂肪酸、n-3脂肪酸、n-6脂肪酸、烟酸、硫胺素、核黄素、镁、锌、维生素C、维生素E、维生素B6、维生素B12、β-胡萝卜素、大蒜和洋葱。酒精摄入量未被纳入DII计算，因为没有记录每日消费信息。所有这些食物参数特异性的DII评分相加，构成了研究中每位受试者的总DII评分。
统计分析
DII评分根据对照组的分布情况被分为四个四分位数。分类变量使用卡方检验。连续变量使用学生t检验或曼-惠特尼U检验来比较病例组和对照组的样本特征及DII评分。随后进行了卡方检验和单因素方差分析，以测试参与者特征在DII评分四分位数间的差异。
接着进行了无条件逻辑回归分析，以确定DII评分与食管癌风险之间的关联，并将最低水平的DII评分作为参考类别。考虑的潜在混杂变量包括：年龄（岁）、性别、受教育程度（无/小学、中学、大专及以上）、BMI（5年前，kg/m2）、总能量摄入（kJ/d (kcal/d)）、吸烟状况（从不、曾经）、饮酒（从不/很少、经常）以及一级亲属的癌症家族史（无、有）。这些变量是基于同行评审文献中已确立或合理的风险因素。所有变量均被纳入多变量逻辑回归模型中。
除了报告粗略和调整后的比值比（OR）及其相应的95%置信区间（CI）外，还通过线性趋势检验评估了剂量-反应关系。所有统计分析均使用SPSS 22版本（IBM公司）软件包进行。
结果
表1比较了按病例-对照状态划分的样本特征和DII评分。病例组和对照组的平均年龄为61.0岁（标准差11.4），平均BMI为24.1 kg/m2（标准差3.7）。约72%的病例为男性，54%吸烟，46%经常饮酒。与对照组相比，食管癌患者更倾向于属于少数民族（与汉族相比）、受教育程度较低，且有食管癌家族史。本研究中的DII评分范围从-4.72（最抗炎评分）到4.18（最促炎评分）。食管癌患者的DII评分中位数（-0.35，四分位间距IQR -2.25, 1.86）显著高于对照组（-1.41，IQR -3.07, 0.40）。
DII四分位数下的研究特征见表2。摄入更多促炎饮食（即DII评分更高）的参与者年龄更大，更有可能属于少数民族（而非汉族），且更有可能吸烟。
逻辑回归分析的结果见表3。较高的DII评分（表明饮食更具促炎性）与食管癌风险增加相关，并具有显著的剂量-反应关系（趋势P值 < 0.001）。与DII评分最低四分位数的参与者相比，最高四分位数的参与者调整后的OR为2.55（95% CI 1.61, 4.06）。属于少数民族（调整后OR 1.86；95% CI 1.24, 2.80）、有食管癌家族史（调整后OR 2.74；95% CI 1.60, 4.66）、受教育程度低于中学（调整后OR 1.82；95% CI 1.09, 3.06）以及吸烟（调整后OR 1.59；95% CI 1.07, 2.36）也与食管癌风险升高显著且独立相关。未发现这些因素与DII之间存在显著的交互作用。
讨论
这项在中国西北地区开展的病例对照研究结果表明，摄入更具促炎性的饮食（如较高的DII评分所示）与食管癌风险增加有关。这是中国首个探讨DII评分与食管癌之间关联的研究。我们的发现与瑞典一项基于人口的病例对照研究结果基本一致。
图1说明：
回顾1950年至2010年间发表的文章，共有1943项研究将45个食物参数与炎症生物标志物联系起来。
为每个食物参数计算评分：如果效果是促炎的（显著增加IL-1b、IL-6、TNF-α或CRP，或减少IL-4或IL-10），则每篇文章计+1分；如果效果是抗炎的（显著减少IL-1b、IL-6、TNF-α或CRP，或增加IL-4或IL-10），则计-1分；如果食物参数没有引起任何显著的炎症变化，则计0分。
每个食物参数的评分根据研究设计进行加权。权重分别为：10（实验设计）、8（观察性研究）、7（病例对照研究）、6（横断面研究）、5（动物实验）、3（细胞培养）。
通过从促炎部分减去抗炎部分，计算出食物参数特异性的整体炎症效应评分。如果加权文章总数少于236篇，则对该分数进行校正。在这种情况下，原始的整体炎症评分乘以加权文章总数除以236。
本研究中无法获得22个食物参数的数据。
