ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РИСКА РАКА МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ НА ОСНОВЕ НЕПРЕРЫВНОЙ КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ ЕЕ МАММОГРАФИЧЕСКОЙ ПЛОТНОСТИ

Распечатать / Сохранить в PDF

УДК: 618.19-089.87

Д.В. Пасынков^1–3, М.А. Михальцова^1, 2, Р.И. Фатыхов^1, 4, О.В. Бусыгина^1, 2, С.Н. Меринов^1, 2, Е.А. Романычева^1, 2

¹ГБУ Республики Марий Эл «Республиканский клинический онкологический диспансер», Йошкар-Ола

²ФГБОУ ВО «Марийский государственный университет» Министерства образования и науки России, Йошкар-Ола

³Казанская государственная медицинская академия — филиал ФГБОУ ДПО РМАНПО МЗ РФ, Казань

⁴ФГБОУ ВО «Казанский государственный медицинский университет» МЗ РФ, Казань

Пасынков Дмитрий Валерьевич — к.м.н., доцент, завкафедрой лучевой диагностики и онкологии, завотделением лучевой диагностики

424037 Республика Марий Эл, г. Йошкар-Ола, ул. Осипенко, д. 22, тел.: +7-902-329-76-51, e-mail: passynkov@mail.ru

 Реферат. Высокая плотность паренхимы молочной железы (МЖ) является независимым фактором риска развития рака молочной железы (РМЖ), повышающим его в 4–6 раз. Поэтому целью работы являлась разработка методики количественной оценки маммографической плотности паренхимы МЖ и прогнозирование риска развития РМЖ на основе данной оценки.

Материалы и методы. Включены данные 140 пациенток с верифицированным РМЖ и 1255 пациенток, не страдавших РМЖ и проходивших маммографию. Оценивали плотность паренхимы ткани МЖ согласно классификации Американской коллегии специалистов в области лучевой диагностики (ACR), а также путем расчета оригинального непрерывного индекса V1.

Результаты. Корреляции значений V1 с вероятностью РМЖ в подгруппах пациенток в возрасте ≤45 лет и от >45 до ≤50 лет с вероятностью РМЖ продемонстрировано не было. У пациенток в возрасте ≤45 лет и от >45 до ≤50 лет значениями V1, обладающими негативной прогностической ценностью в отношении РМЖ, являлись <0,39 и <0,34 соответственно, регистрировавшиеся у 31 из 160 (19,38%) и 4 из 90 (4,44%) пациенток. У пациенток старше 50 лет была слабая, но высоко достоверная корреляция значений V1 с вероятностью РМЖ (r2 = 0,150; р < 0,001). Здесь значениями V1, обладающими негативной прогностической ценностью в отношении РМЖ, являлись <0,33 (63 из 1000; 6,3% пациенток без РМЖ), позитивной прогностической ценностью — >0,64 (1 из 113; 0,88% пациенток с РМЖ). 75 перцентиль значений V1 у пациенток с РМЖ соответствовал 0,455, что у пациенток, не страдавших РМЖ, соответствовало 85 перцентилю. При данном пограничном значении вероятность РМЖ в группе риска также будет достоверно выше, составляя 14,4%, по сравнению с 7,7% — среди пациенток с V1 < 0,416 (ОР = 1,87; 95% ДИ: 1,32–2,64; р = 0,0004).

Заключение. Предложенный количественный показатель плотности паренхимы МЖ V1 превосходит классификацию ACR, обеспечивая: а) выделение пациенток в пре-/пери-, а также постменопаузе, имеющих низкие значения V1, как группы низкой вероятности РМЖ; б) выделение пациенток в постменопаузе, имеющих значения V1 ≥ 0,455, как группы повышенного риска РМЖ с точностью прогнозирования 55,97%.

Ключевые слова: молочная железа, маммография, рентгеновская плотность, рак молочной железы, риск.

