研究人员在多个族裔群体中验证了乳腺癌风险评估的新模型

美国加州大学旧金山分校(University of California, San Francisco)的研究人员开发了一种快速评估女性患侵袭性乳腺癌风险的方法。这个新模型基于一种乳房密度的测量方法，目前大多数乳房x光检查都报道了这种方法，它是第一个在生活在美国的多个种族群体中得到验证的模型。

未来，该模型可以用于计算女性每次接受乳房x光检查时患乳腺癌的风险，为她提供未来患乳腺癌可能性的现实感知。

“乳腺癌的年龄后，乳房密度是最强烈的风险因素，”妇女核武器大学一般内科署助理教授助理教授杰弗里··捷径“遗憾的是，临床医生目前没有模型，用于评估包括这种重要危险因素的乳腺癌风险。我们创造的模型可能是改善乳腺癌筛查和预防努力的有用工具，并帮助女性更好地了解风险的程度。“

调查结果报告于2008年3月4日问题上内科的历史。

目前临床医生使用的标准和最常用的风险评估模型是Gail模型，这是一种以前验证过的乳腺癌风险评估工具，主要基于不可修改的乳腺癌风险因素。盖尔模型仅在白种人女性中开发和验证。泰斯和来自加州大学旧金山分校和华盛顿大学的同事设计了一个新的模型，通过使用乳腺密度、年龄和种族估计侵袭性乳腺癌的发病率。然后根据乳腺癌家族史和乳房活检史(无论女性是否曾因可疑肿块或病变而接受过活检)对估计值进行调整。

“医生习惯于计算患者对心脏病的风险，但我们不常规对乳腺癌进行患者，”Tice说。“妇女乳房密度分类，在筛选乳房X线照相术期间评估，已经是常规临床实践的一部分。我们的目标是开发一个简单而有用的模型，纳入了这种数据，该数据估计了妇女在多个族裔中侵袭性乳腺癌的风险。“

该研究小组使用了1996年至2003年间美国各地超过100万名接受乳房x光检查的女性的数据。通过计算预期乳腺癌病例数与观察乳腺癌病例数的比值来评估模型的校正。根据这项研究，校准评估了该模型预测的患乳腺癌的女性人数与被诊断出患乳腺癌的女性实际人数之间的匹配程度。观察到的比值为1.0表示完美的校准。

研究结果显示，他们开发的模型在危险因素亚组中具有良好的校准和合理的准确性。经过5年的随访，观察到的浸润性乳腺癌发病率为1.40%(629229名女性中有8784例癌症病例)，而模型预测的发病率为1.41%。然而，该模型略微低估了年轻女性(40-44岁)的乳腺癌发病率，低估了亚洲和西班牙裔女性的癌症发病率。

“我们发现一种包含乳房X线乳腺密度的模型可以估计女性对侵袭性乳腺癌的风险，并且可以将其纳入常规乳腺癌筛选，”Tice说。“初级保健医师可以使用它来计算妇女的乳腺癌的五年的风险。”

然而，Tice警告说，这不是乳腺癌风险评估的最终模型，并且它不太可能是一种模型，可以能够满足乳腺癌风险评估中的所有需求。一些女性将从遗传咨询和筛查中受益，其他女性需要更详细的风险因素评估，他补充道，如盖尔模型，这种新模式只有适度的能力，歧视整体妇女会发展乳腺癌和那些人将不会。

根据Tice的说法，这项研究中的更令人惊讶和意外的发现之一是在这种种族多样化的女性群体中表演的Gail模型有多糟糕。当研究人员将模型与Gail模型进行比较时，他们发现盖尔模型校准不良，低估了12％的乳腺癌数量。对于盖毛模型在预测乳腺癌的数量下降45％，这尤其如此。研究人员假设这可能是因为只有在白种人女性中开发并验证了Gail模型。

泰斯补充说:“这项研究最重要的发现是模型在多个种族群体中的准确性。”“这是支持在未来创建的任何风险评估工具中纳入种族和民族因素的有力证据。”

资料来源:加州大学旧金山分校

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