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2023年2月17日乳腺癌根据加州大学洛杉矶分校的一项新研究，对个体女性的风险估计因使用的风险评估模型而有很大差异，女性可能会收到截然不同的建议，这取决于所使用的模型和定义“高风险”的临界值。这项研究发表在普通内科杂志．
目前的发病率表明，今天在美国出生的女性中，大约有八分之一会在一生中的某个时候患上乳腺癌。这种风险随着年龄的增长而增加。
随着精准医疗在医疗保健领域的发展，乳腺癌风险模型越来越多地用于确定哪些女性将受益于降低乳腺癌风险的药物以及补充药物核磁共振检查．易于使用的风险模型在网上很容易获得，女性通常会在乳房x光检查报告中得到风险估计。一个重要的问题是这些模型有多准确?
2019年，美国预防服务工作组建议临床医生向未来5年内乳腺癌高风险和药物不良反应风险低的妇女提供降低风险的药物，如他莫昔芬、雷洛昔芬或芳香化酶抑制剂。
此前，工作组确定了1.67%的5年风险下限，但建议将5年风险下限提高到3%。虽然目前的乳腺癌风险评估工具在人群水平上工作良好，但很少关注它们在个人水平上的表现，或者在个人水平上≥3.0%的5年阈值的风险估计值的变化。
目前的研究包括了超过31,115名女性，她们是雅典娜乳房健康网络的一部分，这是一个横跨加州大学医学和癌症中心的全州质量改善计划。它侧重于三种常用的风险评估模型乳腺癌风险评估工具(BCRAT，也被称为盖尔模型)乳腺癌监测协会(BCSC)和国际乳房干预研究(IBIS，也称为Tyrer-Cuzick模型)。
研究人员发现，当使用≥1.67%的阈值时，超过21%的女性在一个模型中被归类为未来5年患乳腺癌的高风险，但在另一个模型中被归类为平均风险。
当使用≥3.0%的阈值时，超过5%的女性在不同模型之间的风险严重程度存在分歧。如果使用这三种模型，几乎一半的女性(46.6%)被至少一种模型归类为高风险。由于大多数女性在5年内不会被诊断出患有乳腺癌，作者说，许多女性会被错误地归类为高风险。
“这项研究强调了使用风险预测模型为个人层面的医疗筛查和治疗决策提供信息的全面方法的风险，”他说Joann Elmore医生他是这篇论文的资深作者，也是纽约州立大学戴维格芬医学院普通内科和卫生服务研究部的医学教授加州大学洛杉矶分校．“我们研究的所有三个模型在人群水平上都有相似的准确性，但在我们的分析中，这三个模型被确定为‘高风险’的人之间存在明显的分歧。”
作者说，他们的发现突出了使用目前推荐的两种不同阈值时对“高风险”的敏感性和不准确分类之间的权衡。例如，当使用≥1.67%的临界值进行考虑时化学预防在美国，大约一半被诊断为未来乳腺癌的女性可能被正确地识别为高风险，但更多的女性将被错误地归类为高风险。虽然使用更保守的≥3.0%的临界值会导致更少的女性被错误地归类为高风险，但大多数未来有乳腺癌诊断的女性将被遗漏。
这项研究有一些局限性。例如，队列是从参加纵向筛查研究的妇女中抽取的。尽管作者对许多参与者有广泛的风险因素数据，但一些家族史和多遗传风险评分数据缺失。
作者指出，新的风险模型正在开发中，其中包括乳腺癌易感基因和遗传易感变异的信息，这可能会提高可预测性。与此同时，最近的一些研究表明，定量成像生物标志物和人工智能算法也可能补充或取代目前主观的临床风险评估工具。
欲了解更多信息:https://www.uclahealth.org/
2023年3月10日
