未来乳腺癌筛查和风险降低策略正受到人工智能（AI）的影响，根据Cell Press于12月12日在《癌症趋势》（Trends in Cancer）杂志上发表的一篇综述文章指出。
“我们讨论了最近在AI辅助乳腺癌风险预测方面的进展，这将如何影响未来的乳腺癌筛查和预防，以及实现从研究到临床实践的转变所需的关键研究，”昆士兰科技大学（Brisbane, 澳大利亚）的高级研究作者Erik Thompson表示。
在乳腺X线摄影中，白色显示的乳腺组织被认为是放射学上的致密组织，而黑色显示的乳腺组织则被认为是非致密组织。普遍接受的观点是，对于年龄和身体质量指数相同的女性，乳腺密度较高者患乳腺癌的风险更大。此外，高密度会使乳腺癌更难被乳腺X线摄影检测出来，这种现象被称为“遮蔽效应”。
全球各地的倡导运动都在要求告知女性她们的乳腺密度，美国、加拿大和澳大利亚已经出台了相关政策变化。在某些地方，乳腺密度正在指导补充成像技术的使用，超声波和磁共振成像（MRI）在临床研究中已显示出在极密集乳腺的女性中增加癌症检测率的效果。然而，科学家和临床医生仍在努力应对由遮蔽效应带来的复杂性、乳腺密度相关的乳腺癌风险，以及如何最佳地实施临床实践的变化。
为了预测未来的乳腺癌诊断，现在已经开始使用深度学习等高级计算方法来分析乳腺X线摄影图像。特别是，AI方法正在发现一些可能比任何已知风险因素更强的乳腺癌风险预测特征。这些特征可能解释了乳腺密度与乳腺癌风险之间关联的很大一部分。风险预测的AI生成乳腺X线摄影特征的发现为识别未来最有可能发展乳腺癌的女性提供了新的机会，并将她们与因遮蔽效应而最有可能漏诊乳腺癌的女性区分开来。
“具有与高乳腺癌检测风险相关的乳腺X线摄影特征的女性可以从更频繁的筛查或风险降低药物中受益，”Thompson说。
另一方面，对于在未来五年内患乳腺癌的风险较低的女性，可以延长筛查间隔。此外，具有高乳腺密度但没有高风险乳腺X线摄影特征的女性可能受益于补充成像，如MRI或超声波。
研究建议，一些AI生成的乳腺X线摄影特征可能指示早期恶性肿瘤，而这些特征无法通过放射科医生读片检测出来；另一些特征可能是与乳腺癌风险增加相关的良性条件。尚未明确的是，那些未被识别为癌症或良性条件的AI生成乳腺X线摄影特征的身份。
“关键在于，我们需要确定与乳腺X线摄影特征相关的病理生物学及其与乳腺癌发生机制的联系，”Thompson说。“这将是建立其对短期和长期乳腺癌风险相关性的基础，以及未来减少该风险的努力。”
来源：
Cell Press
期刊引用：
Ingman, W. V., et al. (2024) 人工智能改进基于乳腺X线摄影的乳腺癌风险预测。《癌症趋势》。doi.org/10.1016/j.trecan.2024.10.007。
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