《Breast Cancer Research》：International breast density and cancer risk assessment workshop: advances, challenges, and emerging solutions, a summary from the 11th IBDW, Kaua‘i 2025
编辑推荐：
乳腺密度是乳腺癌最强风险因素之一，也是乳腺X线摄影（mammography）敏感性的关键决定因素，但在其测量、生物学特性及在个体化风险管理中的作用方面仍存在根本性问题。国际乳腺密度研讨会（IBDW）自2002年起每两年召开一次以推进该领域发展。第11届IBDW
乳腺密度是乳腺癌最强风险因素之一，也是乳腺X线摄影（mammography）敏感性的关键决定因素，但在其测量、生物学特性及在个体化风险管理中的作用方面仍存在根本性问题。国际乳腺密度研讨会（IBDW）自2002年起每两年召开一次以推进该领域发展。第11届IBDW于2025年6月在夏威夷考艾岛利胡埃召开，汇聚了来自14个国家的科研人员、临床医生与倡导者提交的85份独立摘要。研讨会围绕五个主题展开：风险评估与影像生物标志物现状；乳腺密度的生物学与环境调节因素；基于影像的风险评估创新技术与方法；临床、组学（omic）与影像生物标志物整合前沿；社区参与及筛查策略中的健康公平。一种借鉴临床肿瘤委员会（tumor board）形式的乳腺癌风险委员会（Breast Cancer Risk Board）为个体化风险管理病例的实时受众参与提供了论坛。各会场反复出现的主题包括：基于人工智能的影像生物标志物快速成熟；在种族和民族多样化人群中验证的迫切需求；以及标准化密度测量对公平筛查推荐的重要性。第12届IBDW将于2027年6月2日至4日在夏威夷毛伊岛举行。
研究背景方面，除年龄外，高乳腺密度是乳腺癌最常见且最强的预测因素，致密乳腺女性乳腺癌发生风险为最低四分位者的4至6倍，同时乳腺X线摄影在致密乳腺中敏感性下降，产生“遮挡效应（masking effect）”，导致假阴性。美国、加拿大、澳大利亚已立法要求向初级保健医生和患者报告乳腺密度。然而，乳腺密度的最佳测量方式、混杂因素、底层生物学及其致癌机制仍不清楚。近年来，人工智能（AI）识别的乳腺图像特征成为独立风险因素，因此亟需理解新型影像生物标志物在风险评估中的效用与机制。国际乳腺密度研讨会（IBDW）自2002年约每两年召开，2025年第11届在考艾岛举办，含85份摘要、8场邀请全会报告、77份海报摘要（17份口头报告），来自14国，设五主题会场及风险委员会。
主要关键技术方法上，研究人员采用多国多机构摘要汇编与会场综述方法，证据来自美国、瑞典、澳大利亚、加拿大、英国、德国、荷兰、法国、挪威、意大利、韩国、日本、中国、新西兰等14国贡献；使用DENSE随机试验、 abbreviate breast MRI（ abbreviated breast MRI，简版乳腺MRI）多阅片者研究、韩国国家筛查项目数据、青少年女孩纵向队列、澳大利亚全国筛查项目随机对照试验、多区域AI检测公平性研究、15年风险模型（含AI、临床、多基因评分（polygenic scores，PGS））比较等样本与队列；方法涵盖随机试验、纵向队列、多阅片者诊断准确性研究、合成数据模拟、AI检测与风险模型校准、社区参与式案例讨论（Risk Board）。
Session summaries中，Session I：State of the Art in Risk Assessment and Imaging Biomarkers由John Shepherd主持，Joanne Hayashi以患者倡导者视角开场；Gils报告DENSE试验，显示极致密乳腺女性补充磁共振成像（MRI）在三轮筛查中降低间隔癌（interval cancers）；Boddicker研究癌症易感基因与乳腺密度关联，支持基因与影像表型联合建模；van Grinsven多阅片者研究证明简版乳腺MRI诊断准确性良好；Gierach指出确诊乳腺癌后乳腺密度具死亡预后价值；Kerlikowske按密度分层浸润与晚期（Ⅱ期及以上）癌风险；Mahmoud报告背景实质强化（background parenchymal enhancement，BPE）存在种族差异，需多样人群验证。
