一项基于全球疾病负担研究的分析：1990-2030年中国中老年人群中与MASH相关的肝癌流行病学趋势及预测

• 原文标题: Epidemiological Trends and Projection of Liver Cancer Due to Nonalcoholic Steatohepatitis Among People Aged 55 Years and Older in China From 1990 to 2030: An Analysis of the Global Burden of Disease Study 2021

• 文章分类: 公共卫生与流行病学 (Public Health & Epidemiology), 肿瘤学 (Oncology), 消化病学 (Gastroenterology)

• 来源期刊:Clinical and Translational Gastroenterology

• 发表日期: 2025年8月

（一）研究背景与科学问题

1. 肝癌病因谱的变迁与MASH的崛起

肝癌是全球范围内致死率最高的恶性肿瘤之一，给社会带来了沉重的疾病负担。在过去的几十年里，病毒性肝炎（乙型和丙型肝炎）一直是导致肝癌的最主要原因。然而，随着乙肝疫苗的普及和抗病毒药物的有效应用，病毒性肝炎所致肝癌的重要性预计将在未来逐渐下降。与此同时，一种与代谢紊乱密切相关的肝脏疾病——代谢功能障碍相关的脂肪性肝炎（MASH），正迅速成为导致肝癌的一个日益重要的原因。

MASH是一种与胰岛素抵抗和遗传易感性相关的代谢应激性肝损伤，其病理特征包括肝细胞脂肪变性、炎症和损伤。若不加以控制，MASH可进展为肝纤维化、肝硬化，并最终演变为肝癌。在全球范围内，随着肥胖、2型糖尿病等代谢性疾病的流行，MASH的患病率正持续攀升。据估计，2021年全球约8.5%的肝癌死亡可归因于MASH，使其成为肝癌的第四大死因，且其贡献比例仍在上升。由MASH导致的肝癌（本文称之为LCDMDS）已构成严峻的公共卫生挑战。

2. 中国面临的人口老龄化与代谢性疾病双重挑战

人口老龄化是癌症发病的主要风险因素。与此同时，中国作为世界上人口最多的国家，正经历着深刻的人口结构变化，迅速进入深度老龄化社会。在过去的三十年里，伴随着经济的飞速发展，中国居民的生活方式也发生了巨大变化，高热量、高脂肪饮食的普及和体力活动的减少，导致了各类代谢性疾病发病率的急剧增加。

这一独特的社会背景，使得探究中国中老年人群中LCDMDS的流行病学趋势尤为重要。尽管已有研究探讨了全球或区域性的肝癌总体趋势，但专门针对中国55岁及以上这一高风险人群、聚焦于MASH这一特定病因的长期趋势分析和未来预测的研究相对缺乏。

3. 本研究的核心科学问题

本研究旨在利用2021年全球疾病负担（GBD）研究的公开数据，系统性地回答以下几个核心科学问题：

1. 从1990年到2021年，中国55岁及以上人群中，由MASH导致的肝癌（LCDMDS）的疾病负担（包括发病和死亡的病例数与率）呈现出怎样的时间趋势？

2. 这些趋势背后，年龄、时期和出生队列这三个因素分别起到了怎样的作用？

3. 基于历史数据，未来（2022-2030年）该人群中LCDMDS的疾病负担将如何变化？

（二）研究设计与方法

1. 数据来源本研究为一项基于大型公共数据库的流行病学分析。所有数据均来源于2021年全球疾病负担（GBD 2021）研究。GBD项目是一个持续进行的、系统性的全球合作研究，它通过对全球范围内的普查、调查、疾病登记、生命统计等海量数据源进行复杂的建模分析，为数百种疾病和伤害提供跨越时间和地域的可比性估计。GBD数据的权威性和可靠性已在大量研究中得到证实。

2. 研究人群与时间跨度

• 人群： 中国55岁及以上的人群。

• 时间： 历史数据分析涵盖1990年至2021年，未来趋势预测涵盖2022年至2030年。

3. 统计学分析模型研究采用了三种先进的统计学模型，以从不同维度深入解析数据：

• Joinpoint回归模型： 该模型用于分析疾病率随时间变化的趋势，并能自动识别出趋势发生显著改变的“转折点”（joinpoints）。通过计算每个阶段的年度变化百分比（APC）和整个研究期间的平均年度变化百分比（AAPC），可以获得比简单线性回归更精细的趋势描述。

• 年龄-时期-队列（Age-Period-Cohort, APC）模型： 这是一种经典的流行病学工具，用于分解影响疾病风险的三个相互关联的时间维度：

  • 年龄效应： 反映随着生理年龄增长，疾病风险的自然变化。

  • 时期效应： 反映在特定历史时期内（如某个五年），影响所有年龄人群的因素，例如新的医疗技术、环境暴露或公共卫生政策的变化。

  • 队列效应： 反映出生在同一时期（即同一个出生队列）的人群，由于其共同的生命早期经历（如营养状况、疫苗接种史等），所表现出的不同于其他队列的疾病风险。

• 自回归积分移动平均（ARIMA）模型： 这是一种经典的时间序列预测模型。它通过分析历史数据自身的模式和趋势，来预测未来的数值。本研究利用该模型预测了未来9年LCDMDS的发病和死亡病例数及率。

