乳房密度随时间的变化与癌症风险有关

许多中年和老年妇女按照医生的建议，每隔一到两年接受一次乳房 X 光检查以筛查乳腺癌。圣路易斯华盛顿大学医学院的研究人员进行的一项研究表明，以前的乳房 X 线照片保存的数据未得到充分利用，这些数据可以帮助识别女性患乳腺癌的高风险，甚至可以揭示哪个乳房可能受到影响。

当医生阅读乳房 X 光照片时，他们会评估乳房密度以及癌症迹象，将女性之前的乳房 X 光照片与最近的照片进行比较，以寻找令人担忧的变化。但有些变化很难用肉眼察觉。

在这项研究中，研究人员使用数学模型监测了近 1000 名女性在十年间的乳房密度变化，发现在后来被诊断出患有癌症的近 300 名女性和未患癌症的女性之间，变化率存在显着差异. 这些发现可在《美国医学会杂志肿瘤学》(JAMA Oncology)在线获取，有助于完善当前的风险算法，并有助于确定可从额外筛查中受益的女性。

“我们对抗乳腺癌的最佳工具是早期发现，”资深作者 、巴恩斯犹太医院 Siteman 癌症中心和华盛顿大学医学院副主任 Graham A. Colditz 博士说。“通过将重复图像的密度变化添加到每个乳房的风险分类模型中，我们为每个更新的乳房 X 光照片进行更好的风险估计奠定了基础。然后，我们可以更好地对未来风险进行分类，并向女性推荐适当的预防策略，例如将加强筛查作为常规乳房健康服务的一部分。”

医生使用年龄、家族史、高危基因变异的存在和乳房密度等因素来估计女性患乳腺癌的风险。被认为处于高风险中的女性被转诊进行补充筛查，这通常意味着除了每年一次的乳房 X 光检查外，还需要每年进行一次磁共振成像 (MRI) 扫描。

没有人真正知道为什么乳房致密的女性更容易患乳腺癌。第一作者 Shu Jiang 博士—— 外科学系公共卫生科学部外科副教授，Siteman 的研究成员——在重复的乳房 X 线照片中看到了关于乳房密度及其随时间变化的未开发数据来源在个体乳房中，这可能会阐明密度与疾病之间的关系。

她分析了 Siteman 癌症中心 Joanne Knight 乳房健康队列中女性的数据。该队列由 Niess-Gain 外科教授兼公共卫生科学部主任 Colditz 及其同事于 2008 年建立，旨在研究风险因素并改进乳腺癌风险预测模型。它由 10,000 多名在加入时没有患癌症的女性组成。

Jiang 在队列中确定了 289 名患癌症的女性，并将她们与队列中 658 名类似但未患癌症的女性进行了比较。每个女性都定期接受乳房 X 光检查，因此 Jiang 能够收集和分析总共 8,710 张单乳房图像，代表每个女性 10 年期间平均四个时间点。

由于乳腺癌很少同时发生在双侧乳房，姜女士分别分析了每侧乳房的图像。女性的乳房通常会随着年龄的增长而变得不那么致密，但江发现后来患上癌症的乳房的密度下降速度明显慢于未患癌症的乳房。

“在未来，我认为我们可以利用女性过去的密度史，加上她目前的密度估计，来更好地了解她的风险水平，”Jiang 说。“我们甚至可以确定哪个乳房会受到影响，因为密度信号在继续发展为癌症的乳房中最强。许多女性已经定期进行乳房 X 光检查，因此已经收集了每个乳房的密度数据。我们只需要更有效地使用数据。”

Colditz、Jiang 和同事们现在正致力于将这些发现转化为一种可用于加强患者护理的形式。他们正在开发结合乳房密度随时间变化的预测模型，并计划在独立数据集中验证模型，以便将其用于临床护理。