乳がんのリスクが高い女性の監視のためのコントラスト増強マンモグラフィーと MRI の比較: Con-trust ランダム化比較試験 (CEM)

各運営単位の活動の説明と配分 プロジェクトは、効率的なプロジェクト調整、品質管理、試験実施のためのデータ収集、機械学習モデルを使用した乳がんリスク予測、コスト分析、および証拠の統合を確実にするための 6 つの作業パッケージ (WP) で構成されています。ガイドラインの開発。 プロジェクト調整 WP では、定期的なコミュニケーション チャネルが確立され、プロジェクト管理ツールが開発され、倫理要件と規制要件の遵守を確保するために進捗状況が監視されます。 成果物には、倫理、安全性、行政承認、電子データ収集および転送ツール、データ管理のためのトレーニング資料、進捗報告書、会議の議題と議事録、予算と支出の報告書、普及資料が含まれます。 主導的なユニットは AUSL-RE であり、WP は 3 つの目的すべてに貢献します。 人材採用センターにおけるトライアル加算の管理上の調整は、AUSL-RE と南イタリアのセンターが主導します。 以下のセンターが貢献することに同意しました: AOUI ヴェローナ、Policlinico S. Matteo Pavia、Irst-Meldola-Ausl Romagna、Policlinico S. Donato、タオルミーナ、AOU モデナ。 QualityControls WP は、プロジェクトで使用される CEM および MRI 機器の品質管理を保証し、長期にわたる CEM の安定性を監視するツールを開発します。 成果物には、品質管理プロトコル、スタッフのトレーニング資料、放射線科医と物理学者の合意会議、検査およびメンテナンスのレポート、安定性監視ツール、収集されたデータのデータベースが含まれます。 主要なユニットはIOVとメッシーナです。 WP は目的 1 と 2 に貢献します。 BC リスクの機械学習モデル WP は、臨床情報、組織病理学情報、および放射線特徴を使用して乳がんのリスクを予測できる機械学習モデルを開発することを目的としています。 成果物には、開発された機械学習モデル、そのアルゴリズムと検証結果の文書化、短期的な乳がんリスクの予測におけるパフォーマンスに関するレポートが含まれます。 WP はバーリ氏が率いており、すべての部隊が参加します。目的 2 をサポートします。乳房密度 WP は、さまざまな自動ソフトウェアを使用して乳房密度を評価します。 乳房密度の評価により、試験結果を階層化することができます。 成果物には、さまざまなソフトウェア ツールのパフォーマンスに関するレポート、乳房密度測定のデータベース、およびスクリーニング結果に対する乳房密度の影響の分析が含まれます。 先頭の単位は IOV です。 WP は、乳房密度によって定義されるさまざまな女性グループにおける CEM および MRI 導入のためのさまざまなシナリオを定義する目的 1 および 3 に貢献します。 放射線量 WP は、CEM に関連する放射線量が許容範囲内であることを保証することを目的としています。 成果物には、CEM に関連する放射線量に関するレポートと、放射線被ばくを最小限に抑えるための画像処理プロトコルを最適化するための推奨事項が含まれます。 主要なユニットは AUSL-RE です。 WP は目的 1 をサポートし、テストの望ましくない影響について目的 3 に通知します。 最後に、HTA (医療技術評価) WP は、財政的および組織的影響を評価し、高リスクの非変異女性の監視における CEM または MRI 導入のさまざまなシナリオの倫理的、法的、社会的問題を調査します。 成果物は、Con-TRUST の結果と統合された証拠の体系的なレビューと、乳がんスクリーニングに関するイタリアのガイドライン イニシアチブで使用される証拠と決定の表です。 WP は Aim 3 をサポートしており、AUSLRE が主導し、他の部門の協力を得ています。