 Введение

Рак молочной железы (РМЖ) является ведущей злокачественной опухолью у женщин во всем мире. По данным GLOBOCAN, в 2022 г. было диагностировано около 2,3 млн новых случаев РМЖ во всем мире, что составило 11,6% от всех выявленных злокачественных опухолей за 2022 г. [1]. При этом заболеваемость РМЖ варьирует в широких пределах: от 27 на 100 тыс. женского населения (в Центральной и Восточной Азии, Африке) до 85–94 на 100 тыс. женского населения (в Австралии, Северной Америке и Западной Европе) [2], а пятилетняя выживаемость за период с 2014 по 2020 гг. составляла около 91,2% [3]. В Российской Федерации в 2022 г. было выявлено 68 297 новых случаев РМЖ. При этом летальность на первом году с момента постановки диагноза РМЖ составила 4,6% [4]. Для сравнения, в 2012 г. было выявлено 56 154 новых случая РМЖ, летальность на первом году с момента установления диагноза составила 8,3% [5].

В настоящее время «золотым стандартом» скрининга РМЖ является маммография (ММГ). Многочисленные исследования продемонстрировали, что с помощью ММГ можно обнаружить опухоль еще при отсутствии определяемого при клиническом обследовании уплотнения молочной железы (МЖ) и клинических симптомов [6].

В настоящее время известен широкий круг факторов риска РМЖ. К ним относятся гормональные (возраст наступления менархе, менопаузы, отсутствие беременностей, аборты, комбинированные пероральные контрацептивы, гормональная заместительная терапия в постменопаузе), генетические (мутации в генах BRCA1, BRCA2, отягощенный семейный анамнез по РМЖ), факторы образа жизни (ожирение и избыточная масса тела, злоупотребление алкоголем, низкая физическая активность, курение, диета с высоким содержанием животных жиров), соматическая патология (сахарный диабет), пролиферативные доброкачественные заболевания МЖ, факторы внешней среды (ионизирующее облучение), пожилой возраст. На данный момент известен широкий круг моделей риска РМЖ, в частности модель Гейла, которая подходит для представительниц европеоидной расы в возрасте от 35 до 85 лет, ранее не имевших РМЖ, мутаций генов BRCA1, BRCA2, протоковой карциномы in situ (DCIS) и лобулярной карциномы in situ (LCIS), а также не проходивших лучевую терапию по поводу лимфомы Ходжкина [3]. Cогласно исследованию, объединенная чувствительность и специфичность модели Гейла 1 составили 0,63 (95% ДИ: 0,27–0,89) и 0,91 (95% ДИ: 0,87–0,94) соответственно, модели Гейла 2 — 0,35 (95% ДИ: 0,17–0,59), 0,86 (95% ДИ: 0,76–0,92) соответственно, что свидетельствует о сравнительно невысокой их индивидуальной прогностической ценности [7]. Также может использоваться модель Тайер-Кузика, которая позволяет совместно с показателями маммографической плотности оценить вероятность развития инвазивного РМЖ в течение следующих 19 лет. Данная модель имеет чувствительность 66,00%, специфичность — 86,92%, положительную прогностическую ценность — 85,34%, отрицательную прогностическую ценность — 68,90% [8]. Из этого следует вывод, что ни один из опросников не является достаточно точным. Также имеется большое количество пациенток с РМЖ без известных факторов риска возникновения заболевания [9]. В частности, приблизительно у половины пациенток с РМЖ факторов риска данной патологии, помимо женского пола и пожилого возраста, не выявляется [10].

Известно, что высокая маммографическая плотность паренхимы МЖ также является независимым фактором риска развития РМЖ. В частности, у женщин с высокой плотностью паренхимы МЖ (типа D согласно классификации Американской коллегии специалистов в области лучевой диагностики [ACR]) по сравнению с таковыми, у которых имела место жировая (ACR A) плотность паренхимы МЖ, риск развития РМЖ увеличивался в 4–6 раз [11–13]. Однако очевидно, что ввиду широкого разброса характеристик отдельных категорий ACR оценка данного показателя с использованием полуколичественной шкалы ACR не обеспечивает достаточной точности.

В связи с этим целью нашего исследования являлась разработка методики непрерывной количественной оценки маммографической плотности паренхимы МЖ и прогнозирование риска развития РМЖ в зависимости от данной оценки у пациенток различных возрастных групп.

