Анотація
In press
Лекція розрахована на практикуючих лікарів, метою якої є підвищення настороженості і обізнаності у діагностиці та розпізнаванні Раку Грудної Залози (РГЗ). Це захворювання є найпоширенішим злоякісним новоутворенням серед жінок в Україні, також щорічно близько третини вперше зареєстрованих випадків його припадає на занедбані стадії захворювання, що суттєво ускладнює та робить більш дороговартісним процес лікування і досягнення стійкої ремісії захворювання. Діагностика РГЗ в Україні зазнає значних викликів, водночас перспективи покращення ситуації пов’язані з розширенням державних скринінгових програм, впровадженням штучного інтелекту для аналізу зображень, підвищенням кваліфікації лікарів. Акцент на ранню діагностику може суттєво знизити рівень смертності від цієї патології в Україні. У роботі узагальнено сучасні знання про клініко-морфологічні підтипи РГЗ, визначення гормонального статусу пухлин, а також значення імуногістохімічних та молекулярно-генетичних досліджень для вибору тактики лікування. Висвітлено методи інструментальної діагностики (мамографія, томосинтез, УЗД, МРТ), їх діагностичну цінність, а також алгоритми первинного клінічного огляду. Окремо розглянуто роль сучасних технологій, зокрема штучного інтелекту, в автоматизованій обробці зображень при мамографії та ультразвукових дослідженнях. Показано, що поєднання глибокого навчання з даними медичної візуалізації дозволяє підвищити точність діагностики, виявляти патологічні зміни на доклінічному етапі та зменшити ризик діагностичних помилок.
Ключові слова: симптоми раку грудної залози, алгоритм діагностики, штучний інтелект в діагностиці.
Посилання
Age-Standardized Rate (World) per 100 000, Mortality, Both sexes, in 2022. Breast. Global Cancer Observatory. IARC of WHO. [Internet]. Available at: https://surl.li/bxymea [accessed 22 May 2025].
Tfayli A, Temraz S, Abou Mrad R, Shamseddine A. Breast cancer in low- and middle-income countries: an emerging and challenging epidemic. J Oncol. 2010;2010:490631. DOI: 10.1155/2010/490631. PMID: 21209708.
da Costa Vieira RA, Biller G, Uemura G, Ruiz CA, Curado MP. Breast cancer screening in developing countries. Clinics (Sao Paulo). 2017;72(4):244-53. DOI: 10.6061/clinics/2017(04)09
Bonsu AB, Ncama BP. Evidence of promoting prevention and the early detection of breast cancer among women, a hospital-based education and screening interventions in low- and middle-income countries: a systematic review protocol. Syst Rev. 2018;7(1):234. DOI: 10.1186/s13643-018-0889-0. PMID: 30547842.
Fedorenko Z, Sumkina O, Gorokh Ye, Ryzhov A. Cancer in Ukraine, 2022–2023. Incidence, mortality, prevalence and other relevant statistics. Bulletin of the National Cancer Registry of Ukraine. 2024;(25):66p. Available at: http://www.ncru.inf.ua/publications/BULL_25/index_e.htm
Nolan E, Lindeman GJ, Visvader JE. Deciphering breast cancer: from biology to the clinic. Cell. 2023;186(8):1708-28. DOI: 10.1016/j.cell.2023.01.040. PMID: 36931265.
US Department of Health and Human Services. National Cancer Institute. Cancer Stat Facts: Female Breast Cancer Subtypes. The Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) Program [Internet]. Female Breast Cancer Subtypes – Cancer Stat Facts. Available at: https://seer.cancer.gov/statfacts/html/breast-subtypes.html [accessed 29 May 2025].
Cabrera L, Trapero I. Evaluation of the Effectiveness of Breastfeeding as a Factor in the Prevention of Breast Cancer. Endocr Metab Immune Disord Drug Targets. 2022;22(1):15-25. DOI: 10.2174/1871530321666210427083707. PMID: 33906596
Qiu R, Zhong Y, Hu M, Wu B. Breastfeeding and Reduced Risk of Breast Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis. Comput Math Methods Med. 2022;2022:8500910. DOI: 10.1155/2022/8500910. PMID: 35126640.
Dixon-Suen SC, Lewis SJ, Martin RM, English DR, Boyle T, Giles GG, et al. Physical activity, sedentary time and breast cancer risk: a Mendelian randomisation study. Br J Sports Med. 2022;56(20):1157-70. DOI: 10.1136/bjsports-2021-105132. PMID: 36328784.
Ficarra S, Thomas E, Bianco A, Gentile A, Thaller P, Grassadonio F, et al. Impact of exercise interventions on physical fitness in breast cancer patients and survivors: a systematic review. Breast Cancer. 2022;29(3):402-18. DOI: 10.1007/s12282-022-01347-z. PMID: 35278203.
Kehm RD, Hopper JL, John EM, Phillips KA, MacInnis RJ, Dite GS, et al. Regular use of aspirin and other non-steroidal anti-inflammatory drugs and breast cancer risk for women at familial or genetic risk: a cohort study. Breast Cancer Res. 2019;21(1):52. DOI: 10.1186/s13058-019-1135-y. PMID: 30999962.
