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在《Proceedings of the National Academy of Sciences》（PNAS）期刊上发表的一篇文章中，美国的科研团队对Peto悖论在陆生脊椎动物中的适用性进行了研究。Peto悖论指的是在不同物种中，体型大小与癌症发生率之间的关系不明确。然而，通过先进的系统发育比较方法，该研究揭示，在两栖类、鸟类、哺乳动物和鳞状爬行动物四大类中，较大的物种确实比较小的物种面临更高的癌症发生率。此外，研究表明，鸟类和哺乳动物体型变化的进化也推动了细胞生长控制的增强，使得这些物种能够在不增加预期癌症负担的情况下变得更大。这些结果提供了实证证据，显示较大体型与更高的癌症发生率相关，从而否定了Peto悖论，并强调了体型进化在塑造抗癌防御中的重要性。
所有多细胞物种都依赖细胞分裂进行组织生长和修复，但分裂过程中的错误可能导致体细胞突变的积累，从而可能引发癌症。因此，理论上，体型更大、寿命更长的物种应该比体型更小、寿命更短的物种有更高的癌症患病率。然而，跨物种的研究未能找到癌症患病率与体型之间的关联，这被称为Peto's悖论。尽管在个别物种中发现了抗癌机制，例如大象和某些蝙蝠，但更广泛的系统发育证据一直难以捉摸。早期测试Peto's悖论的尝试由于样本量小和物种解剖数量有限而缺乏统计能力。最近的研究克服了这些问题，允许在多种脊椎动物类群中大规模测试Peto's悖论，结果在一些脊椎动物群中报告了肿瘤患病率与体型的正相关性，但尚未在恶性肿瘤与体型之间找到类似的关联。
Peto's悖论指的是在跨物种比较中，体型较大的物种并没有表现出比体型较小的物种更高的癌症患病率，这与预期相悖。然而，这篇发表在《美国国家科学院院刊》（PNAS）的研究通过先进的系统发育比较方法，揭示了在四大类陆生脊椎动物中（两栖动物、鸟类、哺乳动物和鳞状爬行动物），并不存在Peto's悖论。研究表明，体型较大的物种实际上比体型较小的物种面临更高的癌症患病率。此外，随着鸟类和哺乳动物体型的进化变化，它们也进化出了增强的细胞生长控制机制，这种适应使得物种能够在不增加预期癌症负担的情况下变得更大。
研究发现，较大的物种确实比较小的物种面临更高的癌症患病率。这与Peto悖论相悖，后者认为体型与癌症患病率之间没有关联。此外，研究还表明，鸟类和哺乳动物在体型进化过程中，发展出了更强的细胞生长控制机制，使得这些物种能够在体型增大的同时不增加预期的癌症负担。研究通过贝叶斯系统发育框架分析了263个物种的数据，发现体型较大的物种在四大类脊椎动物中均表现出更高的肿瘤（包括良性和恶性）患病率。具体而言，研究发现两栖动物和有鳞目爬行动物的鼻-肛长度（SVL）与肿瘤和恶性肿瘤的患病率呈正相关，而鸟类和哺乳动物的体重与这些患病率也呈正相关。此外，研究还发现，在鸟类和哺乳动物中，体型进化速度较快的物种，其肿瘤和恶性肿瘤的患病率较低，这表明这些物种可能在进化过程中发展出了更优越的抗癌机制。综上所述，研究结果否定了Peto悖论，强调了体型进化的异质性在塑造抗癌防御中的重要性。
这篇研究挑战了长期以来在比较生物学中著名的Peto悖论，即不同物种的体型与癌症患病率不相关的现象。通过广泛的数据分析，这项研究显示在陆地脊椎动物中，体型较大的物种确实具有更高的癌症患病率。这一发现对临床和生物医学研究具有重要的启示。首先，该研究揭示了癌症患病率与体型之间的正相关关系，强调了在研究癌症发生机制时考虑物种体型的重要性。这在一定程度上可以影响到临床上对于不同物种模型选择的策略。例如，在进行癌症相关的研究时，研究者可能需要重新评估选择哪些动物作为实验模型，尤其是当研究目标涉及癌症的发病机制和防治策略时。其次，研究还表明，在鸟类和哺乳动物中，体型进化速率较快的物种演化出更好的细胞生长控制机制。这一发现提示我们，在研究人类癌症时，不仅需要关注体型对癌症的影响，还应考虑体型进化的速度及其潜在的抗癌机制。这可能为开发新的癌症预防和治疗策略提供了新的视角。最后，该研究也对Peto悖论这一传统观点提出了挑战，要求科学界重新审视以往对体型与癌症风险关系的理解。这有助于推动对癌症生物学的新研究方向，并可能影响到未来的癌症预防策略的设计。总之，这项研究不仅从理论上推进了对Peto悖论的理解，还在实践中为癌症生物学研究提供了新的视角，对未来的临床研究和公共健康策略具有重要的指导意义。
1. 研究背景与目标：该研究旨在检验Peto悖论在四大类陆生脊椎动物（两栖动物、鸟类、哺乳动物和有鳞目爬行动物）中的适用性，并探索体型演化与癌症防御机制之间的关系。