Материалы и методы

Пациенты

В анализ включены данные 140 пациенток с верифицированным РМЖ и 1370 пациенток, не страдавших данной патологией и проходивших скрининговую маммографию в 2022–2023 гг. (контрольная группа). При формировании контрольной группы пациенток, не страдавших РМЖ, пытались сопоставить ее распределение по возрасту с таковым пациенток с РМЖ следующим образом: для количества пациенток с РМЖ определенного возраста, включенных в соответствующую выборку, подбирали в 10 раз большее количество последовательных пациенток того же возраста, прошедших маммографический скрининг. При отсутствии необходимого количества пациенток без РМЖ недостающих заменяли пациентками, возраст которых был на 1 год меньше, и т. д. Для пациенток с РМЖ в возрасте 29–39 лет (n = 7) подбирали представителей контрольной группы в возрасте 40–41 года (табл. 1).

Таблица 1. Распределение пациенток обеих групп по возрасту

Table 1. Distribution of patients in both groups by age

РМЖ — рак молочной железы.

При проведении анализов выделяли следующие возрастные подгруппы: до 45 лет (включительно; пременопауза), >45, но ≤50 лет (перименопауза), >50 лет (постменопауза).

Оценка плотности паренхимы МЖ

Рентгеновскую плотность МЖ на маммограммах, полученных на системе Siemens Mammomat Fusion (Германия), оценивали двумя способами.

Первый соответствовал классификации Американской коллегии специалистов в области лучевой диагностики (ACR), предусматривающей выделение четырех степеней (А — преимущественно жировая паренхима, железисто-фиброзная ткань занимает менее 25% площади МЖ; В — рассеянные участки железисто-фиброзной ткани, занимающие >25%, но ≤50% площади МЖ; С — неоднородно плотная МЖ, железисто-фиброзная ткань занимает >50%, но ≤75% площади МЖ; D — очень плотная МЖ; железисто-фиброзная ткань занимает >75% площади МЖ) [14].

Второй способ был разработан авторами и предусматривал непосредственный анализ относительной интенсивности сигнала паренхимы МЖ на маммограмме с использованием собственного программного пакета, в котором был реализован принцип учета отношения суммарного количества пикселов в зоне интереса (всей паренхиме МЖ), соответствующих рентгеноплотным тканям, к общему количеству пикселов. Для идентификации рентгеноплотных пикселов использовалось следующее решающее правило:

где: i — исходная градация яркости пиксела в соответствии с 8-битной серой шкалой; const GST1, const GST2 — эмпирически подобранные эталонные пороговые значения, соответствующие 83 и 100.

Для коррекции по различиям режимов работы рентгеновской трубки для расчета порогов GST1 и GST2 указанные выше эмпирически подобранные значения делили на коэффициент k, соответствовавший отношению фактической (референтного объема) и эталонной средних яркостей жировой ткани на изображении. Положение референтного объема устанавливали таким образом, чтобы он соответствовал складке преимущественно подкожной жировой клетчатки, расположенной на границе верхненаружного квадранта МЖ и подмышечной впадины, имеющей приблизительно постоянную толщину и создающейся при компрессии МЖ в процессе выполнения маммографии, не захватывая других структур (фиброзных тяжей, сосудов и т. п.) (рис. 1).

Рис. 1. Примеры маммограмм с различной степенью плотности паренхимы и соответствующие им значения V1: А — V1 = 0,254; Б — V1 = 0,354; В — V1 = 0,452; Г — V1 = 0,550; Д — V1 = 0,648. Белые кружки соответствуют референтному объему подкожной жировой клетчатки

Fig. 1. The examples of the mammography images with different parenchimal density and the corresponding V1 values: А — V1 = 0,254; Б — V1 = 0,354; В — V1 = 0,452; Г — V1 = 0,550; Д — V1 = 0,648. The white circles correspond to the reference volume of subcutaneous fat

Таким образом, результатом работы данного программного пакета явились два количественных показателя: V1 и V2 = V1², представлявшие собой непрерывные переменные, которые и использовали для последующих оценок. Более высокие значения обоих параметров соответствовали более высокой плотности МЖ. Для удобства отдельных анализов данные непрерывные параметры конвертировали в категориальные с точностью до двух десятичных знаков и интервалом 0,5 путем стандартного математического округления.

