多基因检测可预测乳腺癌风险

多基因检测可预测乳腺癌风险 [标签:url] [标签:科室] 摘要：随着预防策略风险/受益比的变化，更准确的乳腺癌预测也会对临床产生影响。高风险女性可能从加强的筛查（如MRI或 分子成像）中获益，而那些乳腺密度低且癌症风险最低的女性的筛查频率则得以降低。 美国梅奥诊所CelineM.Vachon教授等报告的一项研究显示，一种新的多基因风险评分（PRS）可用来预测女性 乳腺癌的风险，尤其是当它与乳腺组织密度和家族史结合使用时。（JNatlCancerInst2015，107（5）） Vachon医生表示，这种遗传风险因子在已知能影响女性患乳腺癌风险的因素中增加了有价值的信息。研究者声称：他们目前正在开发一种基于这些结果的检测方法；尽管此方法目前还不适用于临床，但在不久的将来，他们能使用这种方法为患者提供更好的个体化筛查和预防策略。” 乳腺癌患病风险增加的相关因素有很多。研究人员指出，高乳腺组织密度降低了 X线照相的灵敏度并直接增加了患病风险。除了一些单基因（诸如BRCA1和BRCA2，突变时会导致癌症易感性）外，还有近80个基因携带的常见变异已被鉴定出会影响总体乳腺癌风险。这些基因变异大约占家族性乳腺癌风险因素的14%。 Vachon医生和一个国际化研究团队基于76个单核苷酸多态性（SNP）开发了PRS。相对某种候选因素或某个特征，单个SNP对整体风险增加的幅度不但微小而且未必相同。PRS中使用的SNP是在针对多种癌症和其他疾病表型的研究中获得的，因为跟乳腺癌有关，因此被用于客户定制的芯片设备中。 研究人员将PRS和来自3个临床研究（包括2397位健康女性和1643例乳腺癌患者）的乳腺密度测量数据（使用 成像报告和数据系统）结合在一起。他们发现PRS和乳腺密度函数是独立变量。在不是过高的风险评估中，这很重要。 接下来，研究人员研究了PRS如何影响风险预测模型（来自乳腺癌检测联合会，BCSC）。该模型基于乳腺密度、乳腺癌家族史、 活检结果、年龄和种族特点来计算风险。在有334例参与梅奥乳腺健康研究的患者中，研究人员比较了运用BCSC模型计算得到的5年风险预测结果（联合/不联合PRS）。 对于乳腺密度极高的女性，PRS进一步细化了风险等级。在这组中，PRS最低的女性患乳腺癌的风险较低（OR=0.91，95%CI0.53～1.56）。乳腺密度极高且PRS最高的女性患乳腺癌的风险是乳腺密度处于第二级别且PRS处于平均水平女性的2.7倍（95%CI1.74～4.12）。 研究人员宣布，将PRS的遗传信息添加到5年风险预测中，能将11%的最终患乳腺癌女性归类到高风险组，并能使她们得到加强护理，如MRI、化学预防以及预防性手术。他们的研究结果表明，遗传风险因子和乳腺成像密度共同为准确鉴别女性乳腺癌风险增加了重要信息。Vachon医生小组和其他研究人员目前正在开发风险计算器，包括密度测量和遗传风险因子。 Vachon医生预言，随着预防策略风险/受益比的变化，更准确的乳腺癌预测也会对临床产生影响。高风险女性可能从加强的筛查（如MRI或 分子成像）中获益，而那些乳腺密度低且癌症风险最低的女性的筛查频率则得以降低。更好的风险预测也可以改变化学预防的靶向性。他莫昔芬、雷洛昔芬以及芳香酶抑制剂已被证明能有效降低乳腺癌患病风险，特别是对那些风险高于3%的女性。风险最高的女性如果确信自己患癌风险很高，则需更积极地采取预防治疗，接受可能的并发症，并最终从这些措施中获得最大利益。Vachon医生补充到，该研究的局限性在于绝大多数参与者是白人，而评价该模型预测总人口风险的能力则还需开展更大规模的研究。