Bardia A, Olson JE, Vachon CM, Lazovich D, Vierkant RA, Wang AH, et al. Effect of aspirin and other NSAIDs on postmenopausal breast cancer incidence by hormone receptor status: results from a prospective cohort study. Breast Cancer Res Treat. 2011;126(1):149-55. DOI: 10.1007/s10549-010-1074-x. PMID: 20669045.
Terry MB, Gammon MD, Zhang FF, Tawfik H, Teitelbaum SL, Britton JA, et al. Association of frequency and duration of aspirin use and hormone receptor status with breast cancer risk. JAMA. 2004;291(20):2433-40. DOI: 10.1001/jama.291.20.2433. PMID: 15161893.
Ren W, Chen M, Qiao Y, Zhao F. Global guidelines for breast cancer screening: A systematic review. Breast. 2022;64:85-99. DOI: 10.1016/j.breast.2022.04.003. PMID: 35636342.
Farkas AH, Nattinger AB. Breast Cancer Screening and Prevention. Ann Intern Med. 2023;176(11):ITC161-76. DOI: 10.7326/AITC202311210. PMID: 37956433.
Mohallem Fonseca M, Lamb LR, Verma R, Ogunkinle O, Seely JM. Breast pain and cancer: should we continue to work-up isolated breast pain? Breast Cancer Res Treat. 2019;177(3):619-27. DOI: 10.1007/s10549-019-05354-1. PMID: 31309396.
Weber JJ, Bellin LS, Milbourn DE, Verbanac KM, Wong JH. Selective preoperative magnetic resonance imaging in women with breast cancer: no reduction in the reoperation rate. Arch Surg. 2012;147(9):834-9. DOI: 10.1001/archsurg.2012.1660. PMID: 22987175.
Houssami N, Ciatto S, Macaskill P, Lord SJ, Warren RM, Dixon JM, et al. Accuracy and surgical impact of magnetic resonance imaging in breast cancer staging: systematic review and meta-analysis in detection of multifocal and multicentric cancer. J Clin Oncol. 2008;26(19):3248-58. DOI: 10.1200/JCO.2007.15.2108. PMID: 18474876.
Esserman L. Integration of imaging in the management of breast cancer. J Clin Oncol. 2005;23(8):1601-2. DOI: 10.1200/JCO.2005.11.026. PMID: 15755961.
Breast Cancer. National Comprehensive Cancer Network Guidelines Detail, 2025. [Internet]. Available at: https://surl.lt/xvutvb [accessed 27 May 2025].
Giuliano AE, Dale PS, Turner RR, Morton DL, Evans SW, Krasne DL. Improved axillary staging of breast cancer with sentinel lymphadenectomy. Ann Surg. 1995;222(3):394-9;399-401. DOI: 10.1097/00000658-199509000-00016. PMID: 7677468.
Giammarile F, Vidal-Sicart S, Paez D, Pellet O, Enrique EL, Mikhail-Lette M, et al. Sentinel Lymph Node Methods in Breast Cancer. Seminars in Nuclear Medicine. 2022;52(5):551-60. DOI: 10.1053/j.semnuclmed.2022.01.006. PMID: 35241267.
Veronesi U, Paganelli G, Galimberti V, Viale G, Zurrida S, Bedoni M, et al. Sentinel-node biopsy to avoid axillary dissection in breast cancer with clinically negative lymph-nodes. Lancet. 1997;349(9069):1864-7. DOI: 10.1016/S0140-6736(97)01004-0. PMID: 9217757.
Giuliano AE, McCall L, Beitsch P, Whitworth PW, Blumencranz P, Leitch AM, et al. Locoregional Recurrence after Sentinel Lymph Node Dissection with or without Axillary Dissection in Patients with Sentinel Lymph Node Metastases: The American College of Surgeons Oncology Group Z0011 Randomized Trial. Ann Surg. 2010;252(3):426-33. DOI: 10.1097/SLA.0b013e3181f08f32. PMID: 20739842.
Cserni G, Maguire A, Bianchi S, Ryska A, Kovács A. Sentinel lymph node assessment in breast cancer-an update on current recommendations. Virchows Arch. 2022;480(1):95-107. DOI: 10.1007/s00428-021-03128-z. PMID: 34164706.
Hanker AB, Sudhan DR, Arteaga CL. Overcoming Endocrine Resistance in Breast Cancer. Cancer Cell. 2020;37(4):496-513. DOI: 10.1016/j.ccell.2020.03.009. PMID: 32289273.
Garcia-Martinez L, Zhang Y, Nakata Y, Chan HL, Morey L. Epigenetic mechanisms in breast cancer therapy and resistance. Nat Commun. 2021;12(1):1786. DOI: 10.1038/s41467-021-22024-3. PMID: 33741974.