Статистическая обработка

Оценку нормальности распределения выборок проводили с помощью критерия Колмогорова — Смирнова. В качестве параметров описательной статистики для нормально распределенных непрерывных показателей рассчитывали среднее арифметическое (стандартное отклонение), для ненормально распределенных ― медиану и размах вариации.

Статистическая значимость различия средних значений показателей в двух группах при нормальном распределении показателей оценивалась путем использования критерия Стьюдента, между тремя или более группами — путем однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA). При ненормальном распределении сравниваемых переменных использовали критерий Уилкоксона. Оценку статистической значимости различия долей производили с помощью критерия хи-квадрат. Оценку корреляций для нормально распределенных выборок производили с использованием коэффициента Пирсона, ненормально — коэффициентов Спирмена или Кендалла. Статистическую значимость констатировали при получении значений p < 0,05.

Результаты

Демографические показатели

Средний возраст пациенток с верифицированным РМЖ составил 60,61 ± 11,850 года (размах вариации — 29–91 год), пациенток, не страдавших РМЖ, — 59,06 ± 9,437 года (размах вариации — 40–75 лет; р = 0,075). Таким образом, обе группы были сбалансированы по данному показателю.

Корреляция степени плотности МЖ по классификации ACR с вероятностью РМЖ

В данном анализе не было продемонстрировано достоверной корреляции (r² = 0,042). Аналогичные результаты были получены во всех возрастных подгруппах. Хотя при частотном анализе отмечалось смещение гистограмм в сторону повышения плотности МЖ у больных РМЖ (рис. 2), выделить специфичные для РМЖ или его отсутствия значения не представлялось возможным.

Рис. 2. Частотное распределение степени плотности паренхимы по классификации ACR: А — у пациенток, не страдавших РМЖ; Б — у пациенток с РМЖ

Fig. 2. The frequency distribution of the parenchymal density according to the ACR classification: А — in patients who had no breast carcinoma; Б — in patients with breast carcinoma

Значения V1 и V2 характеризовались достоверной корреляцией средней силы со значениями плотности по классификации ACR (r² = 0,495–0,550; p < 0,001 в обоих случаях).

Корреляция значений V1 и V2 с вероятностью РМЖ

В подгруппах пациенток в возрасте ≤45 лет и от >45 до ≤50 лет оба индекса не демонстрировали достоверной корреляции с вероятностью РМЖ. Ввиду показанной сравнимой ценности обоих показателей в дальнейших расчетах использовали только V1.

В первых двух возрастных группах диапазоны его значений у пациенток с РМЖ и не имевших его перекрывались только частично (0,395–0,617 и 0,274–0,661 — у пациенток в возрасте ≤45 лет; 0,319–0,676 и 0,343–0,546 — у пациенток в возрасте от >45 до ≤50 лет). Значениями V1, обладающими негативной прогностической ценностью в отношении РМЖ в этих возрастных категориях, являлись <0,39 и <0,34, которые регистрировались у 31 из 160 (19,38%) и 4 из 90 (4,44%) пациенток соответственно.

У пациенток старше 50 лет была продемонстрирована слабая, но высоко достоверная корреляция значений V1 с вероятностью РМЖ (r² = 0,150; р < 0,001). Это подтверждалось достоверным различием значений V1 у пациенток без РМЖ и страдавших РМЖ (0,348 ± 0,070 и 0,407 ± 0,084 соответственно; р < 0,001). Диапазон значений V1 у пациенток без РМЖ составлял 0,254–0,645, у пациенток с РМЖ — 0,335–0,775. Таким образом, значениями V1, обладающими негативной прогностической ценностью в отношении РМЖ в этой возрастной группе, являлись <0,33 (63 из 1000; 6,3% пациенток без РМЖ), позитивной прогностической ценностью — >0,64 (1 из 113 пациенток с РМЖ; 0,88% пациенток с РМЖ).

