O estudo, publicado hoje no The Lancet Digital Health , analisou dados anonimizados de 11,6 milhões de mulheres com idades entre 20 e 90 anos, entre 2000 e 2020. Todas essas mulheres não tinham histórico prévio de câncer de mama ou da condição pré-cancerosa chamada “carcinoma ductal in situ”. ou DCIS.

O rastreio do cancro da mama é vital, mas apresenta desafios. Embora reduza as mortes por cancro da mama, por vezes detecta tumores que não são prejudiciais («sobrediagnóstico»), o que leva a tratamentos desnecessários. Isto não só prejudica algumas mulheres, mas também causa custos desnecessários para o SNS. Por cada 10.000 mulheres do Reino Unido com 50 anos de idade convidadas para o rastreio da mama durante os próximos 20 anos, 43 mortes por cancro da mama serão evitadas pelo rastreio, mas 129 mulheres serão “sobrediagnosticadas” .

O “rastreio baseado no risco” visa personalizar o rastreio com base no risco de um indivíduo, para maximizar os benefícios e minimizar as desvantagens desse rastreio. A adaptação de programas de rastreio com base em riscos individuais foi recentemente destacada como um caminho para melhorias adicionais na estratégia de rastreio pelo Prof Chris Whitty (https://www.gresham.ac.uk/watch-now/medical-screening). Atualmente, no rastreio da mama baseado no risco, a maioria dos modelos de risco funcionam estimando o risco de uma mulher ter um diagnóstico de cancro da mama. No entanto, nem todos os cancros da mama são fatais e sabemos que o risco de ser diagnosticado nem sempre se alinha bem com o risco de morrer de cancro da mama uma vez diagnosticado.

O novo modelo desenvolvido pela equipe trabalha para prever o risco combinado de uma mulher desenvolver e depois morrer de câncer de mama em 10 anos. Identificar as mulheres com maior risco de cancros mortais poderia melhorar o rastreio. Estas mulheres poderiam ser convidadas a iniciar o rastreio mais cedo, a fazer rastreios mais frequentes ou a fazer rastreios com diferentes tipos de imagiologia. Uma abordagem tão personalizada poderia reduzir ainda mais as mortes por cancro da mama, evitando ao mesmo tempo rastreios desnecessários para mulheres de menor risco. Mulheres com maior risco de desenvolver um câncer mortal também poderiam ser consideradas para tratamentos que tentam prevenir o desenvolvimento de câncer de mama.

A professora Julia Hippisley-Cox , professora de clínica geral e epidemiologia e autora sênior do Departamento de Ciências da Saúde de Atenção Primária de Nuffield da Universidade de Oxford, disse: “Este é um novo estudo importante que potencialmente oferece uma nova abordagem para a triagem. As estratégias baseadas no risco poderiam oferecer um melhor equilíbrio entre benefícios e danos no rastreio do cancro da mama, permitindo informações mais personalizadas às mulheres para ajudar a melhorar a tomada de decisões. As abordagens baseadas no risco também podem ajudar a fazer uma utilização mais eficiente dos recursos dos serviços de saúde, direccionando as intervenções para aqueles com maior probabilidade de beneficiarem. Agradecemos aos muitos milhares de GPs que contribuíram com dados anónimos para a base de dados QResearch, sem os quais esta investigação não teria sido possível.'

Os pesquisadores testaram quatro técnicas de modelagem diferentes para prever o risco de mortalidade por câncer de mama. Dois eram modelos mais tradicionais baseados em estatística e dois usavam aprendizado de máquina, uma forma de inteligência artificial. Todos os modelos incluíram os mesmos tipos de dados, como idade da mulher, peso, histórico de tabagismo, histórico familiar de câncer de mama e uso de terapia hormonal (TRH).

Os modelos foram avaliados pela sua capacidade de prever o risco com precisão em geral e numa gama diversificada de grupos de mulheres, tais como de diferentes origens étnicas e faixas etárias. Foi utilizada uma técnica chamada 'validação cruzada interna-externa'. Isto envolve dividir o conjunto de dados em partes estruturalmente diferentes, neste caso, por região e período de tempo, para compreender até que ponto o modelo pode ser transportado para diferentes ambientes.

Os resultados mostraram que um modelo estatístico, desenvolvido utilizando a “regressão de riscos concorrentes”, teve o melhor desempenho geral. Previu com mais precisão quais mulheres desenvolverão e morrerão de câncer de mama dentro de 10 anos. Os modelos de aprendizagem automática eram menos precisos, especialmente para diferentes grupos étnicos de mulheres.

Ashley Kieran Clift , primeira autora e pesquisadora clínica do Departamento de Ciências da Saúde da Atenção Primária de Nuffield, Universidade de Oxford, disse: 'Financiado pela Cancer Research UK e aproveitando o tamanho e a riqueza do banco de dados QResearch com suas fontes de dados vinculadas na Universidade de Oxford, pudemos explorar diferentes abordagens para desenvolver uma ferramenta que possa ser útil para novas estratégias de saúde pública baseadas no risco.

“Se mais estudos confirmarem a precisão deste novo modelo, ele poderá ser usado para identificar mulheres com alto risco de cancro da mama mortal, que poderão beneficiar de um melhor rastreio e de tratamentos preventivos”.

O professor Stavros Petrou , co-autor e líder de Economia da Saúde no Departamento de Ciências da Saúde de Cuidados Primários de Nuffield, Universidade de Oxford, disse: 'Este artigo adotou uma nova abordagem e perguntou: “podemos prever quais mulheres correm maior risco de desenvolver uma doença? câncer que irá matá-los?” Poderíamos utilizar essas informações para orientar melhor o rastreio ou mesmo para estratégias de prevenção para aqueles que mais beneficiariam.

«Uma avaliação mais aprofundada do modelo de riscos concorrentes deve incluir a avaliação dos modelos num ambiente diferente, como outro conjunto de dados do Reino Unido ou do estrangeiro.»

O artigo completo, ‘ Predição do risco de mortalidade por câncer de mama em 10 anos na população feminina em geral na Inglaterra: um estudo de desenvolvimento e validação de modelo ’, pode ser lido no The Lancet Digital Health.