「降低癌症风险」这样的数据是怎么得到的？

12-23

经常看到某某药物，某某疫苗甚至某某食物能降低患癌风险，究竟这些说法的背后的科学依据是什么？是怎么得到的？

谢邀。
最近准备考试，行文仓促，如有疏漏，还望各位同行不吝斧正，感激不尽-v-
盈利性转载需要征得我的同意，知乎日报除外。

简单来说，假设“xxx可以防癌”这个声称是有充分科学依据的，那么这种声称的来源都是综合一些动物研究和人群研究的结果，最常见也最有力的是综合meta分析和系统综述、社区干预试验和临床干预试验、队列研究、病例对照研究、动物试验、体外细胞试验等研究进行判断得到的结论。（因为如果不够有力就不会得到健康教育的资源推广开来让你们都知道了……）

作为结论的基础的这些研究自身是怎么得到结论的？

meta分析和系统综述理论上是对以上某一类试验结果的合并，因此只要保证严格执行科学合理的文献纳入排除标准等工作流程相关要求，就能拥有理论上更好的说明力。meta分析最终报道的效应值也是和对应研究类型相同的，我就不单独说明了。

队列研究可以得到一个相对危险度RR，当RR小于1时，表示暴露于某个因素的人群中某种癌症的累积发病率是未暴露该因素的人群的RR*100%。比如说（本段内以下这些数字都不一定准，全是我随手瞎编的，仅供辅助说明问题），假设某研究团队使用分层随机整群抽样法，在中国多家大、小城市医院及不同经济发展程度农村地区的多家乡镇卫生院，选取100000名健康成年人进行持续20年的观察的队列研究，发现20年中接种乙肝疫苗者肝癌患病率为0.055‰，未接种乙肝疫苗者患病率为0.5‰，那么对于预防肝癌，接种乙肝疫苗RR是0.055‰ ÷ 0.50‰ = 0.11，那就表明在该研究观察的人群中接种乙肝疫苗者发生肝癌的率是未接种乙肝疫苗者的11%。（这些数字都不一定准，全是我随手瞎编的，仅供辅助说明问题）

病例对照研究呢就是比较肝癌患者和健康人的乙肝疫苗接种率，一般就得到个比值比OR，这个算起来和RR有一些类似，是病例组暴露率/对照组暴露率。对于这道题的情景呢，大概可以理解成病人中暴露于某个因素的率比健康人暴露于该因素的少。还是拿乙肝疫苗举例的话，就是研究观察发现肝癌患者接种乙肝疫苗的率比健康人接种乙肝疫苗的率要低，算出来的这个OR就会小于1，证明乙肝疫苗对肝癌有预防作用。

社区试验和临床试验一般要做就是选一群人随机均匀分两半，一半人打乙肝疫苗，一半人不打，然后多年后比较他们的肝癌发病率。试验得到的指标，符合这道题语境的基本就是得到相对危险度降低RRR，这个的计算方法是（对照组发病率-试验组发病率）/对照组发病率，大概可以理解为实施这样的干预相对可以减少多少肝癌。

至于动物试验和体外细胞试验，它的结果用来辅助我们对前面几种基于人体的研究的正确理解还是可以的，但是如果用于现实生活中的公共卫生措施制订（尤其是大规模的，比如全面禁止某物的使用），由于毕竟动物和人、体内和体外还是有差别的，如果没有流行病学证据或者临床试验证据，并且动物里面做出来强度不是极其强，我们一般关注一下看有没有人跟进来做人群，或者如果觉得这个值得做就自己动手开整，但无论如何都不会仅凭几只老鼠就开始把结论落实到生活中大面积推广的。

为什么需要综合很多研究才能得到判断？

理想情况下，这些研究结果就应该互相高度一致，并且和防癌效果的实际情况相同。
不巧的是，由于癌症是一类发病影响因素和混杂因素都众多的疾病，各种混杂因素很难在不影响研究发现真实关联的功效的前提下完全排除。所以，由于研究人群、研究条件、研究设计、研究执行等等造成的各种各样的误差和偏倚，各个研究实际得到的这些结果的数字，差异会非常大。

这些研究之间的差异能有多大呢？能大到有一半的研究说“这玩意儿防癌可有用啦！”，有另一半的研究却说“放屁，这玩意儿用来防癌毛用都没有！”，还有一小部分甚至发现“这玩意儿防什么癌啊，根本就是促癌啊”。