Session II：Exploring the Biology and Modulators of Breast Density including Hormones, Obesity, and Environment由Kimberly Bertrand主持，Park基于韩国国家筛查项目指出致密乳腺患病率上升与乳腺癌发病率上升并行，高密度伴较低间隔癌风险源于补充筛查更多，密度动态变化影响风险；Terry以环境暴露（内分泌干扰化学品）为透镜解释50岁以下发病增加；Kehm青少年队列显示体力活动、体脂、氧化应激与炎症标志物影响乳腺组织构成；Hurson报告放疗±内分泌治疗对侧乳腺密度变化，关乎对侧癌监测。
Session IV：Innovative Technology and Methods for Imaging Risk Assessment由Fredrik Strand主持，Mainprize提出Mammatus直接从钼靶量化遮挡；Eriksson建10年风险模型，将密度、体重、良性乳腺病作为可改变靶点替代指标；Karssemeijer将病灶检测与纹理分析（texture analysis）混合，提升长期风险与分诊；Gommers按密度排阅片顺序，复杂病例前置以提升效率。
Session V：Frontiers in Breast Cancer Risk Assessment: Integrating Clinical, Omic, and Imaging Biomarkers由Karla Kerlikowske主持，Hernandez用连续钼靶AI改善长期预测；Jiang验证动态5年风险模型；Kaul显示AI钼靶模型在中危人群优于传统临床模型；Shen用多模态纵向深度学习；Arasu比较15年AI、临床、PGS模型；Sieh与Bunnell强调基因组、放射组学（radiomic）模型在种族亚组与多元族群队列中的公平训练与验证。
Session VI：Engaging Communities to Improve Risk Models and Screening Strategies Toward Health Quality for All Women由Celine Vachon主持，Minck讲患者沟通；Hubbard用合成数据揭示筛查表现与风险监测推荐差异；Nickel在澳洲RCT中评估密度通知心理与服务影响；McCarthy指出BI-RADS C/D与百分密度受体质指数（BMI）混淆，亚洲与黑人女性分布偏移，需用年龄校正密度或致密体积（dense volume）绝对量；Strand多区域研究显示亚裔癌前4年AI分数低于瑞典人且密度校正不消偏，呼吁公平感知AI设计。
Breast cancer risk board中，Hideko Yamauchi等提供夏威夷与日本真实病例，跨学科跨文化交流筛查频次、模态、基因检测、化学预防及文化情境决策，Mentimeter实时投票，形式获高度评价并将延续。
Key gaps and emerging opportunities部分，研究人员指出AI单模态能否媲美影像+临床整合模型未决；密度标准化与AI校准备急；Terry与Kehm强调生命历程早期（宫内、儿童、青少年）环境暴露与组织构成纵向研究缺口；非影像光学光谱（optical spectroscopy）可低成本测年轻群体组织构成；生存者对侧癌风险证据匮乏。
Panel discussions and future directions部分，研究人员确认需全球视角，50岁以下发病率陡升，韩国峰值约50岁且致密乳腺并行增加，高易感人群可放大环境信号。
Summary and call to action部分，研究人员共识为：密度测量标准化、AI在多种族多民族严格验证、临床与组学数据整合、社区与患者沟通投入，是收窄而非扩大结局差异的前提。第12届IBDW于2027年6月2日至4日毛伊岛召开。
研究结论翻译为：第11届IBDW表明，乳腺癌风险评估领域正处于拐点——基于人工智能的影像生物标志物迅速成熟，乳腺密度的生物学与环境决定因素愈发清晰，风险预测与筛查中的公平性已从愿望变为科学要务。跨会场共识明确：进展需要密度测量标准化、人工智能模型在种族与民族多样人群中的严格验证、多源临床与组学数据整合，以及对社区参与和以患者为中心沟通的持续投入。研究人员、临床医生、资助方与政策制定者被敦促协作并从速优先这些目标，因为模型开发与筛查可及的不公可能扩大既有乳腺癌结局差异。第12届IBDW将于2027年6月2日至4日在夏威夷毛伊岛举行，以汇报进展并制定下一步。
