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乳がん:新しい画像技術により多くの生検を回避できる

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乳がんの診断:画像技術が不要な生検を回避する方法

毎年、ドイツでは約35,000人の女性が乳がんの有無を判断するために乳房生検を受けることが推奨されています。しかし、実際に悪性腫瘍を持っているのは約半数だけです。研究者たちは現在、イメージング技術が不要な組織サンプルをどのように回避できるかについて報告しています。

女性の最も一般的な悪性腫瘍

「ベルリンのロバートコッホ研究所による予測によると、ドイツでは毎年約65,500人の女性が乳がんと診断されています」と、ドイツのガンエイドは書いています。乳がんは女性の最も一般的な悪性腫瘍です。原則として、腫瘍が早期に発見され、より正確に診断できるようになると、回復の可能性が高まります。ハイデルベルクにあるドイツ癌研究センター(DKFZ)の研究者チームは、乳癌の診断を改善するという目標を設定しました。新しい研究では、マンモグラムが見つかった後、多くの対照生検を回避できることを実証することができました。

乳がんの早期発見

50歳から69歳の女性は無料で乳がん検診プログラムに参加できますが、場所によっては2人に1人しかマンモグラフィ検診に参加できない場合もあります。一部の女性は試験を恐れています-それは完全に無痛ではありません。

しかし、マンモグラフィは乳がんの早期発見のための最も重要な方法の1つです。専門家によると、1年間で17,000を超える癌腫が発見された。

検査は組織の変化を明らかにすることができます。

特別な胸部X線

DKFZが声明に書いているように、ドイツでは約280万人の女性が毎年マンモグラフィスクリーニングの一環として乳房のこの特別なX線検査を受けています。

ただし、結果の解釈は必ずしも容易ではありません。このため、スクリーニングに参加する約20人の女性は、驚くべき発見を期待する必要があります。

その後、疑いが固まる場合、医師は通常、組織サンプルを採取することを提案します(生検)。

「これは年間約35,000人の女性に影響を及ぼしますが、実際に悪性腫瘍を持っているのは約半分に過ぎません」と、ドイツ癌研究センターのセバスチャンビッケルハウプトは説明しました。

女性の乳房の検査を最適化する

したがって、放射線科医と彼の同僚は、女性の乳房の検査のために拡散強調磁気共鳴画像法(MRI)を最適化し、それをインテリジェントなコンピューターベースの画像分析方法と組み合わせることに着手しました。

拡散強調MRIを使用すると、コンピューターアルゴリズムを使用して、組織内の水分子の動きを可視化して観察できます。悪性腫瘍は組織の構造を変化させ、水分子の運動パターンに影響を与えます。

この接続は、組織サンプルを採取したり、造影剤に体をさらしたりすることなく、乳がんの早期発見に使用できます。

「目的は、体組織へのより非侵襲的な洞察を得て、放射線科医に臨床評価のための追加の組織情報を提供することであり、依然として重要な標準的な手順に加えて、」とビッケルハウプトは述べた。

悪意のある変更に関する信頼できる記述

DKFZの科学者は、最適化された拡散強調MRIとインテリジェントな画像分析手法を組み合わせることで、実際に乳房の悪性変化に関する信頼できる記述が可能になることを研究で実証しました。

この目的のために、彼らは異常なマンモグラフィ所見の後で生検を受けることになっていた合計222人の女性を調べました。

組織サンプルを採取する前に、研究者は新しく開発された方法を使用して、研究参加者の乳房組織を分析しました。

有望な結果:研究グループの偽陽性の数は70%減少しました。科学者は、61件中60件のケースで実際に存在する悪意のある変更を特定することができました。

これは98%のヒット率に対応し、造影剤を使用したMRI法の信頼性に匹敵します。

研究結果は最近、「Radiology」誌に掲載されました。

さらに研究が必要

「私たちは開発したインテリジェントなソフトウェアの助けを借りて録音を評価します」とビッケルハウプトと研究の最初の著者を共有しているコンピューター科学者のポールイェーガーは説明しました。

「これにより、この方法は、個々の医師による解釈に大きく依存しなくなります。」これにより、この方法が、異なる研究センターで同等に信頼できる結果を確実に得ることができます。

次のステップでは、このメソッドは、クリニックで日常的に使用できるようになる前に、大規模な多施設共同研究で証明される必要があります。科学者たちは現在、必要なコラボレーションを開発しています。

「今後の研究で結果が確認されれば、乳がんの早期発見をさらに改善できる追加の診断ツールが利用できるようになるでしょう」とビッケルハウプトは述べた。 (広告)

著者および出典情報


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