Saatci O, Huynh-Dam KT, Sahin O. Endocrine resistance in breast cancer: from molecular mechanisms to therapeutic strategies. J Mol Med (Berl). 2021;99(12):1691-710. DOI: 10.1007/s00109-021-02136-5. PMID: 34623477.
Singh D, Assaraf YG, Gacche RN. Long non-coding RNA mediated drug resistance in breast cancer. Drug Resist Updat. 2022;63:100851. DOI: 10.1016/j.drup.2022.100851. PMID: 35810716.
Herzog SK, Fuqua SAW. ESR1 mutations and therapeutic resistance in metastatic breast cancer: progress and remaining challenges. Br J Cancer. 2022;126(2):174-86. DOI: 10.1038/s41416-021-01564-x. PMID: 34621045.
Hong R, Xu B. Breast cancer: an up-to-date review and future perspectives. Cancer Commun (Lond). 2022;42(10):913-36. DOI: 10.1002/cac2.12358. PMID: 36074908.
Moy B, Rumble RB, Come SE, Davidson NE, Di Leo A, Gralow JR, et al. Chemotherapy and Targeted Therapy for Patients With Human Epidermal Growth Factor Receptor 2-Negative Metastatic Breast Cancer That is Either Endocrine-Pretreated or Hormone Receptor-Negative: ASCO Guideline Update. J Clin Oncol. 2021;39(35):3938-58. DOI: 10.1200/JCO.21.01374. PMID: 34324366.
Yoshida R. Hereditary breast and ovarian cancer (HBOC): review of its molecular characteristics, screening, treatment, and prognosis. Breast Cancer. 2021;28(6):1167-80. DOI: 10.1007/s12282-020-01148-2. PMID: 32862296.
Rothe F, Laes JF, Lambrechts D, Smeets D, Vincent D, Maetens M, et al. Plasma circulating tumor DNA as an alternative to metastatic biopsies for mutational analysis in breast cancer. Ann Oncol. 2014;25(10):1959-65. DOI: 10.1093/annonc/mdu288. PMID: 25185240
Thierry AR, Mouliere F, El Messaoudi S, Mollevi C, Lopez-Crapez E, Rolet F, et al. Clinical validation of the detection of KRAS and BRAF mutations from circulating tumor DNA. Nat Med. 2014;20(4):430-5. DOI: 10.1038/nm.3511. PMID: 24658074
Criscitiello C, Corti C. Breast Cancer Genetics: Diagnostics and Treatment. Genes (Basel). 2022;13(9):1593. DOI: 10.3390/genes13091593. PMID: 36140761.
GigaСloud. John McCarthy, a "Father" of AI and Cloud Computing. 2023. [Internet]. Available at: https://surl.lu/hnpryy [accessed 30 May 2025].
Al-Karawi D, Al-Zaidi S, Helael KA, Obeidat N, Mouhsen AM, Ajam T, et al. A Review of Artificial Intelligence in Breast Imaging. Tomography. 2024;10(5):705-26. DOI: 10.3390/tomography10050055. PMID: 38787015.
Hu Q, Giger ML. Clinical Artificial Intelligence Applications: Breast Imaging. Radiol Clin North Am. 2021;59(6):1027-43. DOI: 10.1016/j.rcl.2021.07.010. PMID: 34689871.
Park EK, Kwak S, Lee W, Choi JS, Kooi T, Kim EK. Impact of AI for Digital Breast Tomosynthesis on Breast Cancer Detection and Interpretation Time. Radiol Artif Intell. 2024;6(3):e230318. DOI: 10.1148/ryai.230318. PMID: 38568095.
Morgan MB, Mates JL. Applications of Artificial Intelligence in Breast Imaging. Radiol Clin North Am. 2021;59(1):139-48. DOI: 10.1016/j.rcl.2020.08.007. PMID: 33222996.
Mohamed AA, Luo Y, Peng H, Jankowitz RC, Wu S. Understanding Clinical Mammographic Breast Density Assessment: a Deep Learning Perspective. J Digit Imaging. 2018;31(4):387-92. DOI: 10.1007/s10278-017-0022-2. PMID: 28932980.
Kim J, Kim HJ, Kim C, Kim WH. Artificial intelligence in breast ultrasonography. Ultrasonography. 2021;40(2):183-90. DOI: 10.14366/usg.20117. PMID: 33430577.
Bouchebbah F, Slimani H. 3D automatic levels propagation approach to breast MRI tumor segmentation. Expert Systems with Applications. 2021;165:113965. DOI: 10.1016/j.eswa.2020.113965.
Zhou LQ, Wu XL, Huang SY, Wu GG, Ye HR, Wei Q, et al. Lymph Node Metastasis Prediction from Primary Breast Cancer US Images Using Deep Learning. Radiology. 2020;294(1):19-28. DOI: 10.1148/radiol.2019190372. PMID: 31746687.
Chan HP, Samala RK, Hadjiiski LM. CAD and AI for breast cancer –recent development and challenges. Br J Radiol. 2020;93(1108):20190580. DOI: 10.1259/bjr.20190580. PMID: 31742424.

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.