Частотное распределение значений V1

Представляет интерес также анализ распределений значений V1 у пациенток с РМЖ и не страдавших данной патологией (рис. 3), где имеется очевидное смещение в сторону более высоких значений V1 у пациенток с РМЖ. В результате 75 перцентиль значений V1 у этих пациенток соответствует 0,455, в то время как у пациенток, не страдавших РМЖ, данное значение соответствует 85 перцентилю. Таким образом, если взять значение 0,455 за нижнюю границу для группы риска РМЖ, то в группу риска попадет только 15% женщин, не принадлежащих к ней на самом деле. При данном пограничном значении вероятность РМЖ в группе риска будет достоверно выше, составляя 16,6%, по сравнению с 8,9% — среди пациенток с V1 < 0,455 (ОР = 1,86; 95% ДИ: 1,27–2,74; р = 0,0016). Общая точность прогнозирования при данном подходе составит 55,97%.

Рис. 3. Гистограммы распределения значений V1: а — у пациенток, не страдавших РМЖ; б — у пациенток с РМЖ

Fig. 3. The distributions of V1 values: А — in patients who had no breast carcinoma; Б — in patients with breast carcinoma

50 перцентиль у пациенток с РМЖ составляет 0,416, что соответствует 66 перцентилю среди пациенток, не страдавших РМЖ. При данном пограничном значении вероятность РМЖ в группе риска также будет достоверно выше, составляя 14,4%, по сравнению с 7,7% — среди пациенток с V1 < 0,416 (ОР = 1,87; 95% ДИ: 1,32–2,64; р = 0,0004). Однако в группу риска попадет 34% женщин, не имеющих повышенного риска РМЖ, в результате точность прогнозирования снижается до 15,42%.

Обсуждение

Как известно, МЖ содержит в себе три основных вида тканей: жировую, фиброзную и железистую. Жировая ткань является рентгенопрозрачной, а железистая и фиброзная ткани, напротив, — рентгеноплотными [15]. Поскольку рентгеновская плотность РМЖ сопоставима с таковой рентгеноплотных тканей, при плотном фоне паренхимы МЖ возникают сложности при выявлении изменений в процессе скрининговой ММГ, поскольку они могут частично или полностью перекрываться окружающими тканями на суммационных изображениях.

В различном возрасте соотношение тканей в МЖ изменяется. В исследовании 74% женщин в возрасте от 40 до 49 лет имели рентгенологически плотную паренхиму МЖ, в возрасте от 50 до 60 лет данный показатель составлял 57%, в возрасте старше 60 лет — около 36% [16]. В норме с возрастом увеличивается процент жировой ткани, рентгеноплотной ткани становится меньше, что очевидно ассоциируется с уменьшением концентрации в организме половых гормонов, поскольку известно, что у женщин, получающих гормонозаместительную терапию (ГЗТ) в постменопаузе, плотность паренхимы МЖ увеличивается, а после отмены ГЗТ — вновь уменьшается. Подобным эффектом обладают любые внутренние и внешние гормональные воздействия, что во многом обуславливает ассоциацию между плотной паренхимой и риском развития РМЖ. Напротив, в репродуктивном периоде рентгеноплотная железистая ткань является нормой, затрудняя использование маммографии как для выявления РМЖ, так и для прогнозирования его риска.

Соотношение рентгеноплотных и рентгенопрозрачных тканей МЖ изменяется и при различной патологии МЖ. В частности, повышение относительного содержания рентгеноплотных тканей МЖ отмечается при наиболее распространенной доброкачественной патологии МЖ — фиброзно-кистозной болезни (ФКБ), которая при определенных гистологических и клинических обстоятельствах ассоциирована с 50% риском развития РМЖ. Согласно статистике, 30–60% женщин в возрасте от 30 до 50 лет имеют ФКБ [17]. Наибольший риск РМЖ ассоциирован с пролиферативной формой ФКБ, которая включает в себя такие варианты, как склерозирующий аденоз, лучистые рубцы и папилломы [18].

