Моделирование вероятности рака молочной железы с учетом традиционных факторов риска и непрерывной оценки маммографической плотности паренхимы

Пасынков, Д. В., Михальцова, М. А., Петров, Е. А., Бусыгина , О. В., Романычева, Е. А., & Меринов, С. Н. (2026). Моделирование вероятности рака молочной железы с учетом традиционных факторов риска и непрерывной оценки маммографической плотности паренхимы. Вопросы онкологии, 72(4), 2605. https://doi.org/10.37469/0507-3758-2026-72-4-2605

Аннотация

Введение. Используемые в настоящее время модели риска рака молочной железы (РМЖ) характеризуются невысокой прогностической ценностью.

Цель. Разработать многофакторные модели вероятности РМЖ, учитывающие как традиционные факторы его риска, так и количественный показатель маммографической плотности, и оценить их точность.

Материалы и методы. В исследование было включено 82 пациентки с гистологически верифицированным РМЖ и 269 женщин, не страдавших данной патологией. У всех пациенток выполнялась регистрация традиционных факторов риска РМЖ, а также оценивалась маммографическая плотность паренхимы и ее среднегодовое изменение. С целью классификации использовали бинарную логистическую регрессию, линейный дискриминантный анализ, иерархический кластерный анализ и анализ решающих деревьев.

Результаты. При корреляционном анализе были продемонстрированы слабые корреляции факторов риска РМЖ с фактом его наличия (r² = 0,060-0,367). Единственным исключением явилась корреляция средней силы (r² = 0,609) в анализе зависимости вероятности РМЖ от наличия в анамнезе биопсий молочной железы. В отсутствие динамики маммографической плотности наилучшие результаты продемонстрировала модель бинарной логистической регрессии (для всей выборки: чувствительность — 67,50 %, специфичность — 94,42 %; для пациенток с плотностью паренхимы ACR А-В — 75,86 % и 92,42 %, с плотностью паренхимы ACR С-D — 80,56 % и 89,26 % соответственно). При наличии динамики маммографической плотности чувствительность и специфичность модели бинарной логистической регрессии возрастали в полной выборке до 81,82 % и 97,62 % соответственно, для пациенток с ACR А-В и ACR С-D — до 100,00 % и 100,00 % соответственно.

Выводы. Комбинирование показателя маммографической плотности и его изменения с традиционными факторами риска РМЖ в модели бинарной логистической регрессии обеспечивает высокую точность прогнозирования (88,40-100,00 %) данного исхода.

https://doi.org/10.37469/0507-3758-2026-72-4-2605

Загрузок: 0

pdf

Библиографические ссылки

Coles C.E., Earl H., Anderson B.O., et al. The Lancet Breast Cancer Commission. Lancet. 2024; 403(10439): 1895-1950.-DOI: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(24)00747-5.

Shi J., Li J., Gao Y., et al. The screening value of mammography for breast cancer: an overview of 28 systematic reviews with evidence mapping. J Cancer Res Clin Oncol. 2025; 151: 102.-DOI: https://doi.org/10.1007/s00432-025-06122-z.

Canelo-Aybar C., Ferreira D.S., Ballesteros M., et al. Benefits and harms of breast cancer mammography screening for women at average risk of breast cancer: A systematic review for the European Commission Initiative on Breast Cancer. J Med Screen. 2021; 28(4): 389-404.-DOI: https://doi.org/10.1177/0969141321993866.

de Munck L., Siesling S., Fracheboud J., et al. Impact of mammographic screening and advanced cancer definition on the percentage of advanced-stage cancers in a steady-state breast screening programme in The Netherlands. Br J Cancer. 2020; 123(7): 1191-1197.-DOI: https://doi.org/10.1038/s41416-020-0968-6.

Bodewes F.T.H., vanAsselt A.A., Dorrius M.D., et al. Mammographic breast density and the risk of breast cancer: A systematic review and meta-analysis. Breast. 2022; 66: 62-68.-DOI: https://doi.org/10.1016/j.breast.2022.09.007.

Bener A., Barışık C.C., Acar A., et al. Assessment of the gail model in estimating the risk of breast cancer: effect of cancer worry and risk in healthy women. Asian Pac J Cancer Prev. 2019; 20 (6): 1765-1771.-DOI: https://doi.org/ 10.31557/APJCP.2019.20.6.1765.

Zhang L., Jie Z., Xu S., et al. Use of receiver operating characteristic (ROC) curve analysis for Tyrer-Cuzick and gail in breast cancer screening in Jiangxi Province, China. Med Sci Monit. 2018; 24: 5528-5532.-DOI: https://doi.org/10.12659/MSM.910108.

Fitzpatrick D., Pirie K., Reeves G., et al. Combined and progestagen-only hormonal contraceptives and breast cancer risk: A UK nested case-control study and meta-analysis. PLoSMed. 2023; 20 (3): e1004188.-DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1004188.