所以，单凭一篇研究的结果，基本是不能直接用来定量精准地表明某一个因素在所有人中的防癌效果的。

因此，我们需要很多可信的研究（而且最好是在人身上做的研究）综合起来一起考虑，才能基本定性地敲定一个因素是防癌、促癌、没有作用；如果研究之间争议很大，我们甚至在综合很多研究之后，都可能还是不知道到底有没有作用。

这还只是定性，定量就需要更充分的研究了。

所以，如何快速分辨一段抗癌声称的靠谱程度？

因为上面的原因，学术界表述一个因素是否防癌，少有直接斩钉截铁说对于每一个个体可以减少百分之多少的风险，一般是一种针对某个群体的半定量的描述，并且有很多限定语。例如：“针对xx人群，yy因素在zzz的暴露情况下，对预防xx癌有较弱的作用 / 有一些作用 / 有作用 / 有较好的作用。”

所以，如果你看到的“xx可以防癌”的声称中有一个具体的数字，比如“xxx可以减少xx%的xx癌症”，那么通常这只是基于单独某一篇具体的研究来的。这是一种很民科的声称，如果当真了你就被坑了。

有问题可以在评论里问，然而我可能并没有时间回复所有评论:-(

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居然搞到凌晨四点了，以后考试复习期间再上知乎答题就剁手！！QAQ

谢邀。号称降低患癌风险的药物十有八九是保健品，自诩是各种天然动植物提取物什么的，印刷成小册子，传单乱发的，价格贵的离谱，号称能治愈或是极大缓解各种癌症（几乎全身常见肿瘤都包括了），还请了托儿......这类十有八九都是骗钱的，吃了没用也不死人，最可怕是延误治疗最终错过最佳治疗时机。这是国家绝对需要整治的！还有一类保健品是正规药店出售的，价格没那么离谱，牛逼也不会吹太大，这类只能当中药吃了，辅助治疗中的辅助，别报期望，绝大部分人效果是不明显的，也就是吃和不吃是无统计学差异的，不过在吃之前也问下你的医生吧！疫苗的话除了跟病毒相关的肿瘤之外没有什么肿瘤疫苗，乙肝疫苗可以防止感染乙型病毒，就避免了病毒性肝炎，肝硬化，肝癌等一系列发展。但不是说打了乙肝疫苗就不会得肝癌，酒精也可以最终导致肝硬化形成发展成肝癌，还有食用发霉花生（含黄曲霉素）可以诱导肝癌出现，小鼠肝癌模型制作就是用黄曲霉素。还有很多其他因素。都还有宫颈癌很大部分是感染HPV得的，只能说绝大部分！HPV疫苗近年在中国大陆上市，建议女性同胞在有性生活前打疫苗。即使未来有针对肿瘤的疫苗，但不可能一种疫苗就解决各种肿瘤！食物能降低癌症发生率，这说法是相对科学的，比如饮食中多吃绿色蔬菜，少吃红烧肉，少吃烤串，少吃腌制食品，不吃过期霉变食物，确实是可以降低癌症发生率，这是有科学依据的，是国内外大样本流行病学统计出来的结论，感兴趣自己去查，抗氧化剂食物比如维生素C，B葫芦卜素等作为一些辅酶在基因水平上参与DNA损伤的修复，降低癌症发生率。所以健康合理的饮食对降低癌症是有依据的。

最后补充：不管你生活如何健康规律，心态如何良好，命中注定你该得癌症还是会得癌症的！因为遗传背景不同，这不是你能改变的，当你还是一枚受精卵的注定了你这辈子可能会得哪种肿瘤，当然也不能悲观自暴自弃，你越是作死越会死得早。每年例行体检，让你发现常见肿瘤的几率增加，早点接受治疗，很多肿瘤在早期治疗预后尚可。但体检不是什么肿瘤都能查出来，不是抽个血拍个片子就能知道一清二楚，最反感说体检漏诊误诊什么的，等现代医学发展再过两百年后再谈漏诊误诊问题吧。

