ハイライト
個人化されたリスク層別化
5年間の絶対侵襲性乳がんリスクに基づいたスクリーニング戦略は、従来の年齢に基づく2年に1度のスクリーニングと比較して優れたパフォーマンスを示しました。
害の軽減
リスクに基づくアプローチは、過剰スクリーニングの負担を大幅に軽減し、偽陽性リコールを8％から23％削減しました。
効果の向上
最も効果的なリスクに基づくモデルは、標準的な年齢に基づくプロトコル（B40-74）よりも最大6％多くの死亡を防ぐことができました。
導入と臨床的背景
数十年にわたり、米国の乳がんスクリーニングガイドラインは主に年齢を基準としていました。U.S. Preventive Services Task Force (USPSTF)やその他の機関は、これらの年齢に基づく基準を洗練してきましたが、最近では40歳からの2年に1度のスクリーニングの開始年齢を下げています。しかし、この‘一括適用’のアプローチは個々のリスクの多様性を考慮していません。臨床医学は急速に精密予防医療へとシフトしており、介入は人口統計学的な平均ではなく、絶対リスクに基づいて調整されています。課題は、リスク層別化アプローチがスクリーニングの害（偽陽性結果や不要な生検など）を軽減しながら、死亡率の利益を維持または向上させることを証明することでした。
研究設計と方法論
この意思決定分析モデリング研究では、Cancer Intervention and Surveillance Modeling Network (CISNET)のデータを使用しました。研究者たちは、1980年生まれの米国女性のコホートを40歳から生涯にわたって追跡するため、2つの独立した確立されたモデルを用いました。2023年4月から2025年4月まで行われたこの研究では、50の異なるスクリーニング戦略を比較しました：3つの従来の年齢に基づく戦略と47のリスクに基づく戦略です。リスクに基づく介入は、デジタル乳房断層合成（DBT）を使用し、Breast Cancer Surveillance Consortium (BCSC)バージョン3計算機によってガイドされました。この検証済みツールは、年齢、人種/民族、乳がんの家族歴、乳がんの生検履歴、乳房密度などの要因を組み合わせて、女性の5年間の絶対侵襲性乳がんリスクを推定します。モデルの目的のために、女性は4つのリスクレベル（低、平均、中間、高）に分類されました。主要なアウトカムは、生涯における乳がん死亡数の減少と1000人の女性あたりの偽陽性スクリーニングリコール数でした。
主要な知見：リスクに基づくアプローチと年齢に基づくアプローチの結果の比較
この研究の結果は、集団レベルでのスクリーニングの概念化にパラダイムシフトを示唆しています。40〜74歳（B40-74）の従来の2年に1度の年齢に基づくスクリーニングと比較して、9つの特定のリスクに基づく戦略が優れているか同等であることがわかりました。
死亡率の低下と生命年の獲得
B40-74の年齢に基づくグループでは、1000人の女性あたり6.8人の乳がん死亡が防がれました。これに対して、リスクに基づく戦略では6.8から7.5人の死亡が防がれました。特に効果的なハイブリッド戦略は以下の通りでした：
- 低リスク女性（55〜74歳）、平均リスク女性（50〜59歳）、中間リスク女性（45〜54歳）、高リスク女性（40〜49歳）の2年に1度のスクリーニング。
- 平均リスク女性（60〜74歳）、中間リスク女性（55〜74歳）、高リスク女性（50〜74歳）の毎年のスクリーニング。
この特定のアプローチは、標準的なB40-74プロトコルと比較して、6％多い死亡を防ぐことができました。
スクリーニングの害の大幅な軽減
おそらく、リスクに基づくスクリーニングの最も説得力のある議論は偽陽性の削減です。B40-74戦略では、1000人の女性あたり平均1365件の偽陽性リコールがありました。リスクに基づく戦略では、この数値が1050から1257に減少しました。これは、偽陽性結果の臨床的および心理的負担を8％から23％削減することを意味します。高リスクの個体にスクリーニングの努力を集中させることで、医療システムは低リスク人口の過剰スクリーニングによって生じる‘ノイズ’を避けることができます。
専門家のコメントと臨床的解釈
Alagozらの知見は、乳がんスクリーニングの個人化のための厳密な定量的基礎を提供します。臨床実践では、年齢に基づくスクリーニングからリスクに基づくスクリーニングへの移行には、医師が患者とのコミュニケーションの方法を変える必要があります。単に患者に‘40歳になったのでマンモグラフィが必要です’と伝えるのではなく、会話は5年間の絶対リスクスコアについての議論に進化します。BCSC v3計算機は、この移行において重要なツールです。乳房密度と家族歴を組み込むことで、年齢だけでは得られないより洗練されたリスクの視点を提供します。CISNETモデリングは、これらのデータ駆動型の洞察を使用してスクリーニングの頻度（例：毎年か2年に1度）を調整することで、利益と害の比率を最適化できることを確認しています。ただし、実装上の課題が残っています。これらには、すべての患者のリスクスコアを計算するための物流的負担、統合された電子健康記録（EHR）ツールの必要性、多様な人口に高品質なリスク評価への公平なアクセスを確保することが含まれます。
制限事項と考慮事項
意思決定分析モデルは堅牢ですが、1980年生まれの女性の特定のコホートデータに基づくシミュレーションです。モデルはスクリーニング間隔への100％の順守を前提としていますが、これは現実の臨床設定ではほとんど起こりません。さらに、DBTが主に研究されたモダリティでしたが、新しい技術や補完スクリーニング（非常に高いリスクの個体に対するMRIなど）の導入により、コスト便益のバランスがさらに変化する可能性があります。この研究は侵襲性乳がんに焦点を当てていますが、リスクベースのフレームワーク内のDCIS管理の影響についてはさらなる調査が必要です。
結論
Alagozらの研究は、予防腫瘍学の進化における重要なマイルストーンを示しています。5年間の侵襲性乳がんリスクに基づいた集団レベルのリスクベーススクリーニングは、従来の年齢に基づくアプローチよりも優れています。死亡数の増加と偽陽性リコールの発生率の同時軽減を実現します。医療コミュニティが引き続き個別化医療を採用するにつれて、これらの知見は、適切な女性が適切な時期に適切な強度のスクリーニングを受けられるように、個々のリスクプロファイルに基づいた乳がんスクリーニングの未来を示唆しています。
参考文献
1. Alagoz O, Lu Y, Gil Quessep E, et al. Five-Year Absolute Risk-Based and Age-Based Breast Cancer Screening in the US. JAMA Netw Open. 2026;9(1):e2552944. doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.52944.2. Breast Cancer Surveillance Consortium (BCSC) Risk Calculator, Version 3. Available at: https://www.bcsc-research.org/.3. Mandelblatt JS, et al. Collaborative Modeling of the Benefits and Harms of Associated With Different Compression Mammography Screening Strategies. Ann Intern Med. 2016;164(4):215-225.
