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防治需要整合医学思维——关注全生命周期环境风险窗口期与健康公平
整理：Nina
近日，中国整合肿瘤学大会（CCHIO）在云南昆明盛大召开。“肿瘤防治，赢在整合”，大会赓续整合医学之魂，聚四海医道精粹，融多学科智慧，开展了一场贯通传统与现代、联结本土与国际的学术盛会。
会议期间，医学界特邀巴西医学科学院Mauricio Costa院士，分享其在乳腺癌诊疗领域的洞见，为整合医学视角下的乳腺癌防治提供国际视角。
纵观全球趋势，环境因素是乳腺癌的“隐形推手”
整合医学视角下，疾病的发生不应仅限于遗传学解释，更需关注个体所处的整体环境与生活方式。
Costa院士指出，乳腺癌发病率持续上升的背后，可能是环境中的致病因素在推波助澜。她强调了，目前新发乳腺癌病例仅有约10%~15%与遗传相关，其余大多为“散发性”，与生活环境密切相关。而动物研究也显示，暴露于污染物和类雌激素物质（xenoestrogens）可导致行为与激素通路改变，从而增加激素依赖性肿瘤的风险。这一发现强化了整合医学的理念：健康与疾病的界限，并非由单一基因决定，而是人类与环境互动的结果。
事实上，不同亚型乳腺癌的发病机制也与环境激素暴露密切相关。Costa院士告诉“医学界”，三阴性及HER2阳性乳腺癌多与基因突变有关，而Luminal型乳腺癌则更易受激素变化与外源性类雌激素的影响。此外，不同生命时期对环境因素的应答也有潜在差异——胎儿期、青春期、绝经期等“激素敏感窗口”是风险关键期。
因此，Costa院士认为，未来的乳腺癌的防治不仅需要关注肿瘤本身，更需要整合医学思维——从个体生命周期与环境因素的相互作用的视角，识别并早期干预肿瘤的发生和发展。
防患于未然：从意识到行动的三级预防路径
整合医学倡导“未病先防”，将生活方式、社会政策与个体健康行为纳入整体防控体系。 Costa院士提出，环境相关乳腺癌的防治需要社会、个人与政策的多维合力，在这一理念下，他将乳腺癌预防分为“三层防线”：
第一层防线：提升疾病认知，主动远离风险
“人们必须意识到风险的存在。”Costa院士强调，提高公众对环境致癌物的认知，是所有防控工作的起点。 只有当人们意识到生活中潜藏的化学风险——如塑料制品、农药、化妆品、防腐剂、清洁剂等中的内分泌干扰物，人们才能主动减少暴露。例如避免过度使用含有塑化剂的塑料容器、减少与农药或溶剂的直接接触等，都是简单却有效的自我保护方式。
第二层防线：生活方式管理红太阳配资
结合临床观察与流行病学研究，Costa院士指出，生活方式与乳腺癌风险呈高度相关性，而生活方式管理可以从以下4个方面着手：
1）体重管理：脂肪组织是类雌激素物质的重要“储藏库”，肥胖人群更易积累环境污染物，从而增加乳腺癌风险。
2）生育模式：女性生育年龄延后、子女减少，这一社会文化趋势无形中提升了乳腺癌发病率。
3）健康饮食：应减少超加工食品与高脂红肉摄入，转而以鱼类、蔬菜与水果为主，减少外源性激素和加工添加剂的摄入。
4）规律运动：运动可调节代谢与激素水平，降低炎症反应，是最简便且科学的抗癌方式。
第三层：社会资源与当局政策带来系统性保障
在Costa院士看来，社会资源与当局政策的支持是乳腺癌防治的重要基础。他在分享中指出，政府与公共卫生机构应通过立法和监管，控制塑料制品、农药、工业排放及化学产品的生产与使用。同时，应建立更完善的环境监测与公众告知体系，确保高风险地区居民能获得实时信息与防护指导。
乳腺癌防护需要公平：高风险女性人群需要更多关注
在本次大会上的专题讲座中，Costa院士曾提到，低收入社区和化工行业的女性面临更高的环境风险。而在与医学界的对话中，Costa院士同样表达了对这类人群的关切。他指出，环境因素的高度暴露与医疗资源的缺乏是低收入和化工行业从业女性的双重困境——“她们通常生活在更贫困、污染更严重的地区，也可能在工作中直接接触致癌物质。另一方面，她们难以得到及时的诊断和治疗机会，导致病情更易进展。”
结语
从基因到环境，从个体到社会，Costa院士的分享深刻诠释了整合医学在乳腺癌防治中的价值。也正如本届CCHIO大会所倡导的那样，“肿瘤防治，赢在整合”——唯有将个人健康意识觉醒、生活方式干预与政府环境治理进行系统性整合，将前沿科研成果转化为可及、可负担的普惠医疗，同时关注弱势群体的健康公平，才能真正构建起覆盖全生命周期的乳腺癌防控网络。
专家简介
Prof. Maurício Magalhães Costa
巴西医学科学院 院士
妇科肿瘤学专科培训，瑞典卡罗林斯卡学院（1983-1984）
妇产科硕士学位，里约热内卢联邦大学（1992）
科学博士（妇产科学），里约热内卢联邦大学（1997）
博士后研究，酶与代谢控制实验室（LabECoM），里约热内卢联邦大学综合健康科学中心（2008）
健康管理高级工商管理硕士，IBMEC商学院（2001）
世界卫生组织全球乳腺癌倡议项目顾问
责任编辑：Sheep
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