这项研究中，每位参与者都有23项饮食参数，我们根据全球数据库中这23项参数的平均值和标准差，计算出了每位参与者的Z分数和中心百分位数。这个全球数据库是基于全球11个国家对最初45项饮食参数的摄入情况建立的。
我们将每项饮食参数的中心百分位数，乘以各自的整体饮食参数特异性炎症效应评分，从而得出了饮食参数特异性炎症指数评分。
最后，把所有饮食参数特异性炎症指数评分加在一起，就得出了每位参与者的整体饮食指数评分。
图1：在中国食管癌病例对照研究中，创建饮食炎症指数的步骤流程。CRP，C反应蛋白。
在食管鳞状细胞癌（比值比第4四分位数对比第1四分位数：4.35；95%置信区间：2.24, 8.43）、食管腺癌（比值比第4四分位数对比第1四分位数：3.59；95%置信区间：1.87, 6.89）以及胃食管交界处腺癌（比值比第4四分位数对比第1四分位数：2.04；95%置信区间：1.24, 3.36）中，均观察到了与饮食炎症指数的显著关联。所有食管癌亚型在饮食炎症指数的各个四分位数中都呈现出显著的趋势 [6]。当前研究的结果也与之前在伊朗 [24] 和意大利 [31] 进行的两项研究结果一致，这两项研究都表明，促炎饮食与食管鳞状细胞癌的高风险相关。除了这些研究（饮食炎症指数大于1.20对比小于等于1.20的比值比为8.24；95%置信区间：2.03, 33.47；以及第5四分位数对比第1四分位数的比值比为2.46；95%置信区间：1.40, 4.36；趋势P值小于0.001）之外，
饮食炎症指数也被证明与反流性食管炎（比值比：1.87；95%置信区间：0.93, 3.73）、巴雷特食管（比值比：2.05；95%置信区间：1.22, 3.47）以及食管腺癌（比值比：2.29；95%置信区间：1.32, 3.96）的患病几率显著增加有关 [34]。饮食炎症指数与食管癌之间观察到的正相关，其可能的机制之一可能是通过增加促炎细胞因子（如血管内皮生长因子、C反应蛋白和白细胞介素-8）的水平来介导的。这些细胞因子构成了食管肿瘤微环境的重要组成部分。因此，它们通过包括促进增殖、诱导血管生成以及抑制免疫细胞向肿瘤部位募集等多种过程，在癌症的发生、生长和进展中发挥关键作用 [42]。缺氧是炎症组织中常见的低氧状态，它会导致DNA损伤并诱导致癌因子，进而导致癌症进展 [42]。炎症还会改变细胞外基质，并为正在形成的肿瘤提供结构支持 [42]。白藜芦醇是葡萄的重要成分，已被发现是一种天然的环氧合酶-2抑制剂，参与抗炎途径 [43]。另一种植物化学物质姜黄素，在姜黄中含量丰富，可以下调炎症，并已被证明有能力防止促炎化学物质核因子-κB的激活 [44]。在这一人群中很少食用的海鱼中含量丰富的n-3脂肪酸，可以刺激与食管癌保护相关的抗炎信号分子 [45]。
这项研究增加了明确指出饮食相关炎症在食管癌发生中作用的研究证据。与烟草的影响不同，烟草的影响在鳞状细胞癌中似乎更强 [4,5]，而饮食的影响似乎对两种组织病理学亚型都有影响 [34,46-48]。我们在瑞典的研究结果加强了这一发现 [6]，该研究发现食管鳞状细胞癌和食管腺癌的患病几率增加几乎相同，分别为4.35和3.59。
有些机制可能不分具体的组织病理学类型而表现出来。例如，C反应蛋白和某些白细胞介素（如白细胞介素-6）似乎对食管鳞状细胞癌和食管腺癌都有影响 [49]。这些细胞因子调节与炎症相关的过程，这些过程发生在致癌途径中，且似乎不分组织病理学亚型而起作用。众所周知，两种组织病理学亚型都与炎症有关。慢性炎症在食管鳞状细胞癌生长中的影响是公认的 [31,50-52]。同样，炎症在从巴雷特食管到腺癌的恶性转化过程中的影响也得到了特别明确的定义 [53-55]，包括与饮食和炎症反应密切相关的氧化应激在反流性食管炎中的作用 [56]。
一些暴露因素，例如饮用温度非常高的饮料，在逻辑上会影响食管近端，而大多数食管鳞状细胞癌发生在那里 [57]。此外，在中国，一些推测的环境因素被认为特别影响食管鳞状细胞癌 [58]。
