預測模型可減少乳腺癌篩查中的假陽性

根據放射學雜志上的一項新研究，基于臨床特征和成像結果的預測模型，可能有助于降低乳房致密女性接受MRI補充乳腺癌篩查的假陽性率。由于纖維腺體組織的掩蔽效應，高乳房密度也顯著降低了乳房X線照相術的靈敏度，這意味著癌癥可以隱藏在致密的乳房組織中。

由于這些原因，乳房MRI被認為是對乳腺組織致密女性進行乳房X線攝影篩查的潛在有用補充。它是診斷乳腺癌更靈敏的成像技術，可以很好地區分乳房的病變和異常，研究證實了其作為乳腺癌高危女性篩查工具的巨大附加值。

然而，使MRI成為一種出色的篩查工具的高靈敏度，也意味著它經?？梢詸z測到否則會被忽視的良性病變。根據這些發現被召回進行額外檢查的女性可能會面臨重復MRI掃描、靶向超聲和活檢。需要進行額外檢查可能會導致患者焦慮、增加醫療保健費用或導致活檢相關并發癥。

“在考慮使用乳房MRI作為篩查工具時，降低假陽性召回率是一個重要問題，”研究主要作者、來自荷蘭烏得勒支大學醫學中心的BiancaM.denDekker醫學博士說。在這項新研究中，denDekker博士及其同事開發了預測模型來區分真陽性MRI篩查和假陽性。

為了創建模型，他們將MRI結果與體重指數、乳腺癌家族史和激素替代療法的使用等臨床特征相結合。他們使用了來自致密組織和早期乳腺腫瘤篩查（DENSE）試驗的數據，該試驗評估了在50至75歲、乳房極其致密的荷蘭乳腺癌篩查參與者中，使用乳房X光檢查加MRI進行篩查與單獨進行乳房X光檢查相比的有效性。

在第一輪補充MRI篩查中MRI結果呈陽性的454名女性中，79人被診斷出患有乳腺癌，這意味著375名女性的MRI檢查呈假陽性。

基于所有收集的臨床特征和MRI發現的完整預測模型，可以防止45.5%的假陽性召回和21.3%的良性活檢，而不會遺漏任何癌癥。僅基于現成的MRI結果和年齡的模型具有相當的性能，可以防止35.5%的假陽性MRI篩查和13.0%的良性活檢。

“我們的預測模型，可能會在第一輪補充MRI篩查后識別大量假陽性，減少假陽性召回和良性活檢，而不會遺漏任何癌癥，”denDekker博士說?！斑@使乳房致密女性的補充篩查MRI離實施又近了一步?！?br />