Un model per a predir el risc individual de càncer de mama

L’IMIM participa en el disseny d’un model de predicció personalitzada del càncer de mama que podria millorar les taxes de supervivència i reduir el sobrediagnòstic.

Grups d'investigació de l'IMIM han dissenyat un model per a predir el risc individual de càncer de mama.

“Coneixem molts dels factors que influeixen en el risc del càncer de mama i malgrat que no podem fer molt amb ells, sí podem utilitzar aquesta informació per a predir el risc de la malaltia”, explica en Javier Louro, investigador de l’Institut Hospital del Mar d’Investigacions Mèdiques (IMIM) i l’Hospital del Mar.

Generar, doncs, un model de predicció basat en els riscos individuals de cada pacient podria fer que els programes de detecció fossin més potents, en reduir-se els falsos positius i el sobrediagnòstic (casos on es tracta les pacients encara que el càncer creix lentament i no comporta problemes). Així, gràcies al programa de detecció BreastScreen Norway, que realitza una mamografia cada dos anys a dones voluntàries d’entre 50 i 69 anys, l’IMIM i el Registre de Càncer de Noruega han dissenyat un model per a predir el risc individual de càncer de mama.

“Aquest és un dels primers models dissenyats per a guiar les estratègies de detecció de càncer de mama al llarg de la vida d’una persona utilitzant dades reals d’un programa de detecció”
Javier Louro, IMIM-Hospital del Mar

Per desenvolupar-lo han utilitzat per primer cop dades de 50.000 dones que van participar al programa noruec entre 2007 i 2020. Han analitzat un total de 10 factors de risc, entre ells: el consum d’alcohol, l’índex de massa corporal, l’edat, els antecedents familiars i si s’ha patit una malaltia mamària benigna. Aquests factors s’han comparat entre dones diagnosticades i sense diagnosticar.

Els resultats mostren que en quatre anys el risc de patir càncer de mama pot variar entre un 0,22 i un 7,43%, amb un risc mitjà de l’1,10%. I que, a més, alguns factors com la quantitat d’hores setmanals d’exercici, tenen un efecte protector més fort del que s’esperava. Malgrat que aquest model es basa en dades d’un sol país i encara es necessiten més estudis per a validar-lo, el model “podria considerar-se clau per a realitzar proves de detecció personalitzades, i reduir danys i augmentar beneficis de les mamografies” assegura Louro. D’aquesta manera, aconseguiríem programes de detecció molt més efectius.

Leave a Reply

L'adreça electrònica no es publicarà. Els camps necessaris estan marcats amb *