Een team van Nederlandse onderzoekers heeft een nieuw rekenmodel ontwikkeld om het risico op borstkanker te voorspellen. Het nieuwe rekenmodel kan het bevolkingsonderzoek voor borstkanker effectiever en efficiënter maken, zo schrijven de onderzoekers in Genetics in Medicine. Het nieuwe voorspelmodel is door de onderzoekers in een studie al onder ruim 6500 vrouwen geëvalueerd.
Vrouwen die in aanmerking komen voor deelname aan het bevolkingsonderzoek voor borstkanker worden op dit moment alleen op basis van de leeftijd, tussen 50 en 75 jaar, en familiegeschiedenis, uitgenodigd.
“Inmiddels is duidelijk dat een kwart van de borstkanker voorkomt bij jongere vrouwen en dat bij het bevolkingsonderzoek ook veel tumoren worden gevonden die nooit tot klachten of overlijden zouden hebben geleid. Ook worden soms fout-positieve diagnoses gesteld. Dat geeft veel stress, angst en onnodige behandelingen", aldus hoofdonderzoeker Peter Devilee van het Leids Universitair Medisch Centrum (LUMC).
Efficiënter borstkanker bevolkingsonderzoek
Met die wetenschap zijn onderzoekers op zoek gegaan naar een manier om het bevolkingsonderzoek efficiënter te maken. Met de ontwikkeling van het nieuwe rekenmodel tonen de Nederlandse onderzoekers aan dat een zogenoemde polygene risicoscore kan bijdragen aan een oplossing. In de studie onder 6500 vouwen werd een bestaand rekenmodel voor borstkankerrisico gecombineerd met een grote groep risicofactoren.
Daaruit wordt vervolgens een nieuwe risicoscore berekend die gebaseerd is op zowel bekende risicofactoren zoals leeftijd, leefstijl, familiegeschiedenis als hormonale factoren en recente inzichten die verkregen zijn uit grootschalig genetisch onderzoek.
“Vooral de toevoeging van die genetische risicofactoren aan het bestaande model blijkt de risicovoorspelling een stuk accurater te maken. Dit gaat om factoren die individueel een bescheiden effect hebben, maar samen een groter risico kunnen vormen”, zo licht arts-onderzoeker en eerste auteur Inge Lakeman van het LUMC toe.
Preventie op maat
Verwacht wordt dat een complete risicoschatting inclusief genetische factoren het bevolkingsonderzoek efficiënter en goedkoper zal maken. Peter Devilee van het LUMC spreekt over "preventie op maat". Vrouwen die door het nieuwe rekenmodel een lagere risicoscore hebben hoeven bijvoorbeeld pas in een later stadium, minder vaak of misschien zelfs helemaal niet uitgenodigd te worden voor het bevolkingsonderzoek. Vrouwen met een hogere score, maar die op basis van leeftijd volgens de oude rekenmethode nog niet in aanmerking zouden komen voor deelname aan het bevolkingsonderzoek, zouden dan juist eerder al uitgenodigd kunnen worden.
Zover is het echter nog niet. “Eerst moeten we de effecten van het model beter bestuderen, zodat we heel zeker weten hoe vaak en wat voor borsttumoren we missen in de groep vrouwen met een lage score. Wel gaan we alvast beginnen met toepassing van het model in bijvoorbeeld centra voor erfelijkheidsvoorlichting over borstkanker", aldus Devilee.
Behalve ontwikkelingen zoals deze, om het voorspellen van het risico op borstkanker, wordt ook aan de kant van de diagnostiek veel ontwikkeld. Een voorbeeld daarvan is het op kunstmatige intelligentie (AI) gebaseerde systeem van Google dat, zo blijkt uit onderzoek, even goed in staat is mammogrammen te beoordelen en borstkanker te detecteren als deskundige radiologen.
