研究者对一个评估女性乳腺癌风险的模型进行了优化，通过这模型研究者可以得到更加准确的评估数据。这项优化根据100万患者的数据进行。
该研究发表在《Journal of Clinical Oncology》期刊，研究者更新了目前的乳腺癌风险模型，该模型包括了乳腺密度分级（一个决定疾病发展可能性的重要因素）和良性活检结果。
根 据美国癌症学会（ASCO）的解释，第一个版本的乳腺癌监测风险模型（Breast Cancer Surveillance Consortium risk model）不适用于通过活检诊断的非恶性增殖病症。这些病症包括导管上皮非典型增生（该病症可提高3.5-5倍的乳腺癌风险）和小叶原位癌（可提高 7-11倍的乳腺癌风险）。
该研究由加州大学旧金山分校的Jeffrey Tice医生领导，研究者分析了110万年龄在35-74岁之间、接受过乳房X线筛查、无乳腺癌家族史女性的数据。平均随访时间为6.9年，大约有18,000名女性被诊断为浸润性乳腺癌。
研究者发现，如果女性被确定乳腺有增生现象，原本3%或更高乳腺癌风险的女性，第一版风险评估模型显示患者的癌症风险提高9.3%，而更新的风险评估模型显示，患者的癌症风险提高27.8%。
“修改的模型让我们能获得更加准确地识别哪些需要进行化学预防的患者。对于这些患者，化学预防药物给她们带来的好处远大于药物的副作用，”该研究的通讯作者加州大学旧金山分校医学院的Tice说道。
化学预防需要使用选择性雌激素受体调节剂，比如他莫昔芬和雷洛昔芬，这些药物可以阻断某些乳腺癌生长，降低超过1/3的乳腺癌风险。
Tice相信，这些新的数据将有助于改善目前的评估模型，评估模型通过年龄、种族、乳腺癌家族史和乳腺密度计算风险。
（文章来源：Medicalxpress）
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