Новая модель прогнозирует 10-летний риск смерти от рака молочной железы

Группа исследователей Оксфордского университета под руководством Департамента первичной медико-санитарной помощи Наффилда разработала новую модель, которая надежно предсказывает вероятность развития у женщины рака молочной железы, а затем ее смерти в течение десятилетия. В исследовании, опубликованном в журнале Lancet Digital Health, были проанализированы анонимные данные 11,6 миллионов женщин в возрасте 20-90 лет в период с 2000 по 2020 год. У всех этих женщин в анамнезе не было рака молочной железы или предракового состояния.

Скрининг на основе риска направлен на персонализацию скрининга с учетом индивидуального риска, чтобы максимизировать преимущества и свести к минимуму недостатки такого скрининга. Адаптация программ скрининга на основе индивидуальных рисков недавно была отмечена профессором Крисом Уитти как путь дальнейшего совершенствования стратегии. В настоящее время при скрининге молочной железы на основе оценки риска большинство моделей риска работают путем оценки риска диагностирования рака молочной железы у женщины. Однако не все виды рака молочной железы смертельны, и мы знаем, что риск постановки диагноза не всегда хорошо согласуется с риском смерти от рака молочной железы после постановки диагноза.

Новая модель, разработанная командой, позволяет предсказать 10-летний комбинированный риск развития и последующей смерти женщины от рака молочной железы. Выявление женщин с самым высоким риском смертельного рака может улучшить скрининг. Этих женщин можно было бы пригласить начать скрининг раньше, пригласить на более частые скрининги или пройти скрининг с использованием различных типов визуализации. Такой персонализированный подход может еще больше снизить смертность от рака молочной железы, избегая при этом ненужного скрининга женщин из группы низкого риска. Женщины с более высоким риском развития смертельного рака также могут рассматриваться для лечения, которое пытается предотвратить развитие рака молочной железы.

Профессор Джулия Хипписли-Кокс, профессор кафедры общей практики и эпидемиологии и старший автор Наффилдского факультета первичной медико-санитарной помощи Оксфордского университета, сказала: «Это важное новое исследование, которое потенциально предлагает новый подход к скринингу. Стратегии, основанные на оценке риска, могут предложить лучший баланс пользы и вреда при скрининге рака молочной железы, предоставляя женщинам более персонализированную информацию и помогая улучшить процесс принятия решений. Подходы, основанные на оценке рисков, также могут помочь более эффективно использовать ресурсы служб здравоохранения, направляя вмешательства на тех, кто с наибольшей вероятностью получит пользу. Мы благодарим многие тысячи врачей общей практики, которые предоставили анонимные данные в базу данных QResearch, без которых это исследование было бы невозможно».

Исследователи протестировали четыре различных метода моделирования, чтобы предсказать риск смертности от рака молочной железы. Две из них представляли собой более традиционные модели, основанные на статистике, а две использовали машинное обучение, форму искусственного интеллекта. Все модели включали одни и те же типы данных, такие как возраст женщины, вес, история курения, семейный анамнез рака молочной железы и использование гормональной терапии.

Модели оценивались на предмет их способности точно предсказывать риск в целом и среди различных групп женщин, например, принадлежащих к разным этническим группам и возрастным группам. Был использован метод, называемый «внутренне-внешней перекрестной проверкой». Это предполагает разделение набора данных на структурно разные части, в данном случае по региону и периоду времени, чтобы понять, насколько хорошо модель может быть перенесена в различные условия.

Результаты показали, что одна статистическая модель, разработанная с использованием «регрессии конкурирующих рисков», в целом показала наилучшие результаты. Оно наиболее точно предсказало, какие женщины заболеют и умрут от рака молочной железы в течение 10 лет. Модели машинного обучения оказались менее точными, особенно для женщин разных этнических групп.

Доктор Эшли Киран Клифт из Оксфордского университета, сказала: «Если дальнейшие исследования подтвердят точность этой новой модели, ее можно будет использовать для выявления женщин с высоким риском смертельного рака молочной железы, которым могут помочь улучшенные методы скрининга и профилактического лечения».

«В этой статье был использован новый подход и поставлен вопрос: «Можем ли мы предсказать, какие женщины подвергаются наибольшему риску развития рака, который их убьет?» Мы могли бы использовать эту информацию, чтобы лучше нацелить скрининг или даже разработать стратегии профилактики для тех, кто получит наибольшую выгоду. Дальнейшая оценка модели конкурирующих рисков должна включать оценку моделей в других условиях, например, на другом наборе данных из Великобритании или из-за границы», — добавил профессор Ставрос Петру из Оксфордского университета.