概述

2015年10月18日,广州——今天,GE医疗与中山大学附属肿瘤医院在广州联合举办中国乳腺癌筛查标准化论坛,与百位行业专家、学者、同行分享乳腺癌防治、标准化筛查所面临的挑战与机会,共同探讨我国乳腺疾病筛查标准化体系的建立。论坛上,GE医疗与国内五家在乳腺癌防治方面已颇有建树的医疗机构一起启动了“自动乳腺容积成像(ABUS)技术应用于乳腺癌诊断多中心研究”项目,探寻乳腺癌筛查的“中国模式”。

在过去的10年,我国乳腺癌的发病率和死亡率大幅度增长,发病年龄呈现年轻化趋势。全国肿瘤登记中心发布的《2015年中国肿瘤登记年报》*1指出,中国女性乳腺癌发病率持续上升,高居我国女性恶性肿瘤发病率的第一位,是威胁妇女健康的最大杀手之一。而根据今年发布的《2012全球癌症统计》*2,乳腺癌筛查的普及是乳腺癌在欧美国家死亡率下降的重要因素。因此,我国需要通过更多的手段和渠道呼吁大众,关注乳腺健康,实现早诊早治,同时尽快建立、完善标准化的乳腺疾病筛查、诊治体系,构建有序、有效的医疗服务基础设施。

GE医疗大中华区首席市场营销官戴鹰表示:“乳腺癌已成为了中国女性发病率最高的恶性肿瘤疾病,如何通过行之有效的乳腺筛查方式,实现乳腺癌‘早预防、早发现、早治疗’,是行业所共同面对的挑战。GE医疗将继续秉持‘关爱先行’市场战略,分享领先的技术与其全球行业经验,助力探寻乳腺筛查的‘中国模式’,为女性健康与中国医疗行业的可持续发展做出贡献。”

标准化、具有患者针对性的筛查方法帮助降低乳腺癌死亡率

在欧美国家,乳腺癌钼靶X射线检查是主要的乳腺筛查方法。然而中国和欧美国家之间在社会经济水平和流行病学数据都存在明显差异,包括乳腺癌发病年龄较早、乳腺癌筛查比例较低、诊断延迟、资源不足、对乳腺癌认识的缺乏等*3;同时,中国女性乳腺普遍呈致密型,欧美国家采用的钼靶X射线为主要手段的乳腺癌筛查模式并不适合在我国大规模推广,中国女性需要更有针对性的乳腺筛查方法。

美国的多中心临床研究显示*4,GE ABUS乳腺超声技术联合钼靶X射线检查可以有助于更准确地诊断出乳腺癌恶性病症。在参与临床研究的15,318名无临床症状、具有致密性乳腺,且从未接受过乳房介入治疗的女性中,由ABUS乳腺超声技术单独检出(乳腺钼靶X射线检查正常或呈阴性)的癌症中有93%经病理确认为浸润性癌症,大多数被发现的浸润性恶性病变体积微小,且呈淋巴结阴性,对于更早期地发现、诊断乳腺恶性病灶具有价值。

由于中国地域宽广、地区差别大,推行全国性的医疗普查,需要考虑诸多现实的挑战,其中遏制大范围乳腺癌筛查推广的瓶颈则是基层医疗水平尚欠发达。而GE ABUS超声技术平台提供一键式操作,可标准化操作流程与图像读取,降低对医师技能的依赖性,将有助突破这一瓶颈。

筛查模式的建立需要经过科学评估

中国医学科学院肿瘤医院乔友林教授曾在公开发表的学术文章*5中提出:“进一步确定适合我国的乳腺癌筛查方法,需要大样本前瞻性随机对照研究。”中山大学附属肿瘤医院超声科李安华教授指出:“超声在我国乳腺癌筛查路径中发挥着至关重要的早期发现和诊断的独特作用。”为此,GE医疗联合中山大学附属肿瘤医院、中国医学科学院肿瘤医院、上海新华医院、杭州第一医院与天津肿瘤医院,启动了“自动乳腺容积成像(ABUS)技术应用于乳腺癌诊断多中心研究”项目。该项目将首先通过五家合作医院,收集ABUS超声乳腺检查试点样本数据,定性ABUS技术对乳腺癌筛查的诊断效能,进而通过全国范围上万例的大样本临床随机对照试验,科学评估以自动乳腺容积成像(ABUS)技术乳腺超声检查为主要手段的乳腺癌筛查“中国模式”对降低中国女性乳腺癌死亡率的有效性。

      自2006年起,GE持续开展“粉红十月”乳腺癌防治系列公益活动,积极推进乳腺癌预防。2011年,GE“粉红十月”升级为“粉红行动”,并在每年10月在全球和中国发起免费乳腺癌筛查和“早健康”理念的系列宣传活动。本次论坛即是今年“粉红行动”的重要组成之一。通过提升乳腺癌防治公众意识、推进技术创新、促进筛查实施三大举措,GE将尽全力助力实现乳腺癌的“早预防、早发现、早诊疗”。 

数据来源:

*1 CHENWan-qing, ZHENGRong-shou, ZENGHong-mei, et.al. (2015), Report of Cancer Incidence and Mortality in China, 2011. CA: China Cancer Vol. 24 No. 1. doi:10.11735/j.issn.1004-0242.2015.01.A001

*2 Torre, L. A., Bray, F., Siegel, R. L., Ferlay, J., Lortet-Tieulent, J. and Jemal, A. (2015), Global cancer statistics, 2012. CA: A Cancer Journal for Clinicians, 65: 87–108. doi: 10.3322/caac.21262

*3 Lancet Oncol 2014 Jun;15(7):e279-e289

*4 Brem RF, Tabar L, et.al. Assessing Improvement in Detection of Breast Cancer with Three-dimensional Automated Breast US in Women with Dense Breast Tissue: The Somolnsight Study. Radiology.2015 Mar; 274(3): 663-73. ReportofCancerIncidenceandMortalityinChina,2011

*5 王少明, 乔友林, 2015: 《我国乳腺癌筛查方法的确定亟需大样本前瞻性随机对照研究》. 中国医学论坛报, 2015-06-25, B-1.