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Brustkrebsmonat Oktober: Auf dem Weg zur personalisierten Brustkrebs-Früherkennung

Pressemitteilung des Deutschen Krebsforschungszentrums

Viele unnötige Mammografien und damit viele falsch positive Befunde ließen sich vermeiden, wenn Frauen mit geringem Brustkrebsrisiko in größeren Abständen zur Mammographie eingeladen würden, Frauen mit hohem Risiko dagegen die Untersuchung engmaschig in Anspruch nehmen könnten.
Doch wie lässt sich das individuelle Brustkrebsrisiko einer Frau möglichst exakt ermitteln? Wissenschaftler im Deutschen Krebsforschungszentrum wollen die zur Risikobewertung verwendeten Rechenmodelle verbessern. Dabei helfen Blutproben, die bei der EPIC-Studie gesammelt wurden.

Mammographie: Zu häufig oder zu selten?

Fachleute gehen derzeit davon aus, dass von 1.000 Frauen, die zehn Jahre lang regelmäßig zur Mammographie gehen, etwa eine oder zwei vor dem Tod durch Brustkrebs bewahrt werden, weil ihr Tumor in einem noch heilbaren Stadium entdeckt worden ist. Diesem potenziellen Nutzen stellen die Kritiker der Mammographie mögliche Nachteile gegenüber: Die Strahlenbelastung, die unnötige Beunruhigung bei falsch positivem Befund und Überdiagnosen, das heißt, die Entdeckung langsam wachsender Tumoren, die zu Lebzeiten keine Probleme bereitet hätten.

„Verbessern ließe sich die Situation durch eine personalisierte Früherkennung, die an das individuelle Brustkrebsrisiko angepasst ist", sagt Rudolf Kaaks vom Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) und erklärt: „Auf der einen Seite steht der Nutzen der Mammographie, nämlich eine gesenkte Brustkrebssterblichkeit. Dem gegenüber stehen die Risiken wie Überdiagnose, falsch positive Befunde und letztendlich auch die Kosten. Unser Ziel ist, diese Balance in Richtung Nutzen zu verschieben."

Frauen mit hohem Brustkrebsrisiko, also mit einer höheren Wahrscheinlichkeit, tatsächlich von einem Tumor betroffen zu sein, haben natürlich den größten Nutzen von der Untersuchung. „Diesen Frauen könnten engmaschige Mammographien angeboten werden, möglicherweise sollten sie mit dem Screening auch schon im Alter von 45 Jahren beginnen. Bei Frauen mit niedrigerem Risiko dagegen würden längere Intervalle zwischen den Mammographien ausreichen."

Rechenmodelle zur Risikobestimmung

Doch wie lässt sich das individuelle Brustkrebsrisiko einer Frau bestimmen? Für diese Vorhersage haben Wissenschaftler mathematische Modelle entwickelt. Die Modelle basieren in erster Linie auf Daten aus der Reproduktionsgeschichte: In welchem Alter fand die erste Regelblutung statt? Wann wurde das erste Kind geboren, wie viele Kinder waren es insgesamt? Wann sind die Wechseljahre eingetreten? Wurde hormonell verhütet oder eine Hormonersatztherapie eingenommen? Auch der Body Mass Index wird in die gängigen Modelle zur Risikobewertung einberechnet, ebenso die Anzahl der Krebsfälle bei direkten Angehörigen.

Annika Hüsing aus der Abteilung von Rudolf Kaaks konnte kürzlich zeigen, dass die Modelle noch genauer werden, wenn der Hormonspiegel einberechnet wird. Dies gilt zumindest für Frauen nach den Wechseljahren.
Für diese Arbeit nutzte die Wissenschaftlerin Blutproben von Teilnehmerinnen der EPIC-Studie – der großen europäischen Untersuchung zu Ernährung, Lebensstil und Krebs. Die in diesen Proben ermittelten Konzentrationen der Geschlechtshormone Östradiol und Testosteron flossen in das Modell mit ein und verbesserten die Vorhersagekraft erheblich. Mit dieser Arbeit konnten die DKFZ-Epidemiologen erstmals die Ergebnisse einer Studie aus Harvard bestätigen.

Die Vorhersage-Modelle sind nicht konzipiert für Frauen, bei denen eine Mutation der berühmten „Brustkrebsgene" BRCA1 und BRCA2 bekannt ist und die dadurch ein außerordentlich hohes Risiko haben, an Brustkrebs zu erkranken.
Neben den BRCA-Mutationen gibt es aber im Erbgut jedes Menschen eine Vielzahl kleinster Genvarianten, die jede für sich nur einen minimalen Einfluss hat. Zusammengenommen können sie das Brustkrebsrisiko jedoch spürbar steigern. Wie groß dieser Einfluss ist, ermitteln Wissenschaftler derzeit in großen internationalen Forschungskonsortien, an denen auch die DKFZ-Epidemiologen um Kaaks beteiligt sind.
Diese genetischen Risikoprofile sollen als weitere biologische Marker in die Modelle mit einberechnet werden.

Daten ständig aktualisieren und anpassen

Wichtig ist außerdem, die Berechnungen an die jeweilige Bevölkerung anzupassen. Anne Hüsing ist dabei, die gebräuchlichen mathematischen Modelle, die auf Daten aus den USA beruhen, an deutsche Verhältnisse zu adaptieren: „Bei uns sind die Frauen älter, wenn sie ihr erstes Kind zur Welt bringen, und sie haben auch insgesamt weniger Kinder als Frauen in den USA. Außerdem wird die Verschreibung von Hormontherapien anders gehandhabt."

„Die Herausforderung ist nun, alle diese Berechnungen zusammenzuführen", sagt der DKFZ-Epidemiologe Rudolf Kaaks und ergänzt: „Screening-Untersuchungen zur Krebsfrüherkennung betreffen Millionen von Menschen. Daher müssen wir beständig überprüfen, ob und wie sie sich weiter verbessern lassen."