Показано, что распространенность пролиферативной формы ФКБ у женщин в постменопаузе увеличивается в 1,7 раза при применении ГЗТ длительностью более 8 лет. По данным исследования Инициативы по охране здоровья женщин, использование комбинированных препаратов эстрогена и прогестина ассоциировалось с 74% риском развития пролиферативной формы ФКБ. Напротив, использование антиэстрогенов снижало риск развития пролиферативных форм ФКБ на 28%. У женщин в постменопаузе прогестерон способствует пролиферации эпителия и стромы МЖ и обусловливает повышение риска развития РМЖ. Различные исследования продемонстрировали ассоциацию снижения маммографической плотности с приемом тамоксифена и увеличения маммографической плотности — с приемом прогестерона [19]. В исследовании влияния половых гормонов на плотность ткани МЖ в постменопаузе была выявлена положительная связь между рентгеновской плотностью паренхимы МЖ и сывороточной концентрацией прогестерона (P = 0,03), причем плотность паренхимы увеличилась с 11,9% (95% ДИ: 9,8–14,1%) — среди женщин с сывороточной концентрацией прогестерона, соответствовавшей нижнему квартилю, до 15,4% (12,9–18,2%) — среди женщин, имевших показатели, соответствовавшие верхнему квартилю. Также наблюдалась тенденция к положительной связи между концентрацией глобулина, связывающего половые гормоны, и процентной плотностью ткани МЖ (P = 0,06). Напротив, не было продемонстрировано независимых корреляций между рентгеновской плотностью паренхимы МЖ и концентрациями эстрадиола (общего, свободного и биодоступного), эстрона, сульфата эстрона и тестостерона (общего, свободного и биодоступного) [20].

Заключение

1. Классификация ACR непригодна для использования с целью прогнозирования вероятности РМЖ у пациенток, что требует разработки непрерывных количественных индексов.
2. Использование предложенного количественного показателя плотности паренхимы МЖ V1 обеспечивает более высокие результаты прогнозирования риска РМЖ по сравнению с классификацией ACR за счет: а) выделения 19,38 и 4,44% пациенток в пре- и перименопаузе, имеющих значения V1 <0,39 и <0,34 соответственно, как группы низкой вероятности РМЖ; б) выделения 6,3% пациенток в постменопаузе, имеющих значения V1 < 0,33, как группы низкой вероятности РМЖ; в) выделения пациенток в постменопаузе, имеющих значения V1 ≥ 0,455, как группы повышенного риска РМЖ (ОР = 1,86; 95% ДИ: 1,27–2,74) с точностью прогнозирования 55,97%.

Финансирование

Исследование проведено без спонсорской поддержки.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Литература

