Invitae kündigte neue Studien an, die auf der Jahrestagung der American Society of Breast Surgeons (ASBrS) in Orlando vom 10. bis 14. April 2024 vorgestellt werden. Die vorgestellten Forschungsergebnisse zeigen, wie maschinelles Lernen die Zahl der Varianten mit unsicherer Signifikanz (VUS) bei Patientinnen, die einen Gentest auf Brustkrebs erhalten haben, reduzieren kann. Außerdem werden Ergebnisse aus der Praxis vorgestellt, die zeigen, dass unsichere Ergebnisse nicht zu einer übermäßigen Anzahl von Mastektomien bei Brustkrebspatientinnen führen. Die neuen Ergebnisse zeigen, dass Modelle des maschinellen Lernens dazu beitragen können, die Belastung für Kliniker und Patienten bei der Klärung unsicherer Gentestergebnisse für erblichen Brustkrebs zu verringern, insbesondere bei unterrepräsentierten Bevölkerungsgruppen.

Aufgrund der begrenzten Evidenz kann die Klassifizierung unsicherer Varianten eine Herausforderung sein. Personen aus bestimmten rassischen, ethnischen und angestammten (REA) Populationen sind in großen genomischen Datenbanken und in der medizinischen Literatur oft unterrepräsentiert, was zu weniger eindeutigen Ergebnissen führt, was wiederum zu VUS führt, die im Zentrum der Ungleichheiten im Gesundheitswesen stehen. Um definitivere Gentestergebnisse für diese Gruppen zu erhalten, wurde in der Studie versucht, gen-spezifische maschinelle Lernmodelle zu entwickeln und ihre Nützlichkeit bei Gentests für Patientinnen mit Brustkrebs zu bewerten.

Nach der Validierung genspezifischer maschineller Lernalgorithmen wurden die Auswirkungen auf die Variantenklassifizierung bei Patientinnen mit Brustkrebs analysiert, die sich von Januar 2022 bis Mai 2023 einem genetischen Test auf erblichen Krebs unterzogen. Die Studie ergab, dass von den Brustkrebspatientinnen, bei denen mindestens eine Variante mit maschinellem Lernen getestet wurde, mehr als 15 % zu einer definitiven (nicht-VUS) Variantenklassifizierung führten. Bei einer Stratifizierung der Analyse nach REA-Populationen wurde jedoch bei einem höheren Prozentsatz schwarzer (22 %), asiatischer (28 %) und hispanischer (19 %) Brustkrebspatientinnen eine endgültige Klassifizierung durch maschinelles Lernen ermittelt als bei weißen (12 %) Patientinnen, was darauf hindeutet, dass maschinelles Lernen insbesondere für Patientinnen aus historisch unterrepräsentierten Populationen mit Brustkrebs nützlich ist, die sich einem Test auf erblichen Krebs unterziehen.

Durch die Reklassifizierung dieser VUS in definitive Ergebnisse können Labore den Ärzten helfen, die Versorgung ihrer Patienten besser zu steuern und dazu beitragen, Ungleichheiten in der Gesundheitsversorgung zwischen rassischen, ethnischen und sozioökonomischen Gruppen zu verringern. Die Ergebnisse bieten die Gewissheit, dass Varianten mit unsicherer Signifikanz in den Ergebnissen von Gentests bei Brustkrebspatientinnen nicht zu einer übermäßigen Inanspruchnahme von Brustoperationen wie der Mastektomie führen. Gentests für Erbkrankheiten, bei denen Gene untersucht werden, die direkt in chirurgische, medizinische und Überwachungsstrategien zur Verringerung des Brustkrebsrisikos und zur Behandlung einfließen können, sind zum Standard bei der Beurteilung der erblichen Krebsveranlagung geworden.

Obwohl diese Tests zu einer hohen Rate an unsicheren Ergebnissen führen können, war bisher unklar, ob diese Ergebnisse Auswirkungen auf das klinische Management haben. Es gibt widersprüchliche Ergebnisse zu der Frage, ob sich Patientinnen mit VUS eher einer Brustoperation unterziehen als solche mit negativen Ergebnissen. Diese Studie mit dem Titel "Real-World Breast Surgery Utilization among Breast Cancer Patients with Germline Variants of Uncertain Significance" (Nutzung von Brustoperationen unter Brustkrebspatientinnen mit Keimbahnvarianten unklarer Signifikanz) untersucht die Inanspruchnahme von Brustoperationen in einer großen, aktuellen Stichprobe von Brustkrebspatientinnen, die sich einem Gentest unterzogen haben.

Die Studie ergab, dass bei einer Stichprobe von mehr als 9.000 Brustkrebspatientinnen mit VUS-Ergebnissen nicht häufiger chirurgische Eingriffe durchgeführt wurden als bei Patientinnen mit negativen Ergebnissen. Diese Ergebnisse geben die Gewissheit, dass VUS-Ergebnisse bei Brustkrebspatientinnen nicht zu einem übermäßigen Einsatz von Mastektomien führen.