研究人员创建一个基于数字乳腺断层摄影（DBT）图像的风险模型，该模型可以预测钼靶筛查结果为阴性或良性的女性在一年内罹患乳腺癌的几率。该模型目前已经得到验证。

该模型可能可以更早的发现乳腺癌和改善预后。

“DBT风险模型是全自动化的，可以为临床医生提供从低到高的风险类别。对于高风险女性，可以通过缩短筛查间隔和采用更灵敏的设备，例如超声或磁共振成像（MRI），进行更细致的随访。”瑞典斯德哥尔摩卡罗林斯卡研究所的博士后研究员Mikael Eriksson博士告诉Medscape Medical News。

该项研究于5月11日在线发表在《Science Translational Medicine》杂志上。

虽然钼靶筛查显著降低了乳腺癌的死亡率，但钼靶检查并不能识别所有的乳腺癌。多达15%的癌症是在两次筛查的间隔期内被发现的。

为了帮助捕捉到那些可能被遗漏的癌症，Eriksson及其同事们将目光转向了DBT扫描。典型的DBT扫描可生成多达300张图像，而传统的2D钼靶只能获得4张图像。

Eriksson和共同作者使用805例乳腺癌病例和5173名健康女性验证了他们的基于DBT的风险模型，这5173名健康女性是一个巢式病例对照研究从2014年至2019年期间在美国参加DBT筛查的154,200名多民族女性中纳入的随机样本。

该风险模型建立在三个乳房钼靶X线影像特征之上——密度、微钙化和肿块——并考虑左右侧乳房的差异和年龄。

在验证集中，该模型预测1年乳腺癌风险的鉴别性能达到曲线下面积（AUC） 0.82，说明该模型具有较好的校准度（P = 0.7）。

根据美国预防服务工作组指南，14%的女性处于乳腺癌的高风险中，平均1年的预测风险为1.02%——几乎是一般风险的20倍。在后来诊断为乳腺癌的高风险女性中，76%为II期和III期癌症，59%为0期癌症。

重要的是，该模型的鉴别和风险分层性能在具有低和高乳腺钼靶密度女性，以及具有筛查检测出的癌症和间隔期癌症的女性中是相似的。

作者指出:“我们的DBT风险模型结果表明，并非所有致密乳腺的女性都需要补充筛查，这反而减少了假阳性的补充检查。”

Eriksson说，美国的部分中心已经开始使用基于DBT的风险工具，它“有可能更早地发现预后较差的癌症，降低治疗成本，和改善乳腺癌的预后。”

然而，他指出，临床试验对于评估“DBT风险工具在临床实践中的附加值”和“是否需要制定临床指南”是很重要的。

原文链接：

https://www.medscape.com/viewarticle/974266