1. Bray F., Laversanne M., Sung H., Ferlay J., Siegel R.L., Soerjomataram I., Jemal A. Global cancer statistics 2022: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries // CA Cancer J. Clin. — 2024. — V. 74 (3). — P. 229–263. doi: 10.3322/caac.21834
2. Sancho-Garnier H., Colonna M. Épidémiologie des cancers du sein [Breast cancer epidemiology] // Presse Med. — 2019. — V. 48 (10). — P. 1076–1084. doi: 10.1016/j.lpm.2019.09.022
3. Bener A., Barışık C.C., Acar A., Özdenkaya Y. Assessment of the gail model in estimating the risk of breast cancer: effect of cancer worry and risk in healthy women // Asian Pac. J. Cancer Prev. — 2019. — V. 20 (6). — P. 1765–1771. doi: 10.31557/APJCP.2019.20.6.1765
4. Злокачественные новообразования в России в 2022 году (заболеваемость и смертность) / Под ред. А.Д. Каприна [и др.]. — М.: МНИОИ им. П.А. Герцена — филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» МЗ РФ, 2023. — 275 с.
5. Состояние онкологической помощи населению России в 2012 году / Под ред. А.Д. Каприна, В.В. Старинского, Г.В. Петровой. — М.: ФГБУ «МНИОИ им. П.А. Герцена» МЗ РФ, 2013 — 232 с.
6. Gotzsche P.C., Jorgensen K.J. Screening for breast cancer with mammography // Cochrane Database Syst. Rev. — 2013. — V. 2013 (6). doi: 10.1002/14651858
7. Wang X., Huang Y., Li L., Dai H., Song F., Chen K. Assessment of performance of the Gail model for predicting breast cancer risk: a systematic review and meta-analysis with trial sequential analysis // Breast Cancer Res. — 2018. — V. 20 (1). — P. 18. doi: 10.1186/s13058-018-0947-5
8. Zhang L., Jie Z., Xu S., Zhang L., Guo X. Use of receiver operating characteristic (ROC) curve analysis for Tyrer-Cuzick and gail in breast cancer screening in Jiangxi Province, China // Med. Sci. Monit. — 2018. — V. 24. — P. 5528–5532. doi: 10.12659/MSM.910108
9. Valero M.G., Zabor E.C., Park A., Gilbert E., Newman A., King T.A., Pilewskie M.L. The Tyrer-Cuzick model inaccurately predicts invasive breast cancer risk in women with LCIS // Ann. Surg. Oncol. — 2020. — V. 27 (3). — P. 736–740. doi: 10.1245/s10434-019-07814-w
10. Fitzpatrick D., Pirie K., Reeves G., Green J., Beral V. Combined and progestagen-only hormonal contraceptives and breast cancer risk: A UK nested case-control study and meta-analysis // PLoS Med. — 2023. — V. 20 (3). e1004188.DOI: 10.1371/journal.pmed.1004188.
11. Sturesdotter L, Larsson A-M, Zackrisson S, Sartor H. Investigating the prognostic value of mammographic breast density and mammographic tumor appearance in women with invasive breast cancer: The Malmo Diet and cancer study. The Breast. 2023; 70: 8–17. DOI: https://doi.org/10.1016/j.breast.2023.05.004
12. Ciritsis A., Rossi C., Vittoria De Martini I., Eberhard M., Marcon M., Becker A.S. et al. Determination of mammographic breast density using a deep convolutional neural network // Br. J. Radiol. — 2019. — V. 92 (1093). 20180691. doi: 10.1259/bjr.20180691
13. Román M., Louro J., Posso M., Alcántara R., Peñalva L., Sala M. et al. Breast density, benign breast disease, and risk of breast cancer over time // Eur. Radiol. — 2021. — V. 31 (7). — P. 4839–4847. doi: 10.1007/s00330-020-07490-5
14. Rao A.A., Feneis J., Lalonde C., Ojeda-Fournier H. A pictorial review of changes in the BI-RADS fifth edition // Radiographics. — 2016. — V. 36 (3). — P. 623–639. doi: 10.1148/rg.2016150178
15. Pesce K., Orruma M.B., Hadad C., Bermúdez Cano Y., Secco R., Cernadas A. BI-RADS terminology for mammography reports: what residents need to know // Radiographics. — 2019. — V. 39 (2). — P. 319–320. doi: 10.1148/rg.2019180068
16. Checka C.M., Chun J.E., Schnabel F.R., Lee J., Toth H. The relationship of mammographic density and age: implications for breast cancer screening // AJR Am. J. Roentgenol. — 2012. — V. 198 (3). — P. W292–295. doi: 10.2214/AJR.10.6049
17. Schünemann H.J., Lerda D., Quinn C., Follmann M., Alonso-Coello P., Rossi P.G. et al. European commission initiative on breast cancer (ECIBC) contributor group. Breast cancer screening and diagnosis: a synopsis of the European breast guidelines // Ann. Intern. Med. — 2020. — V. 172 (1). — P. 46–56. doi: 10.7326/M19-2125
18. Socolov D., Anghelache I., Ilea C., Socolov R., Carauleanu A. Benign breast disease and the risk of breast cancer in the next 15 years // Rev. Med. Chir. Soc. Med. Nat. Iasi. — 2015. — V. 119 (1). — P. 135–140.
19. Boutas I., Kontogeorgi A., Koufopoulos N.I., Pouliakis A., Dimitrakakis C., Dimas D.T. et al. The correlation between progesterone and mammographic density in postmenopausal women: a systematic review of the literature and meta-analysis // Cureus. — 2023. — V. 15 (9). — P. e45597. doi: 10.7759/cureus.45597
20. Sprague B.L., Trentham-Dietz A., Gangnon R.E., Buist D.S., Burnside E.S., Bowles E.J. et al. Circulating sex hormones and mammographic breast density among postmenopausal women // Horm. Cancer. — 2011. — V. 2 (1). — P. 62–72. doi: 10.1007/s12672-010-0056-0

Список сокращений

ACR — Американская коллегия специалистов в области лучевой диагностики

DCIS — протоковая карцинома in situ

LCIS — лобулярная карцинома in situ

ГЗТ — гормонозаместительная терапия

ДИ — доверительный интервал

МЖ — молочная железа

ММГ — маммография

ОР — относительный риск

РМЖ — рак молочной железы

ФКБ — фиброзно-кистозная болезнь