Ny avhandling utvecklar statistiska metoder för bättre bröstcancervård

–I den första studien utvecklade vi en statistisk metod för att förutsäga hur många bröstcancerfall som kommer att diagnostiseras mellan två screeningomgångar, så kallade intervallcancerfall. Vi uppskattade att om kvinnor i åldern 50–74 år screenas varje år kommer cirka 12 procent av cancerfallen att vara intervallcancerfall. Vid screening vartannat år är motsvarande andel 28 procent, och vid screening vart tredje år 42 procent. Vid första anblick verkar detta tala för att tätare screening alltid är att föredra, men screening har också nackdelar. Vissa cancerfall som upptäcks vid screening skulle aldrig ha gett symtom eller upptäckts under kvinnans livstid. Att upptäcka dessa fall kan leda till onödig behandling och påverka livskvaliteten negativt, säger Letizia Orsini, doktorand vid Institutionen för medicinsk epidemiologi och biostatistik.

–I den andra studien använde vi vår utvecklade metod för att uppskatta tumörers tillväxthastighet för olika typer av bröstcancer och för att beräkna den genomsnittliga tiden från att en tumör uppstår till att den ger symtom och diagnostiseras. Vi fann att mindre aggressiva tumörer tenderar att växa betydligt långsammare och sakna klinisk betydelse i ungefär 7–11 år. Mer aggressiva subtyper har däremot en kortare symtomfri period, i genomsnitt omkring 4,5 år. I den tredje studien utvecklade vi en modell för att förutsäga överlevnadsvinsten av att förlänga hormonbehandling från fem till tio år. Vi såg att en förlängd behandling ger en kliniskt betydelsefull överlevnadsvinst framför allt för patienter med större tumörer, men förväntad nytta verkar vara begränsad för patienter med små tumörer.

Vad tycker du bör göras inom framtidens hälso- och sjukvård och forskning? 

–Våra modeller kan vara användbara för att utvärdera olika strategier för screening och behandling av bröstcancer. Samtidigt bygger de på matematiska antaganden som behöver testas noggrant och jämföras med andra etablerade metoder. I min sista studie jämförde vi vår modell, som följer tumörers tillväxt kontinuerligt över tid, med andra vanligt förekommande modeller. Resultaten visade att båda angreppssätten har sina styrkor och begränsningar, och att mer forskning behövs för att utvärdera dem i olika sammanhang. En utmaning är att tumörstorlek ofta registreras i breda kategorier snarare än i exakta mått, vilket försvårar att precisera dem korrekt i modellerna.

Doktorsavhandling

”Natural history models of breast cancer for screening and treatment evaluation”. Letizia Orsini, september 2026.