2013年10月，在马里兰州举办的美国癌症研究协会(AACR)癌症预防年度国际会议上，哈佛大学医学院的研究人员指出，测量特定的激素水平可能有助于判断妇女罹患乳腺癌的风险，并可纳入作为风险预测模型的一项重要内容。

目前在美国和欧洲，乳腺癌风险筛查成为了各个研究小组的关注焦点。像这一类的研究，将会导致更加个性化的风险筛查，从而帮助妇女和她们的医生，甚至指南制定者，去决定到底何时该进行乳腺X光检查。

在会议上，加州大学旧金山分校Karla Kerlikowske指出，高风险妇女应该更早和更频繁地进行乳腺癌筛查，或者选择更加敏感的影像学检查。低风险妇女则不必频繁筛查，并且应避免因影像检查的误报而导致不必要的活检。

目前的指南

目前的乳房X线检查主要依据年龄来决定，但是不同国家的研究组织均有提出不同的意见，有的建议40岁开始进行钼靶的筛查，有的则是建议50岁开始。但是在AACR预防会议上，开始有研究者提出，年龄不再是主要的争议内容，我们应该更多地关注一系列的风险因素。

个性化推荐

Kerlikowske指出，“我们正在进行乳腺X线检查的随机对照试验，尽管试验是以年龄为基础，但是，40岁的妇女也许会是她50岁时候的患病风险，而有些人到了50岁，却是只有非常低的风险。”

旧金山乳房X线摄影登记处是乳腺癌随访协会(BCSC)所登记的7家网络中心之一，由国家癌症研究所(NCI)资助，该中心所有的乳房X线摄影记录均和病理/肿瘤预后相挂钩。BCSC的其中一项工作重点是识别和验证癌症相关的风险因素及风险模型，从而提出个性化筛查的建议。

Kerlikowske指出，“现在我们需要讨论的是，哪些人通过进一步的筛查检查会从中受益，哪些人则会是得不偿失。”她是旧金山乳房X线摄影登记处的首席研究员。

风险预测模型

乳腺癌风险模型的研究已进行了多年。最早的，也是最有名的模型，是由美国国家癌症研究所的Mitchell Gail开发的。该模型涵括了每一名妇女的体格检查，乳腺癌家族史，病理活检，以及生育史，初潮年龄。随后研究发现非洲裔美国人罹患乳腺癌的风险增加，种族这一项也被纳入到盖尔模型。

新近开发的模型增加了其他因素，如乳腺密度(BCSC模型)，体重指数，饮酒，以及绝经年龄(Rosner-Colditz模型)。除了这些已知的因素，研究人员也在调查其他的因素，包括遗传变异，性激素水平，乳腺密度类型，活检结果，以及各种危险因素的组合。

在AACR会议上，Tworoger报告了关于激素的研究。他们共收集了437例患浸润性乳腺癌的绝经后妇女在诊断前抽取的血液样本，以及770份在护理中心的配对血样，然后对样本中的六项性激素水平进行了研究，并分析哪一项激素加入到盖尔模型或者Rosner-Colditz模型后，会对浸润性乳腺癌的风险预测有所帮助。最后他们发现，测量雌二醇、睾酮和催乳素水平可以提高一定的风险预测。 Tworoger在一份声明中表示，“相对乳腺密度与遗传因素等其他因素，循环激素水平的测量对风险预测有更大的意义。

乳腺密度X线检查

目前为止，乳腺X线密度是研究得最多的危险因素之一。Kerlikowske博士在接受采访时说，数以百计的研究表明，不管是短期风险还是长期风险，乳腺密度都是一个重要的因素。短期来看，在乳腺密度高的妇女，钼靶检查难以早期发现肿瘤;长远来看，它似乎会增加患病的危险性，尽管我们仍不清楚，为什么有些乳腺密度高的妇女会罹患乳腺癌，有些则不会。

“但是乳房密度并不是最终的决定因素，”她说， “实际上，大多数乳腺密度高的妇女都不会罹患乳腺癌。我们需要了解到底哪种类型的乳房密度与肿瘤的发生相关，才可以提高风险预测。”

人们已经认识到，乳腺钼靶摄影对所有妇女来说，其敏感性是不一样的，并且提出了对于不同患病风险的妇女使用不同的检查方式。乳腺MRI是最敏感的检查方式，而超声、X线影像重建、CT等，则还在研究当中。这正是BCSC的另一项工作重点，明确哪些影像学检查能提高风险预测，并且完善已知的风险模型。

单核苷酸多态性

还有部分研究者，把遗传变异也纳入到风险预测模型当中，例如，与乳腺癌风险相关的SNPs(单核苷酸多态性)。NCI的研究者把10个SNPs作为一组，加入到盖尔模型中，结果显示要比单独的标准模型能更好地预测哪些妇女将会罹患乳腺癌。这项大型研究的结果发表在2013年3月的《新英格兰医学杂志》上。但是Sholom Wacholder认为该项研究的结果对模型的改善并不明显，也不会对临床决策造成影响，他是这项研究的带头人，也是NCI的癌症流行病学和遗传学部门的高级研究员。

但关于单核苷酸多态性的研究仍在继续。Kerlikowske说，BCSC正在研究性激素水平、单核苷酸多态性、和乳房密度三者之间的组合意义。大会上还有其他研究者提出，对于良性的活检结果，如增生等，也需要作进一步的研究。

(编译 廖玉婷 审校 王树森)

参考文献

1. Tworoger SS: Inclusion of endogenous hormone levels in risk prediction models of postmenopausal breast cancer. 12th Annual AACR International Conference on Frontiers in Cancer Prevention Research. Presented October 29, 2013.

2. Kerlikowske KM: Risk-based breast cancer screening. 12th Annual AACR International Conference on Frontiers in Cancer Prevention Research. Presented October 29, 2013.

3. Wacholder S, Hartge P, Prentice R, et al: Performance of common genetic variants in breast-cancer risk models. N Engl J Med 362:986-993, 2010.