某些针对特定癌症亚型的过程正在显现。然而，鉴于该领域尚处于起步阶段，这种影响的特异性很难确定。例如，Janus激酶/信号转导及转录激活因子3（JAK/STAT3）可能通过促进核因子-κB和环氧合酶-2之间的串扰，在食管鳞状细胞癌中发挥独特作用，而众所周知，这两者将炎症与肿瘤发生联系起来。在食管鳞状细胞癌细胞系中阻断JAK/STAT3途径似乎可以调节细胞生长并抑制血管生成 [59]。随着食管腺癌的迅速增加，人们也开始关注理清这种癌症的炎症相关途径。这些途径包括局部免疫反应、组织微环境、代谢特征、细胞内信号传导和微小核糖核酸 [12]。鉴于目前的知识水平，没有任何证据支持这些机制仅限于某种特定组织病理学类型的肿瘤。例如，虽然已知食管鳞状细胞癌中细胞因子的失调，且血管内皮生长因子家族成员可能在食管鳞状细胞癌中发挥重要作用 [60]，但这一过程同样可能适用于食管腺癌。同样，虽然饮食对微生物群的影响已在食管腺癌中进行了研究 [61]，但这些影响可能并非癌症组织学所特有。然而，必须记住，腺癌发生在食管远端，那里的微生物群影响可能与食管近端不同。这种潜在的缺乏特异性可能有助于客观地看待这项中国研究的结果，在该研究中，无法区分亚型（尽管在该人群中鳞状细胞癌比腺癌多得多）。
本研究的局限性包括病例对照设计的回顾性性质。虽然在收集暴露信息时有报告过去暴露情况的说明，但无法确定真实的先后顺序。这限制了关于饮食炎症指数与食管癌之间因果关系的推论。
表1：中国新疆，2008年1月至2009年12月，病例组与对照组的参与者特征及饮食炎症指数比较（数字和百分比；平均值和标准差；中位数和四分位间距）
变量：性别（男、女）、民族（汉族、少数民族）、教育程度（无/小学、中学、大学）、吸烟状况（从不、曾经）、饮酒状况（从不/很少、经常）、一级亲属癌症家族史（无、有）、访谈年龄（岁，均值、标准差）、5年前体重指数（kg/m2，均值、标准差）、能量摄入（千焦/天，均值、标准差）、能量摄入（千卡/天，均值、标准差）、饮食炎症指数（中位数、四分位间距）。
表2：中国新疆，2008年1月至2009年12月，所有参与者在饮食炎症指数四分位数（Q）下的参与者特征（数字和百分比；平均值和标准差）
性别 0 · 36 男性 112 75 · 2 123 72 · 8 132 72 · 9 162 67 · 5 女性 37 24 · 8 46 27 · 2 49 27 · 1 78 32 · 5 民族 0 · 002 汉族 135 90 · 6 133 78 · 7 134 74 · 0 190 79 · 2 少数民族 14 9 · 4 36 21 · 3 47 26 · 0 50 20 · 8 教育程度 0 · 11 无/小学 57 38 · 3 69 40 · 8 71 39 · 2 122 50 · 8 中学 75 50 · 3 75 44 · 4 89 49 · 2 92 38 · 3 大学及以上 17 11 · 4 25 14 · 8 21 11 · 6 26 10 · 8 吸烟情况 0 · 08 从不 58 38 · 9 82 48 · 5 92 50 · 8 124 51 · 7 有过 91 61 · 1 87 51 · 5 89 49 · 2 116 48 · 3 饮酒情况 0 · 19 从不/很少 74 49 · 7 78 46 · 2 92 50 · 8 136 56 · 7 经常 75 50 · 3 91 53 · 8 89 49 · 2 104 43 · 3 直系亲属癌症家族史 0 · 11 无 127 85 · 2 150 88 · 8 144 79 · 6 205 85 · 4 有 22 14 · 8 19 11 · 2 37 20 · 4 35 14 · 6 访谈时年龄（岁） 0 · 25 平均值 61 · 3 59 · 8 62 · 2 60 · 8
标准差 11 · 8 11 · 2 11 · 2 11 · 5 体质指数（千克/平方米） 0 · 69 平均值 22 · 3 22 · 3 21 · 9 22 · 3
标准差 3 · 8 3 · 6 3 · 9 3 · 6