Пасынков Д.В., Михальцова М.А., Фатыхов Р.И., et al. Прогнозирование риска рака молочной железы на основе непрерывной количественной оценки ее маммографической плотности. Поволжский онкологический вестник. 2025; 16 (1): 36-47. [Pasynkov D.V., Mikhaltsova М.А., Fatykhov R.I., et al. The prediction of breast carcinoma risk based on the continuous quantitative mammographic breast density parameter. Oncology Bulletin of Volga Region. 2025; 16 (1): 36-47 (In Rus)].

Thakur P., Seam R.K., Gupta M.K., et al. Breast cancer risk factor evaluation in a Western Himalayan state: A case–control study and comparison with the Western World. South Asian J Cancer. 2017; 6(3): 106-109.-DOI: https://doi.org/10.4103/sajc.sajc_157_16.

Tang D.-D., Ye Z.-J., Liu W.-W., et al. Survival feature and trend of female breast cancer: A comprehensive review of survival analysis from cancer registration data. The Breast. 2025; 79: 103862.-DOI: https://doi.org/10.1016/j.breast.2024.103862.

Obeagu E.I., Obeagu G.U. Breast cancer: A review of risk factors and diagnosis. Medicine (Baltimore). 2024; 103(3): e36905.-DOI: https://doi.org/10.1097/MD.0000000000036905.

Cobain E.F., Milliron K.J., Merajver S.D. Updates on breast cancer genetics: Clinical implications of detecting syndromes of inherited increased susceptibility to breast cancer. SeminOncol. 2016; 43(5): 528-535.-DOI: https://doi.org/10.1053/j.seminoncol.2016.10.001.

Wan A., Zhang G., Ma D., et al. An overview of the research progress of BRCA gene mutations in breast cancer. Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Reviews on Cancer. 2023; 1878(4): 188907.-DOI: https://doi.org/10.1016/j.bbcan.2023.188907.

Han Y., Moore J.X., Colditz G.A., et al. Family history of breast cancer and mammographic breast density in premenopausal women. JAMA Netw Open. 2022; 5(2): e2148983.-DOI: https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2021.48983.

Łukasiewicz S., Czeczelewski M., Forma A., et al. Breast cancer-epidemiology, risk factors, classification, prognostic markers, and current treatment strategies-an updated review. Cancers (Basel). 2021; 13(17): 4287.-DOI: https://doi.org/10.3390/cancers13174287.

Poorolajal J., Heidarimoghis F., Karami M., et al. Factors for the primary prevention of breast cancer: A meta-analysis of prospective cohort studies. J Res Health Sci. 2021; 20; 21(3): e00520.-DOI: https://doi.org/10.34172/jrhs.2021.57.

Zhang S., Guclu S.B., Lipsyc-Sharf M., Kapoor N.S. Pregnancy and breast cancer in young women: current updates and future directions. Ther Adv Med Oncol. 2025;17.-DOI: https://doi.org/10.1177/17588359251369973.

Aurin J., Thorlacius H., Butt S.T. Age at first childbirth and breast cancer survival: a prospective cohort study. BMC Res Notes. 2020; 13(1): 9.-DOI: https://doi.org/10.1186/s13104-019-4864-1.

Xiong F., Wang J., Nierenberg J.L., et al. Diabetes mellitus and risk of breast cancer: a large-scale, prospective, population-based study. Br J Cancer. 2023; 129(4): 648-655.-DOI: https://doi.org/10.1038/s41416-023-02345-4.

Burke A., O’Driscoll J., Abubakar M., et al. A systematic review of determinants of breast cancer risk among women with benign breast disease. npj Breast Cancer. 2025; 11(16).-URL: https://www.nature.com/articles/s41523-024-00703-w.

Клюшкин И.В., Пасынков Д.В., Бусыгина О.В., et al. К вопросу о возможном повышении риска рака молочной железы у пациенток, перенесших оперативные вмешательства на ней по поводу доброкачественных процессов. Казанский медицинский журнал. 2015; 96, 3: 316-321.-DOI: https://doi.org/10.17750/KMJ2015-316. [Klyushkin I.V., Pasynkov D.V., Busygina O.V., et al. On the possibility of an increased risk of breast cancer in patients who underwent breast surgeries for benign diseases. Kazan Medical Journal. 2015; 96, 3: 316-321.-DOI: https://doi.org/10.17750/KMJ2015-316 (In Rus)]

Madorsky Feldman D., Sklair-Levy M., Laitman Y., et al. Breast biopsies and breast cancer risk in Israeli BRCA germline pathogenic variant carriers. Breast Cancer Res Treat. 2025; 213: 377-384.-DOI: https://doi.org/10.1007/s10549-025-07787-3.

Goodman M.T., Cologne J.B., Moriwaki H., et al. Risk factors for primary breast cancer in Japan: 8-year follow-up of atomic bomb survivors. Prev Med. 1997; 26: 144-53.-DOI: https://doi.org/10.1006/pmed.1996.9979.

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.