我平时只看知乎，很少回答问题。我也没那心去做科普。

谢邀
三部分：
第一部分，科学依据是什么？
第二部分，如何得到的
第三部分，存在问题

核心都是对照和实验组的实验。
就看你拿什么做对照了，是处理的，还是没处理的之类的。
——————第一部分，科学依据是什么？——————
一般情况下，对某个疾病是否有效，通常是看对这个疾病影响。
比如，治愈了，或者降低了之类的。但是，如果多个样本，那么如何确定是否有影响？
这个时候，需要统计学来出现了。
比如甲乙组各50个人，甲组抽烟，10个肺癌，乙组不抽烟，5个肺癌，甲组概率是0.2，乙组是0.1，很明显，抽烟导致肺癌发病率上升。
但是有的时候，有些没有这么明显
比如癌症治疗后，生存期差别就很大。这个时候就需要借助各种统计方法去解读了，比如p值&<0.05 啊之类的。 ——————第二部分，如何得到的——————
一般分为三个层面，我拿我的一个回答来举例
如何看待“Cell证实：运动真能直接击杀癌细胞”这篇文章？ - 李雷的回答
第一个层面：基因证明/细胞实验
常见的一些癌症指标啊，比如基因表达差异，癌细胞的生长速度变化，癌细胞的迁移能力，癌细胞的侵袭能力，癌细胞的凋亡之类等等，这类文章
就像这种图，处理和不处理

，差别明显
第二个层面：模式动物
常见是小鼠啊，线虫啊之流的

一般是做小鼠成瘤实验以及一堆基因的巴拉巴拉检测
比如这个，左边是没处理的，右边是处理的，明显有差别。

第三种是人群数据
人群数据就是本答案里诸多答主提到的，发病率，死亡率，生存率之类的。
有各种做法，
比如这个答案里的数据，就是人群数据
身边认识的医护人员（尤其是医生）得癌症/恶性肿瘤的越来越多，是我的错觉么？ - 李雷的回答
这是一个农村城市的比较

肺癌（lung），城市发病率明显高于农村（445vs288），考虑到城市和农村吸烟率基本一致（城市17.5%，农村19.2%，），我认为，空气质量应该是非常关键的因素

食管癌（esophagus）和胃癌（stomach），农村发病率明显高于城市发病率（食管癌364vs113；胃癌444vs235），这说明，在饮食方面，农村出现了非常大的问题。我想，这有可能是农村营养问题，以及饮食结构问题，比如腌制类食物的大量摄入，以及剩饭剩菜的问题。还有饮食卫生问题。

结肠癌城市发病明显高于农村（263vs113），结肠癌的主要原因是高脂肪食谱和纤维素摄入不足。这也就是说，城市人在饮食结构方面，似乎也不是那么健康，尤其是纤维类摄入，所以，要多吃蔬菜粗粮和水果哇！

——————存在问题——————

看起来好像挺给力的，然而，问题总是存在的。

第一，动物实验不能在人身上验证

这个例子太多了，很多药物都死在这里了。在细胞好好地，在小鼠也是1024，结果到了人身上，卵用。

第二，人群差异

这种对于做人群的研究，非常恼火。

一个东西在A人群中存在，却在其他人群中不存在。

无论是基因突变还是药物，都面临这个问题。

第三，对于绝大多数保健品，其实都是一个因果不成立问题。

比如，夏天人们爱吃西瓜，夏天人们容易淹死。

你单纯看的话，吃西瓜会导致人被淹死。

bullshit！

第四，统计数据作假

我就以ca cancer这篇文章来举例。

1，在某城市推广某饮料，对应农村不推广。

然后发现，哇，城市的食道癌数量明显低于农村。

扯淡：就是不喝这个饮料，城市的食道癌比农村也低。

2，给女性用某种治疗仪，男性不用。（养生领域，女性是重灾区）

发现女性得肺癌症少。

扯淡：女性得肺癌比例本来就低于男性。而且女性长寿这是世界现象。

3，数据故意处理夸大

比如下图是我随手做的一个图，左右其实是同一个数据，都是9.6，9.7，9.8，9.9

结果你调一下坐标轴，一下子就不一样了。

over。

谢谢邀请。

虽然我们临床医学专业要学这些统计学，数学之类的学科，但是也只是皮毛。关于统计的这些专业名称，我想无论是学医的，还是学其他需要做科研的都是用得到的，可怕的是，即使让我上网查，让我看，我第一看不懂其中的数学原理，第二，我也实在是不想看，不愿意看。因为看得实在是太头疼，怕自己会暴毙而亡。但是，就像我们不知道手机的工作原理一样，我们需要知道，这玩意怎么用，好用就行了。数学模型，特别是图、表，可以相对客观及精确的反映我们在科学研究中的问题。

回到楼主的问题。
我现在做一个吃黄瓜降低癌症风险的实验。

比较吃黄瓜能否降低癌症风险。

我想，看完这两个图，大家都可以说，吃黄瓜可以降低癌症风险。（这是假的啊，大家一定不要相信这个结论，是我杜撰的，假的，假的，假的！！！！！！！）

所以，这些数据都是通过临床实验做出来的。统计的人都知道，所采用的基数越大，例如，吃黄瓜降癌症，调查200人和调查2万人，2万人的结论准确性肯定更高。合理的统计方法及实验设计一般可得到令人信服的答案。

