SIFEM 2023

Le dépistage individualisé, horizon du dépistage organisé du cancer du sein ?

Facteurs de risque génomiques, densité mammaire, biomarqueurs… Toutes ces données permettent d'envisager l'individualisation du dépistage organisé du cancer du sein selon Corinne Balleyguier, cheffe du département d'imagerie médicale du centre de cancérologie de Gustave-Roussy. Cette dernière a synthétisé le 2 juin les dernières avancées de la recherche en ce sens, à l'occasion du congrès annuel de la SIFEM.

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Le 10/07/23 à 7:00, mise à jour hier à 15:08 Lecture 4 min.

« Les scores de risque polygéniques associés à des facteurs d’imagerie comme la densité mammaire, mais aussi à des facteurs cliniques peuvent améliorer les scores de prédiction de risque du cancer du sein », affirme Corinne Balleyguier. © François Mallordy | diaporama Corinne Balleyguier

À l'heure de la génomique bon marché et des progrès en histologie, « on sait qu'il existe un continuum entre lésions atypiques in situ et lésions invasives. Ces nouvelles connaissances peuvent faire évoluer les modalités de dépistage du cancer du sein », commence Corinne Balleyguier, cheffe du département d'imagerie médicale du centre de cancérologie Gustave-Roussy à Villejuif (94). La coordonnatrice de l'étude MyPEBS (My personalized breast screening) en France est intervenue ce 2 juin au congrès annuel de la Société d'imagerie de la femme (SIFEM) au sujet de la personnalisation du dépistage organisé du cancer du sein.

Passer à un « dépistage 2.0 »

« L'idée, c'est de passer du dépistage tel qu’il est aujourd’hui, concernant toutes les femmes de 50 à 74 ans indépendamment de leurs facteurs de risque, à un dépistage 2.0 plus personnalisé où chaque femme pourrait connaître son risque, et se sentir plus concernée », résume Corinne Balleyguier. Une telle démarche demande de déterminer de

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Auteurs

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

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Bibliographie

  1. Comstock C. E., Gatsonis C., Newstead G. M. et coll., « Comparison of abbreviated breast MRI vs digital breast tomosynthesis for breast cancer detection among women with dense breasts undergoing screening », JAMA, 2020, vol. 323, n° 8, p. 746-756. DOI : 10.1001/jama.2020.0572.
  2. Mann R. M., Athanasiou A., Baltzer P. A. T. et coll., « Breast cancer screening in women with extremely dense breasts recommendations of the European society of breast imaging (EUSOBI) », European Radiology, 2022, vol. 32, p. 4036-4045. DOI : 10.1007/s00330-022-08617-6.
  3. Lee A., Mavaddat N., Wilcox A. N. et coll., « BOADICEA: a comprehensive breast cancer risk prediction model incorporating genetic and nongenetic risk factors », Genetics in Medicine, août 2019, vol. 21, n° 8, p. 1708-1718. DOI : 10.1038/s41436-018-0406-9.
  4. Mavaddat N., Michailidou K., Dennis J. et coll., « Polygenic risk scores for prediction of breast cancer and breast cancer subtypes », AJHG, Janvier 2019, vol. 104, n° 1, p. 21-34. DOI : 10.1016/j.ajhg.2018.11.002.
  5. Brooks J. D., Nabi H., Andrulis I. L. et coll., « Personalized risk assessment for prevention and early detection of breast cancer: integration and implementation (PERSPECTIVE I&I) », Journal of Personalized Medicine, 2021, vol. 11, n° 6. DOI : 10.3390/jpm11060511.

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10 Juil

16:20

l'IRM mammaire préopératoire ne serait pas associée à une amélioration de la survie sans récidive ou de la survie globale chez les femmes atteintes de carcinome canalaire in situ (DCIS) (étude).

13:19

Une étude indienne suggère que l'IRM multiparamétrique permettrait de distinguer les cancers du sein luminaux des cancers du sein non luminaux à partir de marqueurs non invasifs.

7:17

Les applications d'IA générative à usage général ne doivent pas être utilisées pour produire des images radiologiques à des fins de formation pour les étudiants en imagerie, prévient une étude. Sur 220 images générées par des application IA, seules 8,6 % ont été jugés appropriées par des radiologues pédiatriques américains.
09 Juil

17:28

Selon une étude publiée dans la revue Neuroradiology la combinaison de l’IRM 7T et d’un classificateur basé sur un réseau de neurones graphiques (GNN) améliore la détection des anomalies corticales discrètes de type dysplasie corticale focale chez les patients atteints d’épilepsie focale.

15:00

Une étude publiée dans le Journal of Medical Imaging et Radiation Oncology,
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