据《癌症趋势》杂志于12月12日发表的一篇综述文章称，人工智能（AI）正在塑造乳腺癌筛查和风险降低策略的未来。
“我们讨论了最近在AI辅助乳腺癌风险预测方面的进展，这将如何影响未来的乳腺癌筛查和预防，以及推进乳腺X线摄影特征从研究到临床实践所需的关键研究，”澳大利亚昆士兰科技大学的高级研究作者Erik Thompson表示。
在乳腺X线摄影中，白色显示的乳腺组织被认为是放射学上的致密组织，而黑色显示的乳腺组织则被认为是非致密组织。普遍接受的观点是，对于年龄和体重指数相同的女性，乳腺X线摄影密度较高的女性患乳腺癌的风险更大。此外，高密度使得乳腺癌更难通过乳腺X线摄影检测出来，这种现象被称为“遮蔽效应”。
全球各地的倡导运动要求女性被告知其乳腺X线摄影密度，美国、加拿大和澳大利亚已经出台了相关政策变化。
在某些地方，乳腺X线摄影密度正在指导补充成像技术的使用，超声波和磁共振成像（MRI）在临床研究中提高了极密集乳房女性的癌症检出率。
然而，科学家和临床医生仍在努力应对由遮蔽效应引起的复杂性、乳腺X线摄影密度相关的乳腺癌风险，以及如何最优化实施临床实践中的变化。
为了预测未来的乳腺癌诊断，现在开始使用深度学习等先进的计算方法来分析乳腺X线摄影图像。
特别是，AI方法正在揭示乳腺X线摄影特征，这些特征有可能成为比任何已知风险因素更强的乳腺癌风险预测指标。这些特征可能解释了乳腺X线摄影密度与乳腺癌风险之间关联的很大一部分。
风险预测的AI生成乳腺X线摄影特征的发现，为识别未来最有可能发展成乳腺癌的女性提供了新的机会，并将她们与因遮蔽效应而最有可能漏诊乳腺癌的女性区分开来。
“具有高风险乳腺癌检测相关乳腺X线摄影特征的女性可以从更频繁的筛查或风险降低药物中受益，”Thompson说。
“另一方面，可以为在未来五年内患乳腺癌风险较低的女性提供更长的筛查间隔。此外，具有高乳腺X线摄影密度但没有高风险乳腺X线摄影特征的女性可能会从补充成像如MRI或超声波中受益。”
研究表明，一些AI生成的乳腺X线摄影特征可能是放射科医生无法检测到的早期恶性肿瘤的标志，而另一些特征可能是与乳腺癌风险增加相关的良性状况。尚未明确的是，那些未被识别为癌症或良性状况的AI生成乳腺X线摄影特征的身份。
“至关重要的是，我们需要识别与乳腺X线摄影特征相关的病理生物学及其与乳腺癌发生机制之间的联系，”Thompson说。
“这将是确定它们对短期和长期乳腺癌风险的相关性以及未来降低风险的努力的关键。”
更多信息：Wendy V. Ingman等人，《人工智能改善基于乳腺X线摄影的乳腺癌风险预测》，《癌症趋势》（2024）。DOI: 10.1016/j.trecan.2024.10.007
由Cell Press提供
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