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为解决早期 - onset 结直肠癌（EOCRC）风险因素不明、与 later-onset CRC（LOCRC）风险因素差异不清及加速衰老影响未明等问题，研究人员开展 EOCRC 风险因素评估研究。结果显示 PRS 是 EOCRC 主要风险驱动因素，PhenoAge 与两者风险相关，该研究为防控提供新方向。
近年来，结直肠癌（CRC）的发病趋势出现了一个令人担忧的现象：在年龄小于 50 岁的人群中，其发病率不断攀升，这类被称为早期 - onset 结直肠癌（EOCRC）。这一现象促使美国部分学会将 CRC 筛查起始年龄从 50 岁下调至 45 岁，但该建议并未在全球范围内得到广泛认可。目前，关于 EOCRC 仍存在诸多未解之谜。约 80% 的 EOCRC 患者并无家族病史，其风险因素也尚不明确；虽然 EOCRC 与 later-onset CRC（LOCRC）在发病表现上有所不同，但针对两者风险因素的大规模对比研究较少；同时，像加速衰老这类非传统因素对 EOCRC 的影响也有待进一步探究，而且衡量加速衰老的指标也未统一。为了填补这些知识空白，来自美国迈阿密大学米勒医学院（Miller School of Medicine at the University of Miami）的研究人员 Shria Kumar、Sunny Sandhu、Catherine Blandon 等开展了一项基于英国生物银行（UK Biobank）数据的病例对照研究。该研究成果发表在《Digestive Diseases and Sciences》上，为深入了解 EOCRC 的发病机制和防治策略提供了重要依据。
研究人员主要采用了以下关键技术方法：一是利用英国生物银行的大规模前瞻性队列数据，该队列包含 50 万名 40 - 69 岁个体，收集了丰富的生活方式、实验室、饮食、人体测量和基因组数据等；二是进行病例对照分析，分别确定 EOCRC 和 LOCRC 的病例与对照人群，并匹配相关特征；三是运用逻辑回归进行多变量分析，评估各因素与疾病的关联，并通过 Akaike 信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）比较不同衰老指标对模型拟合的影响 。
研究结果如下：
- 研究对象基本特征：研究共纳入 434,091 名 40 - 69 岁且有端粒长度和身体成分数据的个体，最终匹配 31,164 人。其中，86 例 EOCRC 患者匹配 430 名对照，5,108 例 LOCRC 患者匹配 25,540 名对照。与对照相比，EOCRC 患者的 CRC 多基因风险评分（PRS）更高，且更可能有患 CRC 的一级亲属，其 PhenoAge 与实际年龄差值更小；LOCRC 患者则在 BMI、体脂百分比、躯干脂肪百分比、PRS 等方面更高，且更可能有吸烟史、进行过 CRC 筛查、有患 CRC 的一级亲属，其 PhenoAge 与实际年龄差值更小，稳态失调水平更高。
- EOCRC 多变量分析结果：多变量分析表明，PRS 增加会使 EOCRC 发病几率上升（OR 1.53；95% CI 1.19 - 1.97；p<0.001 ）。在衰老指标方面，PhenoAge 纳入模型时拟合最佳，PhenoAge 每超过实际年龄 1 年，EOCRC 发病几率增加 7%（1.07，95% CI：1.02 - 1.12，p=0.01 ）；稳态失调增加也会使发病几率上升（OR 1.31；95% CI 1.02 - 1.68；p=0.03 ），但端粒长度和个体实际年龄与 EOCRC 发病无显著关联。
- LOCRC 多变量分析结果：LOCRC 发病几率增加与腰臀比增加（OR 5.81；95% CI3.25 - 10.38：p<0.001 ）、PRS 增加（OR 1.48；95% CI 1.44 - 1.53；p<0.001 ）、家族病史（OR 1.27；95% CI 1.16 - 1.40；p<0.001 ）、吸烟史（OR 1.11；95% CI 1.03 - 1.19；p=0.01 ）有关；而先前进行 CRC 筛查（OR 0.83；95% CI 0.78 - 0.89；p<0.001 ）和男性（OR 0.78；95% CI 0.71 - 0.86；p<0.001 ）则与发病几率降低相关。同样，PhenoAge 纳入模型时拟合最佳，PhenoAge 每超过实际年龄 1 年，LOCRC 发病几率增加 1%（1.01，95% CI 1.00 - 1.02，p=0.002 ）；稳态失调增加也会使发病几率上升（OR 1.05；95% CI 1.01 - 1.08；p=0.01 ），但端粒长度和个体实际年龄与 LOCRC 发病无显著关联。
研究结论与讨论部分指出，该研究发现 PRS 是 EOCRC 风险的重要驱动因素，而 LOCRC 风险除了与 PRS 有关，还和家族病史、吸烟、腰臀比增加等因素相关。对于 EOCRC 和 LOCRC，PhenoAge 作为衰老指标在模型中拟合效果最佳，且加速衰老（PhenoAge 超过实际年龄）与两者发病风险增加均相关，EOCRC 的风险增加幅度更大。此外，研究还发现传统认知中与 “西方化生活方式” 相关的因素，如肥胖等，可能并非 EOCRC 的主要驱动因素，这些因素与 LOCRC 的关联更为紧密。不过，该研究也存在一定局限性，如英国生物银行数据存在选择偏倚、种族和民族多样性不足、样本量有限以及部分数据缺失等。尽管如此，该研究仍为 EOCRC 的研究提供了新的方向。未来需要进一步研究来明确 EOCRC 发病机制中的未解之谜，从而实现精准风险分层，制定更有效的筛查策略，降低 EOCRC 的发病风险，尤其是针对那些不在标准筛查年龄范围内的人群。
