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为探究 15-39 岁青少年和青年（AYAs）脑及中枢神经系统（CNS）癌症的全球负担及趋势，研究人员基于 GBD 2021 数据库，分析 204 个国家 / 地区 1990-2021 年数据。发现 2021 年全球 ASIR 为 1.92/10 万等，且存在 SDI 区域差异，预测 2040 年病例数上升、标化率或稳降，为优化防控策略提供依据。
脑及中枢神经系统（CNS）癌症如同隐匿的健康杀手，在青少年和青年（AYAs，15-39 岁）群体中肆虐。这类癌症不仅发病率和死亡率高，还会带来严重的长期健康影响，如认知障碍和肢体残疾，给患者、家庭和社会造成沉重负担。然而，过去针对这一特定年龄段的研究相对匮乏，尤其是在不同社会人口学背景下的疾病负担差异尚不明确。此外，随着全球人口结构变化和环境因素的影响，CNS 癌症的流行趋势也在悄然改变，亟需全面、系统的数据分析来指导防控策略的制定。
为填补这一研究空白，山西省人民医院、山西医科大学等国内研究机构的研究人员，开展了 “Global trends and burden of brain and central nervous system cancers in adolescents and young adults GBD 2021 study”。他们利用全球疾病负担（GBD）2021 数据库，对 204 个国家和地区 1990-2021 年的 CNS 癌症发病率、死亡率及伤残调整寿命年（DALYs）进行分析，并运用 Joinpoint 回归和贝叶斯年龄 - 时期 - 队列（BAPC）模型预测未来趋势，旨在揭示全球及区域差异，为资源分配和政策制定提供科学依据。该研究成果发表在《Scientific Reports》。
研究主要采用了以下关键技术方法：
- 数据整合与标准化：基于 GBD 数据库，整合多源数据，采用年龄标化率（ASIR、ASMR 等）消除人口年龄结构差异的影响。
- 统计模型分析：运用 Joinpoint 回归识别发病率、死亡率等指标的趋势变化点及年均变化百分比（AAPC）；利用 BAPC 模型预测 2040 年前的疾病负担趋势。
- 不平等评估：通过社会人口指数（SDI）分析不同收入、教育和生育率水平地区的疾病负担差异，采用斜率指数（SII）、集中指数（CI）等量化健康不平等。
研究结果
全球及区域负担现状
2021 年，全球 AYAs 的 CNS 癌症年龄标化发病率（ASIR）为 1.92/10 万（95% UI：1.63-2.22），对应约 57,645 例新发病例；年龄标化死亡率（ASMR）为 0.95/10 万，死亡约 28,590 例；DALYs 总计 1,744,650。男性发病率（2.05/10 万）高于女性（1.78/10 万），且死亡率和伤残率更高。
不同 SDI 区域差异显著：高 SDI 地区 ASIR 最高（3.36/10 万），但 ASMR 和 ASDR 较低；低 SDI 地区则相反。从地域看，高收入亚太地区患病率最高，中亚地区死亡率和 DALYs 最高，西欧发病率最高。
时间趋势与预测
1990-2021 年，全球 ASIR 呈上升趋势（AAPC=0.50%），但近年（2019-2021）略有下降；ASMR 和 ASDR 持续下降（AAPC 分别为 - 0.29% 和 - 0.30%），男性下降更显著。
BAPC 模型预测，至 2040 年，全球 CNS 癌症新发病例数将增至约 61,459 例，但 ASIR、ASMR 和 ASDR 预计分别降至 1.81/10 万、0.80/10 万和 49.16/10 万，显示标化率可能趋稳或下降，但总病例数因人口增长等因素仍将上升。
健康不平等与影响因素
SDI 与 ASIR 呈强正相关（R=0.85），即社会经济发展水平越高的地区，发病率越高，可能与早期诊断率高、环境暴露（如电离辐射、空气污染）和遗传因素检测更完善有关。而 ASMR 和 ASDR 与 SDI 呈中等相关（R≈0.58），低 SDI 地区因医疗资源匮乏、诊断延迟，死亡率更高。
研究还发现，CNS 癌症负担与遗传易感性（如 TP53、NF1 突变）、环境暴露（电离辐射、PM2.5）、生活方式（肥胖、久坐）及免疫状态（如 HIV 感染）等多因素相关，但 GBD 数据未完全涵盖这些风险因素，需进一步研究。
结论与意义
本研究系统揭示了 AYAs 人群 CNS 癌症的全球负担、区域差异及未来趋势，证实高 SDI 地区面临更高的发病压力，而低 SDI 地区在治疗可及性和预后方面存在显著劣势。尽管医疗进步推动标化率下降，但人口增长和老龄化将导致总病例数增加，健康不平等问题亟待解决。
研究结果为全球资源分配提供了关键依据：高收入地区需加强环境风险管控和遗传筛查，低收入地区则需完善癌症登记系统、提升诊疗可及性。此外，针对 AYAs 群体的特殊需求（如心理社会支持、长期随访）制定个性化干预策略，对于改善这一 vulnerable 人群的预后至关重要。未来研究需进一步整合遗传、环境等风险因素数据，以更精准地预测疾病负担并指导预防实践。
