奥利维亚·芒恩做的一项 5 分钟测验揭示了她的乳腺癌风险

(SeaPRwire) –   奥利维亚·芒恩表示,一款免费简易工具救了她的命。她的妇科医生使用了一个旨在计算女性乳腺癌风险的问卷,揭示芒恩患有增加乳腺癌的可能性。这导致了进一步的检查和对双乳腺的早期诊断和快速治疗。

这款乳腺癌风险评估工具,就是她医生使用的那款,并不是新的。它不需要任何高科技设备,也不需要医生,甚至不需要花钱。专家说,更多的女性应该了解它,并在35岁后完成它。以下是需要了解的内容。

乳腺癌风险评估工具是什么?

该工具由美国国家癌症研究所于1989年发布,只需5分钟即可完成,并能够准确预测女性患乳腺癌的风险。“这款计算器是女性自己可以进行的首要步骤,并与主治医生或妇科医生讨论结果,”MD安德森癌症中心乳腺医学肿瘤学教授Jennifer Litton说。

它依赖于许多女性健康数据的模型,包括她们的年龄、种族和民族背景、家族乳腺癌史、月经开始的年龄以及如果有孩子的话,第一个孩子的年龄。该模型将这些和其他特征与具有类似特征的女性的乳腺癌结果相匹配,并提供两个风险评估:女性患乳腺癌的5年风险和一生风险。

这份问卷——也称为盖尔模型(以其开发者美国国家癌症研究所的Mitchell Gail博士命名)——在预测大多数女性的乳腺癌风险方面准确率约为98%。它在预测有色人种女性的风险方面准确率较低,因为原始模型数据库中这些人群的代表性较低,但该模型不断更新,并日益包括更多种族多样性群体的信息。总体来说,5年风险为1.7%或更高,一生风险为20%或更高,表明风险较高,女性应与医生讨论。

谁应该使用?

任何35-74岁的女性都可以使用它来了解自己的风险,每年约有50万名女性使用。它对于有家族乳腺癌史的人或不知道自己患有乳腺癌遗传风险或没有BRCA1或BRCA2等主要乳腺癌基因的人尤其有用——这就是芒恩的情况。对于这些人群,该工具可以检测是否有其他因素增加风险。

“大多数乳腺癌都与BRCA突变无关,”Litton说。“还有其他环境因素和次要基因,如果与其他暴露因素一起,可能导致乳腺癌。乳腺癌是结果,有数百万种不同的方式导致乳腺癌。”

该工具建立在1970年代对28万名白人女性进行的乳腺癌筛查研究中收集的数据以及美国国家癌症研究所癌症监测、流行病学和结果计划(SEER)收集的癌症数据。1990年代收集的额外数据,包括黑人女性数据,以及1980年代对亚洲女性进行的研究收集的数据,还有更新的癌症发病率数据。涉及拉丁美洲女性的乳腺癌数据来自1995年至2004年收集的数据。

想了解更多有关自己乳腺癌风险的人也可以尝试另一款名为Tyrer-Cuzick模型的工具,它依赖于更近期的数据,提供类似的预测结果。在纪念斯隆-凯特琳癌症中心(MSKCC),医生通常使用这两种工具中的风险评估结果较高的一个来指导女性。“我们在风险评估方面日益精进,”MSKCC埃弗琳·劳德乳腺中心医学总监Larry Norton说。

乳腺X光检查在哪里?

这些问卷不应取代定期的乳腺X光检查,这些检查可以。但是,结合使用它们可以帮助医生更好地指导女性降低风险的最佳方式,最终帮助她们避免更难治疗的侵袭性乳腺癌形式。“这些分数的目的是估计健康女性患疾病的风险,”他说。“如果这可以导致更早的诊断,那么对治疗会有影响。处理小型癌症”——不涉及淋巴结的癌症——“比处理更大的癌瘤要简单得多,后者可能涉及多个淋巴结。”

根据分数结果,医生可能会做一些改变,例如增加常规乳腺X光检查中的MRI检查以增强潜在肿瘤的监测,或增加抗雌激素药物进一步降低女性的风险。此外,“如果看到高风险,这可能会导致讨论遗传咨询或遗传测试的话题,”Litton说。这样的测试可能会揭示BRCA突变以外还有哪些遗传因素可能导致更高的乳腺癌风险。取决于涉及哪些基因,某些定向治疗可能会降低这些突变导致高级乳腺癌的可能性。

未来的创新

还有其他风险评估工具正在开发中。机器学习模型正在进一步提炼乳腺X光成像获得的信息,一些模型的智能程度已经足以预测目前正常的扫描是否显示潜在转变为恶性组织的迹象。

即使女性已经确诊,如OncotypeDx等测试也可以预测她是否将从添加化疗中获益,或者仅使用抗雌激素治疗的治愈机会与使用化疗一样好。“这在帮助一些女性避免不需要的化疗方面非常有用,”Litton说。

但是,如果女性和医生不利用这些工具,那么它们就没有用处。“大约一半的人根本没有进行任何筛查,”Norton说。“第一步是将我们目前可用的东西推广到普通人群。然后,根据风险进行个性化筛查将进一步改善患者的预后。”

“知识就是力量,他补充说。“您了解自己的越多,与医疗专业人员交流的越多,您就可以得到对您最合适的答案。”