Gelişmiş radyomik tekniklerin kullanıldığı yeni bir araştırmada, meme dokusunun mikroyapısal özelliklerini yansıtan altı farklı parankimal doku deseni tanımlandı. Bu doku desenlerinin, meme kanseri gelişme riskini önemli ölçüde artırabileceği ortaya kondu. Geleneksel meme yoğunluğu değerlendirmelerinin ötesine geçerek kanser riskini daha hassas ve bireyselleştirilmiş biçimde belirlemeyi mümkün kılan bu çalışma, meme kanseri tarama ve erken teşhis alanında önemli bir dönüm noktası olarak değerlendiriliyor.
Meme yoğunluğu uzun yıllardır meme kanseri riskinin değerlendirilmesinde kritik bir faktör olarak kabul edildi. Özellikle glandüler ve bağ dokusunun fazla olduğu yoğun meme dokusu, mamogramda beyaz renkte göründüğü için, tümörlerle benzer görünüm taşıyor ve kanser lezyonlarının erken tespitini zorlaştırıyor. Ancak yoğun memelerin hepsi aynı özellikte değil; moleküler ve mikroyapısal düzeyde farklı doku örüntüleri mevcut. İşte bu ince farklılıklar, meme kanseri riskinin anlaşılmasında yeni ipuçları sunuyor.
Meme kanseri epidemiolojisi ve radyoloji alanındaki uzmanlardan oluşan multidisipliner bir ekip, 30 binden fazla meme filmi üzerinde kapsamlı bir analiz gerçekleştirdi. Ağır aksama ve kanser öyküsü bulunmayan kadınların mamogramlarından elde edilen görüntülerde, bilgisayarlı radyomik yöntemlerle 390 farklı nicel özellik çıkarıldı. Bu özellikler, meme parankimasının çeşitli mikro-doku desenlerine karşılık gelen altı ana doku fenotipinde gruplandırıldı.
Araştırmanın bulguları, 3.500’den fazla bağımsız kadında doğrulandı. Bu grup içerisinde sonrasında invaziv meme kanseri gelişenler ile kanserden korunmuş olanlar değerlendirilirken, belirlenen doku desenlerinin bazıları ile kanser riski arasında güçlü bir ilişki olduğu belirlendi. Bu sonuçlar, özellikle farklı ırksal gruplar arasında da anlamlılık gösterdi ve bu fenotiplerin risk tahmini için güvenilir göstergeler olduğunu ortaya koydu.
Araştırmanın en dikkat çekici noktalarından biri de, bu radyomik fenotiplerin Siyah kadınlarda meme kanseri riskini beyaz kadınlara kıyasla daha belirgin şekilde ortaya çıkarması oldu. Siyah kadınlar, agresif ve tedaviye dirençli meme kanseri alt tipleriyle daha fazla karşılaşmakta ve genel sağkalım oranları beyaz kadınlara kıyasla düşüktür. Bu nedenle, bu yeni görüntüsel biyobelirteçlerin ırksal eşitsizlikleri azaltmak ve daha adaletli sağlık hizmetleri sunmak için kritik bir adım olduğu vurgulandı.
Radyomik fenotipler ayrıca mamogramda tespit edilemeyen kanser lezyonlarının (yanlış negatif sonuçlar) ve mamografi seansları arasında saptanan interval kanserlerin ortaya çıkışını da öngörme potansiyeli taşıyor. Bu özellik, rutin tarama protokollerinin gözden geçirilmesinde, takip stratejilerinin kişiselleştirilmesinde ve erken müdahalede devrim yaratabilir.
Mayo Clinic’ten epidemiyoloji profesörü Dr. Celine M. Vachon, doku tekstüründeki bu hassas farklılıkların meme biyolojisinin daha derin anlaşılmasını sağladığını belirtti. Vachon, bu yaklaşımın, yoğun/non-yoğun meme ayrımının ötesinde, risk değerlendirmesini çok daha ayrıntılı hale getirdiğini ve klinisyenlere tarama aralıklarını ve ek görüntüleme yöntemlerini kişiye özel uygulama imkanı tanıyacağını ifade etti.
