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       采用數據分析和計算機建模的方法，該研究表明外部因素在癌癥發生過程中發揮巨大作用。 (Credit:Shutterstock)

早在今年1月份，約翰·霍普金斯大學的一次研究公布聲稱三分之二的成人癌癥是隨機突變，或者更簡單地說是運氣差引起的。現在，一個紐約州立大學石溪分校的研究團隊提出另一種分析方法駁斥了這種觀點，他們聲稱“實際上外部因素發揮著更大作用”。

盡管我們對癌癥有了深入了解，世界各地無數研究團隊也正在研究更有效的治療方法時，但是我們不得不承認它的發展過程是極其復雜的，并且關于某一癌癥的誘發因素存在著大量爭論。更充分地了解癌癥自然會提高研究質量，從而研究出更有針對性的治療方法。

銘記著這一目標，在約翰·霍普金斯論文的鼓舞下，紐約州立大學石溪分校研究團隊著手提供行為和環境在癌癥中發揮作用的確切證據。

“很多科學家反對癌癥‘運氣差’或‘隨機突變’理論，但是又提不出其他量化外部危險因素的分析方法，”該研究第一作者吳松（音譯）說。 “我們的論文通過采用4種確切的分析手段提供了另一種分析方法。"

首先，團隊檢查組織細胞更新——新細胞產生的過程所構成的危險。使用與約翰·霍普金斯大學研究的相同數據，研究人員仔細分析全壽命癌變風險與正常組織干細胞分裂之間的關系。他們假設：如果內在危險因素是癌癥產生過程中的主要因素，那么類似干細胞分裂組織也將具有類似的全壽命癌變風險。結果證明那種相關性是非常罕見的，僅有10%的癌癥是由于內在危險因素引起的。

接下來，團隊對最近分析癌癥突變特征——通過改變誘變過程在癌癥基因上留下不同的蹤跡——的那些研究進行數學調查。分析數據后，研究人員辨認、分類了由每個案例來源決定的大約30種不同特征。結果表明，某些癌癥的50%以上是由于內在因素引起的，但大多數癌癥的50%以上很可能是由于外部因素引起的。

團隊對這樣的證據份量仍不滿意，然后他們開始審視《監控流行病學和最后結果項目（SEER）》的數據。這些結果表明，許多癌癥的發生率與死亡率實際上正在增加，而研究人員從邏輯上將這些癌癥歸因于外部因素。

這項研究的最后一部分沒有依賴現有的大量數據，而相反地充分利用我們在癌癥基因突變方面的知識，并由團隊創建了一個計算機模型來分析可能的內在變異率。

一般認為癌癥發生前，至少需要發生三個突變。如果說患癌癥純粹是運氣差，那么足夠多的內在因素才能導致多重突變。該模型表明這根本不是那回事，這再一次表明內在因素只是一小部分癌癥病例的病因。

整體來看，研究人員相信這種多重方法的手段——使用數據分析和建模————對癌癥研究的努力有很大影響。第一作者和研究領頭人Yusuf Hannun博士評論道：這種手段“提供了量化全壽命中內在因素和外在因素導致患癌風險的新框架，這將對策劃癌癥預防、研究和公共開支產生重要影響。”"