说点题外话。目前临床实验，大都还是相信国外的数据，国内数据的可信度低。原因有很多，第一，国内不愿意做，因为统计需要大量的人力和财力，没有好处，只为公益的事情，没有人愿意做。第二，弄虚作假的人太多，中国才改革开放30多年，人的平均素质只有这个程度，爱忽悠，骗人的人实在是太多。第三，实验设计的缺陷，以及执行的不严格，太喜欢变通，使结论有很多漏洞。

（图来自于我现在正在读的文献，用PS随便做了一下）

统计学盲霸一枚。

首先，是针对人群水平的概率，而不是个体的概率。药物研究阶段会找一定数量的对象，进行药物试验（小白鼠），将每个人的效果汇总、用统计学的方法进行分析，也就是‘大胆’的根据选定的这一部分的研究对象来预测整个人群的效果，所以得到的是个概率。当然，大胆也是有科学依据的，不同的试验方法会有不同的最低样本量要求，这样才能保证最终的概率是有意义的，而不是出于运气或者巧合。

以上，就是为什么我们会看见新闻说某某国的科学家又牛了，发现某某药物逆天了。然而，最终要确定一个药物或者治疗方法是否临床上有效、是否真的可以救人，那就需要靠统计学霸们把这么多科学家们对同一种药物、方法做的临床分析，再汇总，把每个研究的结果根据每个研究的质量来进行评分，经过一系列的统计学分析，得出这个药物、治疗方法究竟有多牛掰。

完毕！以上是非医学非专业的地球人语言，勿喷。

如果是降低癌症的患病率，那么一般是通过队列研究，其他条件相似具有可比性的两个人群，进行跟踪随访，在不同的时间节点计算两组的某病症发病率，然后计算这个差异是否有统计学意义，如果有，则说明该药物在一定的可信区间内，可以起到降低疾病发病率的作用。
如果是研究药物对癌症的治疗，那么可以通过病例对照研究。出于伦理学考虑，在这样的研究中，对照组也会采取相应的治疗。具体后续的分析就需要再做讨论。
对统计和流行病的了解很粗浅。如果对这方面有兴趣推荐《卫生统计学》，你想要的上面都有。

这个当然是通过标准的随机对照试验进行的！先构建动物模型，进行毒性试验，再进行剂量反应分析；然后是在人群中进行随机对照试验，再确保有效性以后才会考虑推行市场，并且现在新药上市后监测也越来越受重视。

感谢邀请。
题主可以看看斯坦福大学的公开课《癌症综合研究》，网易公开课就有。我还没看完，题主想知道的答案大概会在“癌症风险评估”这节课中会详细介绍。
同学习中，共勉。

谢邀，实在不好意思拖到现在，实验一直在赶，还有考试，一直没有出现。
前面的前辈讲解了各种高大上的分析，感觉自己学到好多。
降低某种疾病的风险，我个人认为之所以出现是有两点1.大数据时代的大数据分析2.部分人群部分病例的小数据分析
用统计学来说吧，就是部分代表整体，整体反应全部。有概率问题在里面。
所以我们还是要相信现实的问题，不是说降低多少风险就可以规避的。同样，即便有80%患病风险也别怕，也不是一定会发生，谁也不敢确定自己就是80%或者20%中的一员。
最后，好好爱自己，好好过生活，真遇到疾病，也不会后悔过得太糟。

临床小医生一名，个人觉得食物降低癌症风险基本是假的，但是有些疫苗有用是真的，特别是预防宫颈癌的，国外有研究证明。

谢邀。

首先，从字面上理解，降低癌症风险是不是可以理解成 “有效预防癌症”？因为有效预防，是降低癌症发生率和患病率的唯一途径。

如果一种药物声称可以预防癌症，那我们必须重温一下预防的分类，再看他的效用。首先，预防（Prevention）分三级，分别是：
一级预防（primary prevention）：我们俗称的“治未病”，主要关注的是健康人群，在没病的时候如何保健，减少接触危险因素。

二级预防（secondary prevention）：又俗称“早期诊断”（early diagnosis），主要是要尽快在症状发生之前，尽快通过各种检查检验找到病人，以便进行早期干预治疗。这个和药物没有什么直接联系。

