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跌入「癌症發生率」的數字沼澤─《癌症探秘》

天下文化・2015/09/16 ・2315字・閱讀時間約 4 分鐘・SR值 526 ・七年級

有一天，為了要搞懂這一切，我把自己關在辦公室裡，讀起最新一期的SEER統計資料。太執著於總癌症發生率，可能會錯失一些細節，或許這些細節背後，還隱藏了某些值得參考的訊息。總癌症發生率下降的主要原因，是幾個最常見的癌症發生率都降低、或是不再成長了，包括發生在男性的攝護腺癌、發生在女性的乳癌，以及在兩性都很常見的肺癌和直腸癌。

但是這同時，也有些癌症的發生率是呈上升趨勢的，這類癌症多屬於較少見的癌症，像是黑色素瘤、胰臟癌、肝癌、腎臟癌和甲狀腺癌。這些數字每年都有微幅的改變，然而，相對於肺癌十萬分之62.6的發生率，胰臟癌的發生率只有十萬分之12.1——當數字小到這麼小的時候，我們其實很難區分這樣的增加到底是實質的增加，還是報告較完善、或是發現得較早的結果。

這是流行病學的一大難處。愈少見的癌症，就愈容易受到隨機波動的影響，也就是統計學上所謂的雜訊。以兒童癌症為例，兒童癌症算是癌症類別中非常罕見的，其中，霍奇金氏淋巴瘤的發生率僅有十萬分之0.6，腦部與神經系統癌症的發生率是十萬分之3.2，血癌的發生率是十萬分之5.0。這些兒童癌症的死亡率，比起幾十年前已經減少了一半，可謂醫學上最偉大的成就之一。但是發生率，也就是孩童罹患癌症的機率，卻讓人讀不透。

總癌症發生率似乎有些微的上升，但不是很明確。從1975年的十萬分之11.5變成2009年的十萬分之15.5，聽起來挺可怕的，但是這當中的趨勢其實是起起伏伏的。1991年也曾經出現過十萬分之15.2的機率，只不過隔年又回到十萬分之13.4，十一年後來到十萬分之13.0，接著是十萬分之15.0、十萬分之16.4、十萬分之14.2。後續發展如何呢？不如擲個銅板來決定吧！

pansci sunbathing 泛科學選書《癌症探秘》 — 臭氧層破洞、日光浴盛行及衣服材質改變都可能是黑色素瘤發生率上昇的原因。 Source: Mikael Tigerström

每種癌症的故事也都不一樣，像是在肺癌方面，由於戒菸帶來的效應，男性的肺癌發生率連續幾年都呈現下降趨勢。女性則因為開始吸菸的年代較晚，因此反應的時間稍有延遲，直到最近才有下降的趨勢。二十世紀最後的二十五年，乳癌發生率曾出現過一個高峰，當時一些體積小、生長速率緩慢，甚至有些醫師根本不認為是癌症的原位癌，也包含在內，因此推論，除了月經初潮提早以外，造成這個高峰的原因還包括診斷技術的進步。大體來說，乳癌的發生率近年來有趨緩的跡象，原因可能是更年期使用荷爾蒙替代療法的人變少了。

黑色素瘤方面，發生率早在我們發現臭氧層有破洞時，就有崛起的趨勢。我們可以將原因歸咎於日光浴、晒黑沙龍的流行，另外，現代人的衣服做得比較輕薄，無法有效阻隔紫外線也有關係。還有一個原因可能是旅遊型態，來自北國、皮膚顏色較淺的白人，總喜歡到陽光普照的地方渡假。至於孩童癌症發生率會提高，美國國家癌症研究院認為，那是現在的影像技術比較高明的緣故；除此之外，一些原本歸在良性腫瘤的病，現在改分到惡性腫瘤門下，也是原因。最後，兒童肥胖也難辭其咎。

你可以盡情的分析這些數據，將SEER龐大的數據資料，用性別、年齡、種族和地域性等等，進行分類，然後選擇不同的人口組合，看看這些癌症曲線如何上下擺盪。癌症在黑人男性比在白人男性常見，但是在黑人女性的發生率卻比白人女性低。若再進一步細分，美國黑人罹患攝護腺癌、肺癌、直腸癌、肝癌、胰臟癌和子宮頸癌的機率較高，但是他們罹患皮膚癌、子宮癌和腦癌的機率較低。皮膚癌的部分，我們可以用他們的皮膚色素較深，可以防護來自太陽的傷害，當成解釋；但是其他癌症的差異，解釋起來就不容易了。

