肥胖不仅仅指的是脂肪细胞体积增大,因为人从出生以后脂肪细胞的个数是已经固定的。所谓肥胖指的是单个脂肪细胞体积增大,由于单个脂肪细胞体积增大造成代谢出现紊乱的症状。脂肪组织本身并不只是储存脂肪,还有代谢功能,可以分泌很多多肽类激素统称为脂肪因子。脂肪因子会对炎症,消化,激素合成,癌干细胞产生作用,这整个系列的作用会对糖尿病(已有明确病因),代谢综合征产生影响,而代谢综合征是整个机体代谢出现的问题,机体代谢出现问题反过来会导致恶性肿瘤的发病率升高。肥胖无论是对肿瘤的发生,发展,复发转移,以及对药物的抵抗都会产生不同作用。
肥胖与乳腺癌互为因果,肥胖会导致癌症的发生,同样癌症发生会带来脂肪细胞代谢紊乱,这是互为因果。目前来讲,年轻乳腺癌女性接受治疗是否会带来肥胖增加尚未有确定数据。
大数据与随机对照试验
在未来,随机临床试验还是很有意义的。我们不能把大数据和随机对照试验割裂开来分析,大数据只是提供一个更加丰富的研究方法。举例来讲,以前谈到乳腺癌发病因素,大概有20个左右,现在通过大数据可能会增加到1000个乃至几万个因素。这只能是加深我们对事物本质的认识。但是,随机对照试验必须要有。通常对某一事物所做的研究是从基因层面上开展,但是相同基因在不同个体中会有不同作用,或者说产生的结果不一样,这就需要有微观和宏观共同的数据才能去对这个事物进行认识。所以随机对照试验是肯定取消不掉的,只不过现在随机对照试验观察指标是有限的3、5个,而通过目前所谓的大数据可能就会改变传统做法。大数据的问题,大家现在还仅仅在提,数据量很大,而且数据级别也不一样。但是数据如何获取,是一个需要突破的瓶颈问题。此外,如此海量的数据呈报上来之后,要怎样处理?再用传统的方法处理或许已经处理不了了。
目前,针对来自不同地区,不同标准的数据不统一问题,对大家造成很大困惑,也就是说大数据提交之后,用传统概念,传统方法去理解大数据,处理大数据,已经变得不再合适。比如,大数据基础之上上,乳腺癌发病可能有100个风险因素,而这个乳腺癌患者只能给我提供20个风险因素,而根据这20个风险因素在整个海量风险因素中通过计算机配比,处理,发现有几十个人和该患者数据是一样的,那么我们要每一个每一个的通过网络和计算机去匹配,匹配之后会给一个概率,而这个概率是个体概率,并不是目前我们所谈的整体概率,这应该是精准医疗真正要求的内容了。
纯植物提取,促进脂肪代谢,溶解多余脂肪,清理胆固醇,降血脂。
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