Perda de peso e seu impacto na densidade mamográfica

Estar acima do Peso ou ser obeso pode aumentar o risco de câncer de mama. Isso é verdade tanto para a população em geral quanto para mulheres com histórico familiar dessa doença. Por causa disso, programas focados na perda de peso podem ajudar a reduzir o risco de desenvolver câncer. O ideal seria que perder peso resultasse em mudanças positivas em medidas específicas que indicam o risco de câncer de mama.

Uma medida importante é a Densidade Mamográfica (DM), que se refere à quantidade de tecido denso em comparação com o tecido adiposo na mama. Mulheres com maior densidade mamográfica têm um risco significativamente maior de câncer de mama. Existem diferentes técnicas para medir a densidade mamográfica, e cada método pode produzir resultados diferentes.

#Métodos de Medição da Densidade Mamográfica

Medir a densidade mamográfica não é sempre fácil. Os métodos podem incluir:

• Avaliação Visual: Esse método usa um sistema chamado BI-RADS para classificar a densidade da mama visualmente.
• Densidade Percentual em Escalas: Aqui, especialistas usam escalas para estimar a porcentagem de tecido denso.
• Estimativas Automatizadas: Alguns métodos usam computadores para medir as quantidades de tecido adiposo e denso.
• Abordagens com IA: Métodos mais avançados utilizam inteligência artificial para analisar a quantidade e o padrão de tecido denso.

A forma como o peso afeta a densidade mamográfica pode variar conforme o método usado para a medição.

#O Efeito do Peso na Densidade Mamográfica

Pesquisas mostraram que, à medida que o peso diminui, a densidade mamográfica também pode diminuir. Isso acontece principalmente devido à redução no volume de tecido adiposo, que tem um impacto maior do que qualquer mudança no tecido denso. Estudos sugerem que alta densidade mamária está ligada a um maior risco de câncer, enquanto perder peso pode levar a um risco menor.

No entanto, medir o índice de massa corporal (IMC) pode complicar a relação entre peso e densidade mamográfica. Diferentes medições dão diferentes percepções sobre os níveis de risco quando ajustadas para fatores como IMC e idade.

#Objetivo do Estudo

Esse estudo investiga como mudanças de peso podem afetar a densidade mamográfica, focando em um modelo de predição específico chamado PVAS. Esse modelo usa tecnologia avançada para prever a pontuação média de densidade com base nas avaliações de especialistas de imagens mamográficas. Trabalhos anteriores indicaram uma forte ligação entre a densidade mamária e o risco de câncer de mama.

Para ver como o pVAS muda com o peso, também comparamos com outro método chamado Volpara®, que usa física para medir volumes de tecido de maneira mais direta.

#Participantes do Estudo e Coleta de Dados

Os dados para esse estudo vêm de um recente ensaio de perda de peso envolvendo 210 mulheres com sobrepeso e obesidade. Essas mulheres foram recrutadas em três clínicas no Reino Unido. Para fazer parte do estudo, as mulheres precisavam ter registros de peso e imagens mamográficas brutas tiradas no início e após 12 meses.

Algumas mulheres foram excluídas se tiveram mudanças em fatores hormonais que poderiam afetar a densidade mamográfica, como iniciar ou parar a terapia hormonal.

O peso foi medido em ambos os momentos usando balanças calibradas, garantindo precisão.

#Modelos pVAS e Volpara

O modelo pVAS foi treinado usando avaliações de leitores especialistas que classificaram mamografias em escalas de análogo visual. Essa abordagem de pontuação precisa de leitores qualificados para marcar uma densidade percentual. A pontuação média de dois leitores independentes se torna a pontuação final.

O software pVAS usa inteligência artificial para analisar mamografias. Ele prevê pontuações médias e fornece informações semelhantes às obtidas a partir de avaliações de especialistas. As três etapas principais incluem gerar uma pontuação para cada visualização mamográfica e calcular a média dessas pontuações para uma visão geral.

Por outro lado, as medições do Volpara são baseadas na física da mamografia. Ele calcula os volumes de tecido fibroglandular e adiposo, oferecendo uma pontuação de densidade com base nas proporções de tecido.

#Dados dos Participantes para Análise

Entre os participantes do estudo de perda de peso, encontramos que 109 mulheres tinham tanto o peso quanto as imagens mamográficas disponíveis. Algumas foram excluídas, deixando-nos com 46 conjuntos de imagens que usaram tanto medidas pVAS quanto Volpara.

Na análise, primeiro olhamos para a correlação entre mudanças de peso e densidade mamográfica.

#Resultados

Medimos as relações entre as pontuações de densidade mamográfica e a mudança de peso. Para o modelo pVAS, a redução de peso não mostrou uma correlação significativa com a mudança na densidade mamográfica. No entanto, houve uma correlação positiva fraca, o que indica que à medida que o peso diminui, as pontuações do pVAS podem aumentar ligeiramente.

Para os dados do Volpara, foi encontrada uma forte correlação negativa com o volume de tecido adiposo, significando que a redução de peso estava ligada a uma diminuição no volume de tecido adiposo. Além disso, uma correlação positiva foi observada entre a redução de peso e a densidade mamográfica volumétrica, indicando que à medida que o peso diminui, a densidade mamográfica volumétrica aumenta.

#Mudanças de Peso e Densidade dos Participantes

Ao analisar participantes que perderam ou ganharam peso, observamos como a densidade mamográfica deles mudou. Entre aqueles com ambas as medidas, a maioria que perdeu peso teve resultados variados na densidade mamográfica: algumas tiveram maior densidade enquanto outras tiveram menor densidade.

#Visualização dos Dados

Gráficos mostraram como as pontuações pVAS e o peso mudaram ao longo do período do estudo para mulheres pré-menopáusicas e pós-menopáusicas. O peso médio no início do estudo era de cerca de 86 kg, que caiu para cerca de 82 kg após 12 meses. As pontuações pVAS mostraram pequenas variações, indicando nenhuma mudança significativa no geral.

Da mesma forma, analisamos as medidas do Volpara do volume de tecido adiposo, volume de tecido denso e densidade volumétrica geral em relação às mudanças de peso.

#Conclusão

Os achados deste estudo indicam a falta de uma relação consistente entre mudança de peso e mudanças na densidade mamográfica, especialmente usando a abordagem pVAS. Em contraste, o método Volpara reafirmou achados anteriores onde a redução de peso correspondia a uma diminuição no volume de tecido adiposo, o que levou a um aumento na densidade mamográfica volumétrica.

O modelo pVAS, que se baseia em avaliações subjetivas de especialistas, não parece ser muito afetado por mudanças de peso. Isso indica que pode não precisar de ajustes com base no IMC, o que pode ser uma consideração importante para estudos futuros.

Uma força deste estudo é que ele monitorou de perto o peso e a densidade mamográfica ao mesmo tempo. No entanto, o pequeno número de participantes limita as conclusões que podemos tirar, especialmente em relação à relação entre volume de tecido denso e mudança de peso.

No geral, enquanto o método pVAS não mostra correlação significativa com a mudança de peso, o Volpara demonstra uma relação clara com reduções de peso, tornando-se uma medida útil para entender o risco de câncer de mama em relação ao peso corporal.