CANCRO

Mudança na densidade mamária associada a risco de cancro

Uma maior densidade mamária tem importância na análise da mamografia, pois é um fator de risco bem estabelecido e forte para o cancro da mama. Muitas mulheres de meia-idade e mais velhas fazem mamografias de rastreio a cada um ou dois anos, conforme recomendado pelos seus médicos.

Mudança na densidade mamária associada a risco de cancro

SOCIEDADE E SAÚDE

LUTA CONTRA O CANCRO DA MAMA


Um estudo realizado por investigadores da Escola de Medicina da Universidade de Washington, em St. Louis, revelou que as mamografias anteriores contêm dados subutilizados que podem ajudar a identificar mulheres em alto risco de cancro da mama e até mesmo revelar a mama que provavelmente foi afetada.

Quando os médicos analisam uma mamografia avaliam a densidade da mama em conjunto com os sinais de cancro, comparando as mamografias anteriores de uma mulher com a mais recente para procurar alterações preocupantes, no entanto, algumas mudanças são difíceis de detetar a olho nu.

No estudo, publicado online no JAMA Oncology, os investigadores usaram um modelo matemático para monitorizar as mudanças na densidade da mama ao longo de uma década em quase 1.000 mulheres e descobriram que a taxa de mudança diferiu significativamente entre as quase 300 mulheres que foram posteriormente diagnosticadas com cancro e aquelas que não foram.

As descobertas podem ajudar a refinar os algoritmos de risco atuais e nos esforços para identificar as mulheres que poderiam beneficiar de exames adicionais.
Graham A. Colditz, autor sénior do estudo, realça que a melhor ferramenta contra o cancro da mama é a deteção precoce.

Os médicos estimam o risco de cancro da mama de uma mulher através de fatores como idade, historial familiar, presença de variantes genéticas de alto risco e a densidade da mama. As mulheres consideradas de alto risco são encaminhadas para triagem suplementar, o que normalmente significa exames de ressonância magnética anuais, além das mamografias.

Não se sabe ao certo por que as mulheres com seios mais densos têm maior probabilidade de desenvolver cancro da mama. Shu Jiang, primeira autora do estudo, analisou dados de mulheres da coorte Joanne Knight Breast Health do Siteman Cancer Center.
Esta coorte foi estabelecida em 2008 para estudar fatores de risco e melhorar os modelos de previsão de risco de cancro da mama, sendo composto por um grupo diversificado de mais de 10.000 mulheres que estavam livres de cancro quando participaram.

A especialista identificou 289 mulheres que desenvolveram cancro e comparou-as com 658 mulheres semelhantes na coorte que não desenvolveram a doença. Cada mulher realizou mamografias regulares, pelo que Jiang conseguiu recolher e analisar um total de 8.710 imagens de mama única, o que representava uma média de quatro pontos de tempo num período de 10 anos para cada mulher.

Como o cancro da mama raramente se desenvolve em ambas as mamas ao mesmo tempo, Jiang analisou as imagens de cada mama separadamente. Os seios das mulheres normalmente tornam-se menos densos à medida que estas envelhecem, mas a investigadora descobriu que a densidade diminui significativamente mais lentamente nos seios que mais tarde desenvolveram cancro do que naqueles que não o desenvolveram.

No futuro poderá ser possível usar o historial de densidade mamária de uma mulher, além de sua estimativa de densidade atual, para entender melhor o seu nível de risco de desenvolver cancro. Poderá até determinar-se qual a mama que será afetada pois o sinal de densidade é mais forte na mama que desenvolve a doença.
Muitas mulheres já fazem mamografias regularmente, logo os dados de densidade de cada mama já estão a ser recolhidos. Assim, só é preciso usar esses dados de forma mais eficaz.

O objetivo dos investigadores agora é traduzir as descobertas numa forma que possam ser usadas para melhorar o atendimento ao paciente. Estão em desenvolvimento modelos de previsão que incorporam mudanças na densidade da mama ao longo do tempo, e os especialistas planeiam validar os modelos em conjuntos de dados independentes para que possam ser utilizados nos cuidados clínicos.

Fonte: Tupam Editores

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