...

Doordat detectie- en diagnostische technieken een complex en onzeker goedkeuringstraject hebben, is het voor veel farmaceutische bedrijven niet interessant om hierin te investeren. "Om sneller vooruitgang te boeken in de technologieën voor vroege ziektedetectie en kankerpreventie, moet de betrokkenheid van de industrie dringend gestimuleerd worden", zegt David Crosby (Cancer Research UK).Als we een beter beeld hebben van de individuen die een hoog risico op borstkanker hebben, kunnen we vroegtijdige opsporing en interventie richten op zij die er het meeste baat bij hebben. Daarnaast kan een gepersonaliseerde risicobeoordeling onnodige medicalisering voorkomen. CanRisk(1) is een holistisch kanker-risicomodel dat niet alleen rekening houdt met de klassieke factoren zoals familiegeschiedenis en hoog-penetrante pathogene varianten als BRCA, maar ook met de polygene risicoscore, levensstijl, hormonale factoren en pariteit, borstweefseldichtheid, BMI, enz. Volgens dit risicomodel zouden meer vrouwen een verhoogd risico op borstkanker hebben. Anderzijds zou de helft van de vrouwen die momenteel tot de hoogrisicocategorie behoren, heringedeeld worden in ofwel de algemene bevolkingsrisicogroep of de hoogrisicocategorie, met duidelijke gevolgen voor het klinisch beleid. Prospectieve studies naar de validiteit van multifactoriële risicomodellen tonen aan dat het waargenomen risico overeenkomt met het voorspelde risico. Ook AI kan in de toekomst helpen bij screening, meer bepaald bij de triage van mammografiebeelden. Het zou radiologen de tijd geven om zich toe te spitsen op grensgevallen en complexe casussen. Uit nieuwe gegevens blijkt nu ook dat machine learning-algoritmes, naast het opsporen van prevalente gevallen, het toekomstige risico op borstkanker kunnen voorspellen op basis van mammografie. Op zeer betrouwbare manier zelfs: AI doet het beter dan het Tyrer-Cuzick model.PRECISION(2) zet dan weer in op de ontwikkeling van een multimodaal DCIS-predictiemodel. De aanpak van Ductal Carcinoma In Situ (DCIS) vormt een ware uitdaging, omdat de kans dat de laesies overgaan tot een invasieve borstkanker zeer klein is. PRECISIONwil dit risico beter evalueren, en zo overbodige operaties en behandelingen tegengaan. De bevindingen van het team leidden voorlopig al tot zeven nieuwe biomarkers die kunnen aangeven of de DCIS-afwijkingen zullen uitgroeien tot een invasief mammacarcinoom. Het gaat o.a. om RNA-Seq, het gebruik van AI op mammografiebeelden en histologische preparaten en de analyse van calciumafzettingen in het borstweefsel.