De nombreuses femmes d’âge moyen et plus âgées passent des mammographies tous les un à deux ans pour dépister le cancer du sein, comme le recommandent leurs médecins. Une étude menée par des chercheurs de la Washington University School of Medicine à St. Louis indique que les mammographies précédentes contiennent des données sous-utilisées qui pourraient aider à identifier les femmes à haut risque de cancer du sein et même révéler quel sein est susceptible d’être affecté.
Lorsque les médecins lisent les mammographies, ils évaluent la densité mammaire ainsi que les signes de cancer, en comparant les mammographies précédentes d’une femme à sa plus récente pour rechercher des changements inquiétants. Mais certains changements sont difficiles à détecter à l’œil nu.
Dans l’étude, les chercheurs ont utilisé un modèle mathématique pour surveiller les changements de densité mammaire au cours d’une décennie chez près de 1 000 femmes et ont constaté que le taux de changement différait considérablement entre les près de 300 femmes qui ont été diagnostiquées plus tard avec un cancer et celles qui ne l’étaient pas. . Les résultats, disponibles en ligne dans JAMA Oncologiepourraient aider à affiner les algorithmes de risque actuels et aider les efforts visant à identifier les femmes qui pourraient bénéficier d’un dépistage supplémentaire.
Notre meilleur outil contre le cancer du sein est la détection précoce. En ajoutant le changement de densité sur des images répétées aux modèles de classification du risque dans chaque sein, nous préparons le terrain pour une meilleure estimation du risque avec chaque mammographie mise à jour. Nous pouvons alors mieux classer les risques futurs et orienter les femmes vers des stratégies de prévention appropriées telles que le dépistage amélioré dans le cadre des services de santé du sein de routine. »
Graham A. Colditz, MD, DrPH, auteur principal, directeur associé du Siteman Cancer Center du Barnes-Jewish Hospital et de la Washington University School of Medicine
Les médecins estiment le risque de cancer du sein chez une femme en utilisant des facteurs tels que l’âge, les antécédents familiaux, la présence de variantes génétiques à haut risque et la densité mammaire. Les femmes considérées comme à haut risque sont référées pour un dépistage supplémentaire, ce qui signifie généralement des examens annuels d’imagerie par résonance magnétique (IRM) en plus des mammographies annuelles.
Personne ne sait vraiment pourquoi les femmes aux seins plus denses sont plus susceptibles de développer un cancer du sein. Premier auteur Shu Jiang, PhD -; un professeur agrégé de chirurgie à la Division des sciences de la santé publique au sein du Département de chirurgie, et un membre de recherche à Siteman – ; ont vu dans les mammographies répétées une source inexploitée de données sur la densité mammaire et son évolution au fil du temps dans les seins individuels, ce qui pourrait éclairer la relation entre densité et maladie.
Elle a analysé les données sur les femmes de la Joanne Knight Breast Health Cohort au Siteman Cancer Center. La cohorte a été créée par Colditz, professeur de chirurgie Niess-Gain et directeur de la Division des sciences de la santé publique, et ses collègues en 2008 pour étudier les facteurs de risque et améliorer les modèles de prédiction du risque de cancer du sein. Il comprend un groupe diversifié de plus de 10 000 femmes qui n’avaient pas de cancer au moment de leur adhésion.
Jiang a identifié 289 femmes de la cohorte qui avaient développé un cancer et les a comparées à 658 femmes similaires de la cohorte qui n’en avaient pas. Chaque femme avait reçu des mammographies régulières, de sorte que Jiang a pu collecter et analyser un total de 8 710 images d’un seul sein, ce qui représente une moyenne de quatre points dans le temps sur une période de 10 ans pour chaque femme.
Puisque le cancer du sein se développe rarement dans les deux seins en même temps, Jiang a analysé les images de chaque sein séparément. Les seins des femmes deviennent normalement moins denses avec l’âge, mais Jiang a découvert que la densité diminuait beaucoup plus lentement dans les seins qui développaient plus tard un cancer que dans ceux qui n’en avaient pas.
« À l’avenir, je pense que nous pourrons utiliser les antécédents de densité d’une femme, ainsi que son estimation de densité actuelle, pour mieux comprendre son niveau de risque », a déclaré Jiang. « Nous pouvons même être en mesure de déterminer quel sein sera affecté, car le signal de densité est le plus fort dans le sein qui développe un cancer. De nombreuses femmes subissent déjà des mammographies régulières, de sorte que les données sur la densité de chaque sein sont déjà collectées. Nous devons juste utiliser les données plus efficacement. »
Colditz, Jiang et leurs collègues travaillent maintenant à traduire les résultats sous une forme pouvant être utilisée pour améliorer les soins aux patients. Ils développent des modèles de prédiction qui intègrent l’évolution de la densité mammaire au fil du temps et prévoient de valider les modèles dans des ensembles de données indépendants afin qu’ils puissent être utilisés dans les soins cliniques.