* 卡方检验或单因素方差分析用于比较饮食炎症指数四分位组间的差异。
表3. 2008年1月至2009年12月东突厥斯坦食管癌风险与饮食炎症指数的关系（数字和百分比；比值比和95%置信区间）
病例 对照 未调整 调整后
饮食炎症指数 % % 比值比 95%置信区间 比值比* 95%置信区间 趋势P值*
所有参与者（n 739） < 0 · 001 Q1（< − 3 · 067） 54 15 · 0 95 25 · 0 1 · 00 1 · 00 Q2（− 3 · 067至 − 1 · 462） 74 20 · 6 95 25 · 0 1 · 37 0 · 87, 2 · 15 1 · 39 0 · 86, 2 · 23 Q3（− 1 · 461至 0 · 334） 86 24 · 0 95 25 · 0 1 · 59 1 · 02, 2 · 48 1 · 45 0 · 90, 2 · 34 Q4（≥ 0 · 335） 145 40 · 4 95 25 · 0 2 · 69 1 · 76, 4 · 10 2 · 55 1 · 61, 4 · 06
Q，四分位组。* 逻辑回归模型调整了年龄（岁）、性别、民族（汉族、少数民族）、教育程度（无/小学、中学、大学及以上）、体质指数（5年前，千克/平方米）、总能量摄入（千焦/天（千卡/天））、吸烟情况（从不、有过）、饮酒情况（从不/很少、经常）以及直系亲属癌症家族史（无、有）。
促炎饮食与食管癌风险。我们也不能排除选择偏倚（即倾向于更健康的病例），因为在过去12个月内死于食管癌的患者没有被纳入研究。尽管如此，使用四家医院在一定程度上减少了选择偏倚，因为这些医院服务于整个覆盖区域。因此，参与者很可能代表了东突厥斯坦维吾尔自治区目标人群。虽然对习惯性食物和饮料消费的回忆不应受到病例-对照状态的影响，但饮食评估是基于自我报告的，这可能会在参与者的回答中引入一些回忆误差，特别是考虑到饮食摄入的回忆期被设定为访谈前5年。因此，我们在亲属在场的情况下进行了面对面访谈，以帮助提高他们回答的准确性 [37]。此外，通过对所有参与者隐瞒研究假设，信息偏倚被最小化；也就是说，在访谈时，促炎饮食与中国西北部食管癌风险增加相关的观点并不普遍。酒精饮料摄入也是一个薄弱环节，因为状态被分类为从不/很少与经常，而不是每日酒精摄入量。由于该变量被用于多变量逻辑回归模型，可能仍存在一些残留的混杂因素。最后，由于缺乏食管癌组织学亚型的信息，无法进行食管肿瘤的亚组分析。然而，毫无疑问，本研究中的绝大多数癌症都是食管鳞状细胞癌。
结论
促炎饮食的消费似乎与中国西北部食管癌风险增加有关。虽然需要进一步的前瞻性队列研究来证实这些发现，但劝阻人们摄入更多的促炎食物（如加工肉类和红肉）可能是中国这一高风险地区预防食管癌的一种策略。
致谢
作者感谢护士们进行患者访谈。作者感谢患者及其家属贡献时间和意愿参与本研究。N. S. 和 J. R. H. 获得了美国国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所的资助（资助号 R44DK103377）。资助方未参与本文章的设计、分析或撰写。F. X. 和 C. W. B. 构思并设计了这项研究；L. T. 和 N. S. 起草了手稿；N. S. 计算了饮食炎症指数评分；L. T. 和 A. H. L. 进行了数据分析；J. R. H.、F. X. 和 C. W. B. 提供了建议并对稿件进行了严格修改。所有作者均已阅读并批准了稿件的最终版本。J. R. H. 在 Connecting Health Innovations LLC (CHI) 公司拥有控股权，该公司计划从南卡罗来纳大学获得他发明的饮食炎症指数的许可权，以便开发用于临床环境中患者咨询和饮食干预的计算机和智能手机应用程序。N. S. 是 CHI 的员工。本文的主题与 CHI 的工作没有直接关系，CHI 相关的活动也没有对本项目产生任何影响。所有作者均声明不存在利益冲突。
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