研究人员结合了常见的遗传变异来改善乳腺癌

最近的大规模基因组分析已经发现了几十个与乳腺癌有关的常见遗传变异。然而，每种变体只会为一个人的发展疾病的总体风险导致巨大量。

现在，Mayo诊所导向的国际研究人员现在已将77种常见的遗传变异组合成一个危险因素，可用于改善具有升高风险的妇女的鉴定乳腺癌。这个因素，称为多种子基风险评分，由67,000名女性的遗传数据建造。研究结果是2015年4月2日公布的国家癌症研究所杂志(JNCI）。

一项伴生研究扩展了这一发现，表明这种基因变异的测量可以与传统的乳腺癌风险预测因素相结合，如乳腺密度和家史改善乳腺癌风险的个性化估算。那些调查结果出现了在JNCI上个月。

“这遗传风险因子为我们已经知道的影响女性患乳腺癌几率的因素增加了有价值的信息，”研究合著者、梅奥诊所的流行病学家Celine Vachon博士说。“我们目前正在基于这些结果开发一种测试，虽然还没有准备好用于临床，但我认为在未来几年内，我们将使用这种方法为我们的患者提供更好的个性化筛查和预防策略。”

科学家们几十年前就知道，基因在乳腺癌中起着重要作用。例如，继承BRCA1和BRCA2基因的突变会大大增加女性患乳腺癌的风险，但这些突变非常罕见，在所有乳腺癌中占比不到5%。更常见的基因变异，即单核苷酸多态性(SNPs)也会导致癌症易感性，但个体的贡献太小，无法预测乳腺癌风险。

在这项研究中，研究人员测试了它们是否可以将这些个体SNP的效果与乳腺癌的单一危险因素结合起来。调查人员基本上添加了来自33,673名乳腺癌患者的77个SNP和33,381名健康受试者的信息，以获得多种规范度量。

他们表明，多基因风险评分可以成功地将女性分为不同的风险类别。与具有平均多基因风险评分的女性相比，处于前1%的女性患乳腺癌的可能性要高出三倍。此外，得分最低的1%的女性患乳腺癌的风险要低70%。这些结果表明，多基因风险评分与其他已知的风险因素(如乳腺密度或家族史)一样有效。

“在风险预测中进行更好的工作，我们需要将这种遗传概况包括到乳腺癌风险模型中，以及家庭历史，生活方式风险因素，先前的活组织检查和乳房密度等其他相关信息，”研究共同作者弗格斯沙发，博士，梅奥诊所的分子遗传学家和病理学家。“但首先，我们需要确保每个因素都是独立的，因为如果多基因风险得分只是重复由其他一些已知的风险因素已经占据的内容，那么它在风险模型环境中不会有价值。“

博士。沙发和vachon进行了第二次研究，以评估多种基因风险评分和乳房成像报告和数据系统（Bi-rads）之间的重叠，乳房密度测量在临床环境中经常评估。使用来自三个临床研究的数据涉及1,643的临床研究乳腺癌患者研究人员发现，2,397名健康受试者发现，这两个因素独立促进了乳腺癌风险的信息。

它们将多种基因风险分数纳入乳腺癌监测联盟（BCSC）风险预测模型，它使用乳腺密度，乳腺癌家族史，乳腺活检史，年龄和种族计算患乳腺癌的风险。然后，研究人员比较了使用BCSC模型计算的五年风险预测。多基因风险评分的增加提高了模型的效果，帮助11%最终患上癌症的女性进入高风险类别，她们本可能从核磁共振成像、化学预防甚至预防性乳房切除术等干预措施中受益。

研究结果表明两者都有乳房密度常见的遗传变异对于风险预测是​​重要的，并且应包括在临床模型中。然而，研究人员说，仍然需要更大的研究来测试这些模型估算一般人群风险的能力。

Vachon博士说:“有很多与癌症相关的常见基因变异，不仅是乳腺癌，还有卵巢癌和前列腺癌，但到目前为止，我们还没有看到这些被用于临床实践。”“在未来，这些因素将有助于确定谁患癌症的风险最高，谁患癌症的风险最低，并帮助患者和临床医生做出更好的治疗决定。”

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