Un studiu publicat în Science Advances, realizat pe peste 226.000 de femei din America de Nord, arată că un scor de risc pentru cancerul de sân generat de inteligență artificială direct din imaginile mamografice rămâne la fel de fiabil indiferent de etnie – un avantaj important față de modelele clasice de evaluare a riscului, care s-au dovedit mai puțin precise pentru femeile fără origini europene.

Modelele convenționale de estimare a riscului de cancer de sân combină, de regulă, factori genetici și clinici: istoric familial, variante genetice cunoscute, densitatea țesutului mamar. Problema, documentată de mai multe studii anterioare, este că aceste modele „funcționează” mai bine pentru femeile de origine europeană decât pentru restul populațiilor, pentru simplul motiv că au fost calibrate predominant pe date provenite din această categorie. Echipa coordonată de Shu Jiang, de la Washington University School of Medicine din St. Louis, a vrut să testeze dacă un instrument bazat pe inteligență artificială, care „citește” direct mamografia, ar putea evita această problemă.

Ce „citește” de fapt algoritmul într-o mamografie

Instrumentul investigat, numit scor de risc mamografic (MRS), nu se bazează pe gene sau pe chestionare clinice, ci pe un set de caracteristici de textură extrase direct din imaginea mamografică – practic, modul în care este organizat țesutul mamar la nivel microscopic, care reprezintă substratul fizic din care se poate dezvolta cancerul. Ideea este că aceste caracteristici structurale ale țesutului ar putea fi un indicator de risc mai universal decât factorii genetici, care variază semnificativ între populații.

Un test pe scară largă, pe cinci grupuri etnice diferite

Pentru a verifica această idee, cercetătorii au folosit date din două cohorte mari nord-americane: setul de date EMBED, asamblat din patru spitale (academice și comunitare) din Atlanta, și programul provincial de screening mamografic din Columbia Britanică (BCBSP), una dintre cele mai mari și mai diverse baze de date de acest tip din America de Nord. Împreună, cele două cohorte au inclus peste 226.000 de femei aflate în programe de screening de rutină, din cinci categorii: femei albe non-hispanice, femei negre non-hispanice, femei est-asiatice, femei sud-asiatice și femei indigene. Rezultatul-cheie: distribuția scorurilor MRS a fost practic identică — fără diferențe semnificative și cu abateri standard similare — între cohorte și între toate aceste subgrupuri etnice. Cu alte cuvinte, algoritmul nu „vede” diferit țesutul mamar al unei femei în funcție de etnia ei; interpretarea riscului rămâne consistentă.

Ce înseamnă un scor mare de risc

Dincolo de consistența între grupuri, scorul MRS a crescut, așa cum era de așteptat, odată cu vârsta, și s-a corelat puternic cu riscul real de a dezvolta cancer de sân: o creștere de o singură abatere standard a scorului a fost asociată cu o dublare sau mai mult a riscului (raporturi de risc între 2,24 și 2,32, după ajustarea pentru vârstă) — un efect substanțial pentru un instrument bazat exclusiv pe analiza imaginii, fără date genetice. Rezultatele se înscriu într-o tendință mai amplă din oncologia ultimilor ani, în care instrumentele de evaluare a riscului derivate direct din mamografie, prin inteligență artificială, sunt tot mai des privite ca o alternativă – sau un complement – la modelele clasice bazate pe genetică și factori clinici.

Pentru prima dată la o scară atât de mare, un instrument AI pentru riscul de cancer de sân pare să trateze la fel toate femeile care trec prin aparatul de mamografie, indiferent de unde vin strămoșii lor.

---

Surse:
Jiang, S. et al., Generalizability of an AI-based mammogram risk score (MRS) for breast cancer among diverse populations of women, Science Advances (2026). https://doi.org/10.1126/sciadv.ady3905