Columbia Üniversitesi’nden Despina Kontos ise, bu tür ileri görüntüleme analizlerinin sağlık hizmetlerinde eşitsizliklere odaklanması gerektiğini vurguladı. Kontos, radyomik fenotiplerin genetik ve yaşam tarzı faktörleri gibi diğer değişkenlerle birlikte kullanılması durumunda risk algoritmalarının daha etkin hale geleceğini ve hassas tıp uygulamalarına güç katacağını söyledi.
Çalışma, üç boyutlu mamografi (tomosentez) ve farklı görüntüleme modalitelerinde de bu doku fenotiplerinin araştırılması için öncü kapılar aralıyor. Radyomik, genomik ve klinik verilerin entegre edilmesiyle, meme kanseri riskinin çok boyutlu ve özgün profillerle tanımlanmasını sağlayacak yeni araştırmaların yapılması planlanıyor.
University of California San Francisco’dan Karla M. Kerlikowske, yüksek risk taşıyan kadınların önceden saptanmasının erken müdahalelerle hastalık yükünün azaltılması ve tedavi süreçlerinin kolaylaştırılması açısından kritik olduğunu söyledi. Bu tür önceden tahmin modellerinin sağlık sistemi maliyetlerini de düşürme potansiyeline dikkat çekti.
Yapay zeka ve veri odaklı görüntüleme analizlerinin radyoloji alanında yarattığı dönüşüm bu araştırmada da somut olarak ortaya kondu. İnsan gözünün ayırt edemediği özelliklerin nesnel biçimde ölçülmesi, meme kanseri taramalarında geleneksel ölçütlerin yeniden değerlendirilmesi gerektiğini gösteriyor ve kişiselleştirilmiş, öngörücü onkoloji alanında önemli bir adım teşkil ediyor.
Radyomik fenotiplerin klinik uygulamalara entegre edilmesi, meme kanseri riskinin sadece yaş ve meme yoğunluğuna göre değil, aynı zamanda dokusal mimarinin ince özelliklerine göre de değerlendirilebileceği bir geleceğin habercisi. Bu sayede tarama programları daha etkin hale getirilebilecek.
Araştırmayı yürüten ekip, önümüzdeki yıllarda ABD’nin daha geniş ve çeşitli nüfuslarında çalışmayı genişletmeyi, üç boyutlu mamografinin risk tahminine olan katkısını incelemeyi ve görüntüsel fenotiplerin genetik ve yaşam biçimi verileriyle kombinasyonunu araştırmayı hedefliyor. Amaç, gerçek yüksek riskli kadınların daha doğru şekilde belirlenmesi ve düşük riskte olanların gereksiz taramalardan uzaklaştırılması.
Bu önemli çalışma, meme dokusundaki ince doku tekstürünü radyomik yaklaşımla çözümleyerek, kanser gelişme riskiyle bağlantılı fenotipik işaretler ortaya koydu. Bu görüntüsel biyobelirteçler, meme kanseri tarama ve korunma stratejilerinin daha hassas, eşitlikçi ve yaşama dokunan biçimde yeniden şekillenmesini sağlayacak potansiyel taşıyor.
—
Araştırma Konusu: İnsanlarda meme parankimal doku tekstürünün radyomik özellikleri ve meme kanseri riskiyle ilişkisi
Makale Başlığı: Radiomic Parenchymal Phenotypes of Breast Texture from Mammography and Association with Risk of Breast Cancer
Haberin Yayın Tarihi: 13-May-2025
Web References: Radiology Journal, Radiological Society of North America (RSNA), RadiologyInfo.org
Resim Credits: Radiological Society of North America (RSNA)
Anahtar Kelimeler: Meme kanseri, Mamografi, Meme parankimal tekstür, Radyomik, Kanser riski, Meme yoğunluğu, Onkoloji, Görüntü analizi, Sağlık eşitsizliği, Yapay zeka, Kanser tarama, Meme kanseri epidemiyolojisi