（三）主要研究发现

1. 1990-2021年总体疾病负担的显著增加

研究发现，在过去的32年间，中国55岁及以上人群中LCDMDS的疾病负担呈现出显著的增长趋势：

• 绝对数量急剧上升： 发病病例数从1990年的2,763例增加到2021年的9,018例，增幅高达226.4%。死亡病例数从2,942例增加到8,721例，增幅为196.4%。

• 发病率与死亡率的增长： 尽管不如绝对数量增长剧烈，但发病率从每10万人1.93例上升至2.38例（增幅23.3%），死亡率从每10万人2.05例上升至2.30例（增幅12.2%）。绝对数量与率之间的巨大增幅差异，凸显了人口增长和老龄化是驱动总病例数上升的主要因素。

• Joinpoint回归分析的趋势细节： Joinpoint回归分析显示，发病率的整体平均年度变化百分比（AAPC）为0.72%（p<0.05），表明存在一个统计学上显著的长期增长趋势。然而，这一趋势并非线性，而是经历了多个波动阶段，包括1995-2000年、2005-2011年和2011-2015年的快速增长期，以及2000-2005年和2018-2021年的下降期。

2. 年龄、时期、队列效应的分解

APC模型的结果，为理解上述趋势背后的驱动力提供了深刻的洞见：

• 年龄效应： LCDMDS的发病和死亡风险均随年龄增长而增加，呈现一个倒“U”型曲线。发病风险在85-89岁年龄组达到顶峰，而死亡风险在90-94岁年龄组达到顶峰，之后略有下降。这符合大多数癌症的年龄分布特征。

• 时期效应： 在排除了年龄和队列的影响后，时期效应对发病和死亡风险均表现出单调递增的趋势。这意味着，对于任何一个特定年龄的人，其在较晚的年份（如2020年）发生LCDMDS的风险，要高于其在较早的年份（如1990年）。这一发现强烈地指向了在过去三十年间，环境和生活方式因素（如饮食结构变化、体力活动减少）的普遍恶化，是驱动LCDMDS风险上升的重要原因。

• 队列效应： 这是一个令人鼓舞的发现。结果显示，与出生较早的队列（如1925-1929年出生）相比，出生较晚的队列（如1965-1969年出生）的LCDMDS发病和死亡风险显著降低。这表明，代际之间存在健康状况的改善，可能归因于更晚出生的人群享受到了更好的医疗条件、公共卫生政策和健康教育。

3. 2022-2030年未来趋势预测

ARIMA模型的预测结果揭示了未来中国将面临的严峻挑战：

• 绝对数量将持续增长： 预测显示，到2030年，中国55岁及以上人群中LCDMDS的年发病病例数将达到9,539例，年死亡病例数将达到10,223例，相较于2021年分别增长5.8%和17.2%。

• 发病率与死亡率将保持稳定： 与绝对数量的持续增长形成对比的是，预测期内的发病率和死亡率将基本保持稳定或仅有轻微波动。

这一预测结果再次强调，即使人均风险水平不再显著恶化，持续加深的人口老龄化本身就将成为未来LCDMDS疾病总负担继续加重的最主要驱动力。

（四）研究的意义、局限性与展望

1. 研究的科学贡献与意义

• 提供了关键的流行病学证据： 本研究首次对中国中老年人群中LCDMDS的长期流行病学趋势进行了全面、多维度的分析和预测，填补了该领域的关键空白。

• 为公共卫生决策提供了数据支持： 研究结果清晰地揭示了问题的严重性、关键的驱动因素（时期效应和人口老龄化）以及积极的信号（队列效应），为中国卫生部门制定针对性的防控策略（如加强对MASH的筛查和干预、针对老年人群的健康管理）提供了坚实的科学依据。

• 具有全球警示意义： 中国的经验对于其他正在经历快速经济发展和人口老龄化的发展中国家具有重要的警示作用，提示了将代谢性疾病的防控前置，对于预防未来肝癌负担的极端重要性。

2. 研究的局限性

• 数据来源的局限性： GBD研究使用的是基于模型的估计数据，而非原始的临床登记数据，其准确性依赖于所用模型的假设和可用原始数据的质量。

• 生态学谬误： 作为一项基于群体数据的生态学研究，其结论不能直接推断个体层面的因果关系。

• 诊断标准的变化： 在长达32年的研究期间，MASH及其所致肝癌的诊断标准和技术可能发生了变化，这可能对趋势分析的结果产生一定影响。

3. 未来展望本研究的结果凸显了采取紧急行动的必要性。未来，需要加强以下几方面的工作：

• 加强MASH的早期筛查与干预： 在社区层面推广健康生活方式，对高危人群（如肥胖、糖尿病患者）进行肝脏健康的系统性筛查。

• 开展前瞻性队列研究： 通过建立具有个体层面数据的大型队列，来进一步验证本研究的发现，并探索更多的风险和保护因素。

• 推动治疗药物研发： 目前尚无针对MASH的特效药物，加速相关药物的研发和临床试验至关重要。

总而言之，这项研究为我们描绘了一幅严峻但清晰的图景：在人口老龄化和生活方式变迁的双重驱动下，由MASH导致的肝癌已成为并将继续是中国面临的一个日益沉重的公共卫生负担。