BACKGROUND: To date, there are no effective methods for early diagnosis and screening of breast cancer. High-tech methods, such as magnetic resonance imaging and contrasted computed tomography, as well as positron emission computed tomography have high resolution, but their high cost does not allow the use of these techniques for screening and primary diagnosis.
AIM: To improve the quality and efficiency of diagnostic measures for breast cancer through a personalized approach based on an analysis of a set of risk factors.
MATERIALS AND METHODS: Data from the population cancer registry of the Altai Territory, created at the Altai Regional Oncology Center (Barnaul, Russia), were used. To date, the register includes information on 308 550 patients with malignant neoplasms, including 31 783 women with breast cancer.
Based on the method of targeted prevention by A.F. Lazarev “Method for determining the risk of breast cancer according to Lazarev A.F.” (Patent No. 2651131) an “Automated program for early diagnosis of breast cancer” was developed. The program significantly reduces the time for the formation of groups of high cancer risk precancers and increases the efficiency of breast cancer detection, and also makes it possible to develop a set of targeted preventive measures personally for each patient. Testing of this algorithm included testing of 512 patients, as a result of which a high-risk precancer group was formed. In the established register, patients underwent a complex of in-depth examinations (ultrasound examination, mammography, magnetic resonance imaging with dynamic contrast, and puncture of tumors if indicated).
RESULTS: The precancer group at high risk of developing breast cancer consisted of 92 patients, in-depth examination revealed 7 patients with established breast cancer, which amounted to 7.6%. All cases of breast cancer were detected in stages I and II.
CONCLUSION: Targeted diagnostics using the “Automated program for early diagnosis of breast cancer” allows to improve the quality and efficiency of diagnostic measures for breast cancer identification through personalized approach, using multiple risk factors.
Обоснование. На сегодняшний день эффективных методик ранней диагностики и скрининга злокачественных новообразований молочной железы не существует. Высокотехнологичные методы исследования, такие как магнитно-резонансная томография и компьютерная томография молочных желёз с контрастным усилением, позиционно-эмиссионная компьютерная томография обладают высокой разрешающей способностью, но их высокая стоимость не позволяет использование данных методик для скрининга и первичной диагностики.
Цель — повысить качество и эффективность диагностических мероприятий при раке молочной железы путём персонализированного подхода к пациенткам на основании анализа комплекса факторов риска.
Материалы и методы. В ходе работы были использованы данные популяционного ракового регистра Алтайского края, созданного в Алтайском краевом онкологическом диспансере (Барнаул, Россия). На сегодняшний день регистр включает сведения о 308 550 пациентах со злокачественными новообразованиями, в том числе — о 31 783 женщинах со злокачественными новообразованиями молочной железы.
На основании метода целевой профилактики А.Ф. Лазарева «Способ определения риска рака молочной железы по Лазареву А.Ф.» (Патент № 2651131) была разработана «Автоматизированная программа ранней диагностики рака молочной железы». Программа значительно сокращает время формирования групп предрака высокого онкориска и повышает эффективность выявления рака молочной железы, а также позволяет разработать комплекс целевых профилактических мероприятий персонально для каждого пациента. Апробация данной методики включала тестирование 512 пациенток, по итогам которого была сформирована группа предрака высокого риска, где встречались повышенная, высокая и абсолютная степени индивидуального риска развития рака молочной железы. В сформированном регистре пациенткам проводился комплекс углублённого обследования (ультразвуковое исследование, маммография, магнитно-резонансная томография с динамическим контрастированием, по показаниям — пункция новообразований).
Результаты. Группа предрака высокого риска развития рака молочной железы составила 92 пациентки, среди которых при углублённом обследовании в динамике было выявлено 7 пациенток с установленным раком молочной железы, что составило 7,6%. Все случаи рака молочной железы были выявлены в I и II стадиях развития процесса.
Заключение. Целевая диагностика с помощью «Автоматизированной программы ранней диагностики рака молочной железы» позволяет повысить качество и эффективность диагностических мероприятий, направленных на выявление рака молочной железы путём персонализированного подхода к пациенткам на основании анализа комплекса факторов риска.