Assoziation der Mammografischen Dichte und dem ER/PgR-Expressionsmuster beim Mammakarzinom.

Einleitung:

Mammografische Dichte ist einer der wichtigsten Risikofaktoren für die Entstehung eines Mammakarzinoms. In den letzten Jahren ist nicht nur das einfache Erkrankungsrisiko von Interesse, sondern auch die Stratifizierung des Erkrankungsrisikos für die molekularen Subtypen beim Mammakarzinom. Ziel dieser Arbeit war es Assoziationen zwischen der mammografischen Dichte und den Tumorcharakteristika, insbesondere der Hormonrezeptoren, zu untersuchen.

Methodik:

In der Datenbank des Universitäts-Brustzentrums Franken sind 5110 Patientinnen mit einem invasiven Mammakarzinom dokumentiert, die zwischen 1995 und 2008 behandelt wurden. Insgesamt 2410 Patientinnen konnten in die Studie eingeschlossen werden. Die mammografische Dichte wurde computergestützt (MADENA Version X, Eye Physics, LLC, Los Alamitos) von eingescannten Mammografien (CAD PRO Advantage® film digitizer, VIDAR®, Herdon, Virginia, USA) als „Prozent mammographisch dichte Fläche“ (PMD) bestimmt. Die Assoziation zwischen der PMD und den Patientinnen- und Tumorcharakteristika wurde mittels Regressions- und Varianzanalysen untersucht (lineare Regressionsanalyse, ANOVA, ANCOVA). In einem finalen Variablenselektionsprozess wurde überprüft, ob ER und PgR zusätzlich zu den sonstigen Charakteristika die PMD vorhersagen konnte.

Ergebnisse:

Die mittlere PMD war 33,0 (±19,9). Die PMD korrelierte in der uni- und multivariaten Analyse mit den typischen Parametern wie Alter, BMI, Anzahl der Lebendgeburten, Menopausenstatus und Einnahme von Hormonersatztherapie (HRT). Bei den Tumorcharakteristika wurden Assoziationen mit dem Östrogenrezeptor gefunden. Im ANCOVA Modell zeigte sich, dass die Prädiktion von PMD durch die Hinzunahme von ER und PgR verbessert werden kann. Die PMD war bei höherer ER Expression signifikant niedriger und zumindest trendweise positiv mit der PgR Expression assoziiert.

Diskussion:

Die Assoziation zwischen Risikofaktoren und molekularen Tumorcharakteristika beim Mammakarzinom ist wichtig, weil so molekulare Mechanismen bei der Risikoprädiktion bedacht werden können. In unserer Analyse sieht man eine inverse Korrelation zwischen der ER-Expression im Tumor und der PMD. Ansatzweise kann eine positive Korrelation zwischen der PgR Expression und der PMD vermutet werden. Dies könnte Implikationen für die Entwicklung von Chemopräventionsmodellen für Patientinnen mit niedriger und hoher mammografischer Dichte haben.