Nuevos criterios en mamografías
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Resumen Las mamografías contienen información que predice el riesgo de cáncer de mama. Desarrollamos dos medidas de riesgo de cáncer de mama novedosas basadas en mamografías basadas en el brillo de la imagen (Cirrocumulus) y la textura (Cirrus). Se desconoce su predicción de riesgo cuando se ajustan con una medida establecida de densidad mamográfica convencional (cúmulos). Usamos tres estudios que consistieron en: 168 casos de intervalo y 498 controles emparejados; 422 casos detectados por cribado y 1197 controles emparejados; y 354 casos de diagnóstico más joven y 944 controles emparejados en frecuencia por edad en el momento de la mamografía. Se realizaron análisis de regresión logística condicional e incondicional de estudios emparejados individualmente y en frecuencia, respectivamente. Estimamos los gradientes de riesgo específicos de la medida como el cambio en las probabilidades por desviación estándar de los controles después de ajustar por edad e índice de masa corporal (OPERA) y calculamos el área bajo la curva de características operativas del receptor (AUC). Para los riesgos de cáncer de intervalo, detectados por detección y de diagnóstico más joven, los modelos de mejor ajuste (OPERA [intervalos de confianza del 95%]) incluyeron: Cumulus (1.81 [1.41‐2.31]) y Cirrus (1.72 [1.38‐2.14]); Cirrus (1,49 [1,32-1,67]) y Cirrocúmulos (1,16 [1,03 a 1,31]); y Cirrus (1,70 [1,48 a 1,94]) y Cirrocumulus (1,46 [1,27‐1,68]), respectivamente. Las AUC fueron: 0,73 [0,68‐0,77], 0,63 [0,60‐0,66] y 0,72 [0,69‐0,75], respectivamente. Combinadas, nuestras nuevas medidas basadas en mamografías tienen el doble de gradiente de riesgo para el cáncer de mama detectado por cribado y el diagnóstico más joven (P ≤ 10-12), tienen al menos el mismo poder discriminatorio que la puntuación de riesgo poligénica actual y están más correlacionadas con factores causales que la densidad mamográfica convencional. Descubrir más información sobre el riesgo de cáncer de mama a partir de las mamografías podría ayudar a permitir un cribado mamario personalizado basado en el riesgo. |
Las técnicas pioneras en el mundo para predecir el riesgo de cáncer de mama a partir de mamografías que se desarrollaron en Melbourne podrían revolucionar el cribado de mamas al permitir que se adapte a las mujeres a un costo adicional mínimo.
Publicado en el International Journal of Cancer, el estudio dirigido por la Universidad de Melbourne encontró dos nuevas medidas de riesgo basadas en mamografías. Cuando se combinan estas medidas, son más eficaces para estratificar a las mujeres en términos de su riesgo de cáncer de mama que la densidad mamaria y todos los factores de riesgo genéticos conocidos.
Los investigadores dicen que si se adoptan con éxito, sus nuevas medidas podrían mejorar sustancialmente las pruebas de detección, hacerlas más efectivas para reducir la mortalidad y menos estresante para las mujeres y, por lo tanto, alentar a más personas a realizarse pruebas de detección. También podrían ayudar a abordar el problema de las densidades mamarias.
Desde finales de la década de 1970, los científicos han sabido que las mujeres con senos más densos, que en una mamografía se muestran con más regiones blancas o brillantes, tienen más probabilidades de ser diagnosticadas con cáncer de mama y de que no se les presente en la detección.
En colaboración con Cancer Council Victoria y BreastScreen Victoria, los investigadores de la Universidad de Melbourne fueron los primeros en estudiar otras formas de investigar el riesgo de cáncer de mama mediante mamografías.
Usando programas de computadora para analizar imágenes de mamografías de un gran número de mujeres con y sin cáncer de mama, encontraron dos nuevas medidas para extraer información de riesgo. Cirrocumulus se basa en las áreas más brillantes de la imagen y Cirrus en su textura.
En primer lugar, utilizaron un método informático semiautomático para medir la densidad en los niveles de brillo habituales y sucesivamente más altos para crear Cirrocúmulos. Luego utilizaron inteligencia artificial (IA) y computación de alta velocidad para aprender sobre nuevos aspectos de la textura (no el brillo) de una mamografía que predicen el riesgo de cáncer de mama y crearon Cirrus.
Cuando se combinaron sus nuevas medidas Cirrocumulus y Cirrus, mejoraron sustancialmente la predicción del riesgo más allá de la de todos los demás factores de riesgo conocidos.
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