2. 数据与样本选择：研究使用了263个物种的数据，包括31种两栖动物、79种鸟类、90种哺乳动物和63种有鳞目爬行动物。由于两栖动物和爬行动物的体重数据稀缺，研究使用吻-泄殖腔长度（SVL）作为体型的替代指标。
3. 实验设计：使用多变量贝叶斯系统发育广义线性混合模型（MPGLMM）来分析数据。通过对每个物种的肿瘤（包括良性和恶性）和恶性肿瘤发生率进行直接建模，而不是使用比例模型。分析考虑了物种间的系统发育相关性，以避免祖先共享对结果的影响。
4. 分析策略：采用贝叶斯框架，通过MPGLMM评估体型与癌症发生率之间的关联。通过路径速率（pathwise rate）分析体型演化速度，并探讨这种演化与癌症防御机制之间的关系。
图1：陆生脊椎动物中肿瘤或恶性肿瘤与体型之间的正相关性
图1研究了陆生脊椎动物中肿瘤或恶性肿瘤的发生率与体型之间的关系。A. 为了探讨两栖动物和爬行动物中肿瘤发生率与体型的关系，作者分析了吻肛长（SVL）与肿瘤发生率之间的关系。结果显示，肿瘤发生率与SVL呈显著正相关（Px = 0.002），即随着SVL的增加，肿瘤发生率也增加。B. 为了研究鸟类和哺乳动物中肿瘤发生率与体型的关系，作者分析了体重与肿瘤发生率之间的关系。结果表明，肿瘤发生率与体重呈显著正相关（Px = 0.001），即随着体重的增加，肿瘤发生率也增加。C. 为了探讨两栖动物和爬行动物中恶性肿瘤发生率与体型的关系，作者分析了SVL与恶性肿瘤发生率之间的关系。结果显示，恶性肿瘤发生率与SVL呈显著正相关（Px = 0.003），即随着SVL的增加，恶性肿瘤发生率也增加。D. 为了研究鸟类和哺乳动物中恶性肿瘤发生率与体型的关系，作者分析了体重与恶性肿瘤发生率之间的关系。结果表明，恶性肿瘤发生率与体重呈显著正相关（Px = 0.001），即随着体重的增加，恶性肿瘤发生率也增加。结论：在陆生脊椎动物中，肿瘤和恶性肿瘤的发生率与体型呈正相关关系，体型越大，肿瘤和恶性肿瘤的发生率越高。
图2：鸟类和哺乳动物中肿瘤或恶性肿瘤与路径速率的负相关性
图2探讨了鸟类和哺乳动物中肿瘤或恶性肿瘤的发生率与路径速率之间的关系。A. 为了研究肿瘤发生率与路径速率之间的关系，作者对鸟类（蓝色）和哺乳动物（红色）进行了分析。结果显示，肿瘤发生率与路径速率呈负相关关系，统计显著性为Px = 0.027。B. 在同一模型中，作者分析了肿瘤发生率与体重的关系。结果表明，肿瘤发生率与体重呈正相关关系，统计显著性为Px = 0。C. 为了研究恶性肿瘤与路径速率之间的关系，作者对鸟类和哺乳动物进行了分析。结果显示，恶性肿瘤与路径速率呈负相关关系，统计显著性为Px = 0.01。D. 在同一模型中，作者分析了恶性肿瘤与体重的关系。结果表明，恶性肿瘤与体重呈正相关关系，统计显著性为Px = 0.001。结论：研究发现，在鸟类和哺乳动物中，肿瘤和恶性肿瘤的发生率与路径速率呈负相关，而与体重呈正相关。
图3：高体型演化速率如何改变恶性肿瘤发生率与体型之间的标度关系
图3展示了高体型演化速率如何改变恶性肿瘤发生率与体型之间的标度关系。图中，各种线条代表体型演化速率对恶性肿瘤发生率的影响。黑色虚线代表模型中仅包含体重作为固定效应时的平均预测斜率。黑色实线代表模型中同时考虑体重和体型演化速率作为固定效应时的平均预测斜率。此斜率更陡峭，代表在控制高体型演化速率后，随着体型增加，恶性肿瘤发生率的增长更显著。图中强调了不同种类鸟类和哺乳动物在大小变化过程中体形演化速率与肿瘤防御机制发展的关系。具体来说，大型种群，如亚洲象，相比小型种类如长毛果蝠，因其较快的体型演化速率，显示出较低的预期恶性肿瘤发生率。这种趋势暗示，体型演化速率的提高可能促进了更为优良的抗癌机制的发展，使得体型更大的物种在增大过程中经历的恶性肿瘤发生率的预期增加得以减少，为物种的癌症防护机制和体型演化速率的联系提供了新的见解。
图4对鸟类和哺乳动物预测的恶性肿瘤发生率进行了可视化展示。这张图通过树状图表示物种之间的演化关系，并结合体型演化速率对肿瘤发生率的影响进行解读。树状图的分支颜色反映了物种的体型演化速率，颜色越浅代表演化速率越快。树状图末端的柱状图显示了每个物种的观察到的和预测的恶性肿瘤发生率之间的差异。实心黑色和白色柱状分别代表高于和低于预期水平的物种。灰色柱状代表在模型拟合过程中被排除的异常物种。黑色箭头指示的是那些恶性肿瘤发生率与预测值差异超过20%的物种。这一结果突出展示了在体型演化速率和体型相似的情况下，不同物种之间恶性肿瘤发生率的变异。通过这样的图示分析，研究者能更清楚地识别哪些物种在抗恶性肿瘤能力上特别高效或不足，以便为将来的研究提供方向和目标。这为理解不同物种之间癌症防御机制的差异提供了有价值的视觉化参考。