三级预防（Tertiary Prevention）：亦称临床预防。主要防止伤残和促进功能恢复，提高生存质量，延长寿命，降低病死率。主要是对症治疗和康复治疗措施。

其中和药物有关，主要是涉及一级预防的过程：药物通常会宣称可以提高免疫力，并减少患癌的风险。达到这种目的可以通过两种研究证据来支持：

1、可以通过比较长期服用这种保健药物的人群（P0），和其他普通人群（P1），看P0和P1之间患癌症的百分率是否有差异，来推断保健药物是否有效。这种研究方法属于回顾性的研究（retrospective study），本身不具备时效性（temporality），属于横断面研究（cross-sectional）的一种。他的缺点是不容易找到决定性因素（dominant），而且采样时容易受选择性偏倚（selection bias）影响：入选时有意识筛选吃药人群（全部都选健康人）和普通人群（选部分患癌人），人为达到两种人群患癌率有差异，从而宣传药物可以防癌。

2、开展宏大的前瞻性（prospective）队列研究（cohort study），随访10-50年不等......因为癌症预防研究，很难在病人患癌后，才马后炮地认为已经患癌的人和未患癌的人之间，质的差别是因为服用“补药”。所以，上世纪50年代，英国皇家医学院的 Sir Richard Doll 爵士，蛋疼的开创了人类历史上规模最宏大的关于肺癌危险因素研究--British Doctor Study。这项观察期超过50年的研究，和我们“补药”要说服世人一样，从完全健康的人群入手。一部分人A0，每天服用“补药”，并保持其他生活习惯不变。余下的社会上的所有人A1，除不服用“补药”外，一切正常生活不变。好了，我们每年每月对所有人进行观察随访，过10年后、20年后、30年后......看A0和A1两种人群患癌率有无差别。如果有差别的话……这下可就明确了，因这两种人群无论年龄、背景、生活习惯都接近，唯一的区别就是，A0每天服用“补药” 几十年，A1没有这个习惯；那这个药物的预防癌症的作用就很明确了嘛。

其他的RCT（随机对照试验）或者Quasi-experiment 之类的研究，一般都是涉及到干预治疗的研究（interventional）；主要是针对在已经患癌的人群，在新药的治疗下，是否能提高生存率。像一些新的靶向治疗（target therapy）、基因治疗（gene therapy）。这个和 “降低患癌风险” 的药物，研究方法有所不同。

谢邀。这一类的数据往往是通过一些临床试验得到的。准确度主要是看谁发起的试验，或是试验设计，如果是自己药厂发起的结果你懂的。

我是不学无术的剩斗士。
我的技能无法支撑我回答问题但我要补充你的问题了：你获取这些信息的平台为何？
我们县一级的电视台，每天有三分之二的时间是各种没有国药准字的各种药品治疗各种慢病的广告，可信度绝对为零！在某些地方上的医学杂志刊物上也经常会有，不可取，但是上升到国家级别的刊物，我认为基本上还是有思考价值的，包括这个层面再往上，你提的问题才有意义。

癌症的发生是有一些诱因的，避免了这些诱因自然就降低了风险了。

谢邀。第一次回答问题，若有不对请多指教。如果说怎么得出这样的数据，一般是通过随机对照试验或者是队列研究得出。but！要得出某种药物可降低患癌症或肿瘤的概率，需要很长的时间，毕竟患癌症的概率是相对较小的。再者，肿瘤是一种多因素影响的疾病，遗传因素、生活方式、饮食习惯是主要的影响因素，生活环境、社会因素、心理因素都是影响肿瘤发生的因素，所以控制这些因素对结果的影响也是比较困难。

谢邀！

总体来说，在流行病学上，证据的质量和有效程度大概是：meta分析大量的随机配对试验 &> 系统分析 &> 随机配对试验 &>队列研究（其中也有巢式队列研究等结合了病例对照研究）&> 病例对照研究

还有其他的试验等。

平时一般楼主的说法都是根据以上的流行病学得出的，做meta不容易，各种的随机配对试验要挑选得当，而自己去做随机配对试验，第一不符合道德伦理要求（有致癌风险的不能在人类主体上实验），第二又贵又久。然后到队列研究，也非常困难，因为癌症的发生非常漫长观察一个结果常常需要极长时间，那人力物力资金的消耗都很大。而最后的病例对照研究，因为是一种回顾性的研究方法，常常会遇到很多干扰，要很好的控制混杂因素才能得到一个可靠的结果。

通常日常生活中的“致癌风险”都是这么得到的。希望对楼主有帮助。最后这个问题最好也邀请毒理学方向的童鞋来作答！

队列研究。时间序列分析。