泛科學選書 — 居住在環境汙染嚴重地區的弱勢族群，癌症罹患率可能較高。Source: Sudipta Arka Das

弱勢族群可能會有營養缺乏、吸菸、酗酒，以及醫療照護不足的情形。另外，他們也可能居住在汙染較高的地區，從事風險較高的工作。但是西班牙後裔、美國印第安人後裔、阿拉斯加原住民和太平洋島嶼住民的癌症罹患率，卻明顯低於美國黑人和白人。中間牽扯到的變因實在太多了。愈往深處挖，就愈顯露出其中的不一致性。以腦癌的發生率為例，最低的是夏威夷的十萬分之4.23，最高的是愛荷華州的十萬分之7.54，不免讓人懷疑，是否和愛荷華州的以農立州有關。我原想要比較一下相鄰的堪薩斯州和內布拉斯加州的數據，可惜這兩個州沒有參與SEER。在肝癌方面，夏威夷居最高位，發生率為十萬分之10.68，猶他州則以十萬分之3.94墊底。會是猶他州的摩門教徒人數多的緣故嗎？或是有什麼原因，使得他們感染肝炎病毒的比率較低嗎？

幾個小時之後，我從這個數字沼澤中走出來，不再對瞭解這些數據抱持任何希望。要是癌症都是化學汙染引起的，一切將會簡單得多了。然而事與願違，這裡頭牽扯到太多不明不白的因素了，就像自然界無可避免的逐漸失序一樣，這個世界也無可救藥的往亂度（熵）更大的方向前進。癌症的發生是突變累積的結果，沒有人可以找出每一次突變發生的原因。甚至，基因複製時的偶發性突變，會不會也另有其因？

我想像著一支複製人軍隊，每個人的基因都是一樣的，他們生活在同樣的地理環境，也擁有同樣的生活經歷。他們吃相同的食物、做同樣的事，但是有些人會在五十歲或六十歲時死於癌症，也有人要過幾十年後，才會因為其他原因死去。就像多爾和佩托所說的，「一個人會不會得癌症，受到先天與後天的影響。」但是，最後得癌症的是誰，憑的恐怕只是運氣。

泛科學選書癌症本文摘自《癌症探祕：揭開最深沉的醫學謎團》，天下文化出版。

為何傳染病可以短期內大爆發？不可不知的「傳染動力學」——《小大人的公衛素養課》

親子天下・2021/10/17 ・944字・閱讀時間約 1 分鐘

作者／陳建仁、胡妙芬
繪者／Hui

不可不知的傳染動力學：感染人數呈等比級數增加

要知道怎麼對抗傳染病，首先必須了解與傳染病傳播速度密切相關的「傳染動力學」。事實上，傳染病如同謠言一般，會一傳十，十傳百的快速傳播。如果每個人只把傳染病傳給一個人，跟每個人把傳染病傳給三個人，經過十波的傳染之後，最後得病的人數會相差多少？答案是相差 59000 多倍！（差距請見下圖）

所以，如何減少感染的人數非常重要。不管是感冒了或是得到其他傳染病，趕快去看醫生、吃藥，並且在家休息不去感染別人，這樣的聰明做法不但是保護自己，也能「傳染病止於智者」，保護到其他沒有感染的人。

R0 値是什麼？

傳染病大流行期間，報導中常提到的「R0 值」就是在自然的情況下，一個人會把傳染病傳給幾個人的意思。而加入防疫行動後，數值會隨著時間改變，就稱為「Rt 值」。

比方說，一個人平均會傳給 1 個人，那麼 R0=1，代表病原體會持續存在，但不會蔓延開來。如果一個人平均傳給超過 1 個人，那麼 R0>1，代表病原體會蔓延開來成為流行病；相反的，如果一個人傳給少於 1 個人，那麼 R0<1，代表病原體將會逐漸消失。戴口罩、勤洗手、保持社交距離、生病在家隔離的目的，就是在降低傳染數。

另外，R0 會隨著病原體突變成傳染力強的變異株而上升。譬如像 2020 年新冠肺炎一開始 R0 值約為 2.5，後來突變成 Alpha 株時 R0 值約為 4、Delta 株時 R0 值約為 6。