Nancy Lapid

路透6月3日 - 越来越多的证据表明，广泛用于减肥和治疗糖尿病的GLP-1类药物，能够预防多种癌症。

在芝加哥举行的美国临床肿瘤学会年会上，过去几天发表的二十多项研究发现，与未服用GLP-1类药物的人相比，服用这些药物的患者患癌风险和疾病进展风险较低，生存率更高，且对某些治疗的反应更好。

这些研究包括对临床记录和真实世界数据库的分析，追踪了使用诺和诺德（Novo Nordisk）的NOVOb.CO Wegovy或Ozempic、礼来（Eli Lilly）的LLY.N Zepbound或Mounjaro，或较早一代GLP-1药物的患者。

这些研究并非旨在阐明GLP-1药物如何或为何可能影响癌症治疗。但研究人员认为，通过减轻炎症、调节胰岛素信号传导以及可能直接作用于肿瘤生物学机制，这些药物或许能为癌症患者提供保护作用。

“慢性炎症是参与多种癌症发生和发展的基本生物学通路，”宾夕法尼亚大学的伊丽莎白·苏珊·麦当劳博士表示。

麦当劳周二公布了一项针对11万名女性的研究结果，显示服用GLP-1药物的女性患乳腺癌的风险比未服用者低达35%。

麦当劳指出，虽然肥胖本身是某些癌症的已知风险因素，但GLP-1的抗炎作用很可能在癌症预防中发挥重要作用。

适用于各癌症阶段及肿瘤类型

GLP-1类药物包括：司美格鲁肽（Wegovy、Ozempic和Rybelsus的活性成分）；替尔泽帕肽（商品名为Mounjaro和Zepbound）；以及礼来公司的Trulicity（即度拉鲁肽）和诺和诺德公司较早推出的利拉鲁肽（商品名为Saxenda和Victoza）。

最强有力的疗效信号来自一项涉及12,000多名患者的研究，该研究显示使用GLP-1药物与癌症进展至转移性疾病的风险显著降低相关，尤其在肺癌、乳腺癌、结直肠癌和肝癌中表现突出。

与服用另一类名为格列汀（gliptins）的糖尿病药物相比，患有上述癌症且使用利拉鲁肽、普拉鲁肽、度拉鲁肽、替尔泽帕肽、利西塞那肽或司美格鲁肽的患者，疾病扩散的风险降低了38%至50%。

多项研究发现，对于子宫内膜癌、膀胱癌和前列腺癌患者，以及小肠肿瘤和血液癌症患者，使用GLP-1药物同样可降低癌症发病率、延长生存期并减少转移。

针对在美国社区肿瘤诊所接受治疗的患者进行的一项独立分析发现，GLP-1的使用与六种肿瘤类型（乳腺癌、前列腺癌、结直肠癌、肺癌、肝癌和肾癌）的总体生存率显著改善相关，死亡风险降低了约三分之一。

研究人员还报告称，接受免疫治疗（如默克公司的 MRK.N Keytruda以及百时美施贵宝公司的 BMY.N Opdivo或Yervoy）的癌症患者，在同时服用GLP-1药物时预后似乎更好，这表明该药物可能与免疫系统存在相互作用。

与未使用者相比，患有2型糖尿病和3期肾脏疾病的GLP-1使用者，其死亡率以及多种恶性肿瘤（尤其是肺癌、结直肠癌和肝细胞癌）的发病率均显著降低。

尽管基于啮齿类动物研究，GLP-1药物附有关于可能与某种甲状腺癌相关的警告，但研究人员表示，最新发现表明该类药物可能对多种肿瘤类型具有潜在的益处，而非仅限于少数几种癌症。

这类药物最初设计用于治疗糖尿病，后被发现能促进减重，同时还显示出对心血管风险 (link)、睡眠呼吸暂停 (link) 以及酒精和药物滥用 (link) 的益处。

“这些药物从来就不仅仅是降糖药，”费城福克斯蔡斯癌症中心的马辛·赫维斯特克博士在ASCO新闻发布会上表示。

限制性因素

研究人员提醒，所呈现的数据几乎全部来自观察性研究，这增加了混杂因素的风险。被处方GLP-1药物的患者在整体健康状况、医疗可及性及合并治疗等方面可能存在显著差异，这些因素都可能影响研究结果。

尽管各项研究试图对这些差异进行校正，但目前尚无研究能证明这些药物能改善癌症预后。专家表示，需要开展针对部分癌症患者在标准治疗基础上加用GLP-1药物、而另一些患者不加用的对照试验，以确立明确的抗癌益处。目前已有部分试验正在筹划中。

这些明显的抗癌益处并未明确与药物的减肥效果相关，这表明减肥作用本身无法解释这些研究结果。

一项为期七年、涉及近12万名参与者的研究发现，与默克公司的保法止（Propecia）和葛兰素史克公司的阿伏达特（GSK.L）等用于缩小前列腺增生的药物相比，GLP-1与高危男性新发前列腺癌诊断率降低相关。

在ASCO年会上报告该研究的得克萨斯大学圣安东尼奥分校梅斯癌症中心科尔顿·琼斯博士表示，GLP-1使用者在使用一年后体重仅“微幅”下降。

“我们推测，体重减轻以及直接的抗癌和抗炎作用，可能是驱动本研究中观察到的关联性的原因，”琼斯说。

ASCO专家Chwistek指出，GLP-1的抗炎和免疫调节特性长期以来就暗示其具有更广泛的作用。

提及其中一项规模最大的研究时，赫维斯特克指出：“此处的新发现在于不同肿瘤类型间结果的一致性，如此大规模且一致的数据足以支持开展前瞻性随机试验。”

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