具体的な目的 1 Con-Trust (CONtrast 強化型マンモグラフィーによるリスク利用スクリーニング試験) には、パドヴァの IOV、レッジョ エミリアの AUSL-IRCCS、メッシーナの AOU、バーリの AUO、ヴェローナのAOUI、パヴィアのS.マッテオ警察署、サン・ドナート・ミラネーゼ警察署、イルスト・メルドーラ・アウスル・ロマーニャ州のAOUI、モデナのAOU。 5年後の乳がん（BC）リスクが5％を超える30～65歳の女性には連絡があり、この研究について説明される。 参加センターの専用監視プログラムに登録し、12 か月ごとに訪問を受ける女性の数は、参加率が 50% 未満と仮定すると、12 か月未満で目標サンプル数に達するのに十分であると予想されます。 参加者は、Tyrer-Cuzick IBIS、BOADICEA、BCSC、MyPeBS などの検証済みツールを使用して評価され、リスク レベルが決定されます。 これらのツールはすべて、家族歴とスクリーニング歴、ホルモン歴と生殖歴、乳房密度、遺伝情報 (BRCA1/2、TP53) に依存しています。 さらに、MyPeBS には 313 個の一塩基多型に基づくゲノム リスク スコアが含まれており、レッジョ エミリアでの MyPeBS 研究に以前に参加した女性も利用できます。 MRI の禁忌が知られている女性は造影マンモグラフィー (CEM) のみを受けますが、既知の遺伝子変異がある女性はセンター固有のサーベイランス (通常は MRI+DM) を受けます。 最後に、残りの女性（1,400人と予想される）は、2ラウンドのCEMサーベイランスまたは2ラウンドのMRI+DMサーベイランスに無作為に割り当てられる（各腕700人）。 2年後、MRIまたはCEMのいずれかを受けるよう無作為に割り当てられ、両方を受ける資格のある女性全員が同じ出口検査を受けることになる。 この出口検査は、各参加施設で高リスクの非変異女性の監視に使用される標準検査です。 副主要評価項目は、浸潤性BCおよび上皮内乳管癌を含むBCの累積発生率、間隔およびスクリーニングで検出されたBC、および累積再現率である。 主な分析は、ランダム化された部分母集団のみを対象とします。 2 つの手法が同等である場合、予測されたサンプル サイズは、BC の発生率が 2.5% 高い非劣性閾値を 95% の信頼度で除外する検出力 80% を持ちます。 これは、スクリーニング検査によって早期に診断されたがんの 3 分の 1 以下が減少することに相当します。 5 年間の平均リスク 7%、出口検査からのリードタイム 4 年に基づく累積発生率は 8.4% と推定され、そのうち 5.3% がベースライン時のスクリーニングで検出され、3.1% が経過観察中に発生します。 DENSE 試験の結果に基づいて増加)。 副次評価項目には、生検と偽陽性率、陽性的中率、間隔癌率、進行 (T2+) 癌の累積発生率が含まれます。 このプロジェクトには 2 回のスクリーニングが含まれており、12 か月後に中間分析が行われます (さらに 12 か月で陽性となった女性の評価を含めるために 3 か月かかります)。 最終分析はプロジェクト終了後 24 か月 (+ 3 か月) 後に行われます。 安全性の結果は、平均腺線量、有害事象、造影剤に対する反応です。 対象となる女性は生涯BCのリスクが高いため、過剰診断は安全性の結果とはみなされません。 ただし、偽陽性率、腺線量、造影剤に対する反応については、研究対象集団全体が考慮されます。 サブグループ分析は、主要なリスク因子（年齢層、乳房密度、リスクレベル）に基づいて実施されます。 画像を遡及的に評価することで、非造影 MRI (特に拡散強調画像) や MRI と単一の中側方斜方マンモグラフィー投影などの限定された画像プロトコルの癌検出率を推定できるようになります。 最終的な研究プロトコルは、女性と公衆衛生の意思決定者の積極的な参加によって定義されます。

具体的な目的 2 マンモグラフィーの特徴、特に乳房密度は、BC リスクとインターバルがん発生率の両方に関連しています。 研究者らは、マンモグラフィーとトモシンセシスのデータを標準変数と組み合わせて、BC リスク予測を改善する方法を模索しています。 乳房 MRI または CEM に関する限られた研究では、BC を予測する有望な予後価値と能力が示唆されています。 Con-TRUST試験では、少なくとも2回のスクリーニングに参加した女性はマンモグラフィー画像と造影画像の両方にアクセスできるようになる。 効果的な個別スクリーニングには、女性のリスクに応じた正確な層別化が不可欠です。 高リスクの女性は乳がんを発症する可能性が高いため、スクリーニングの潜在的な利点が最も大きくなります。 しかし、スクリーニングの潜在的な害は女性のリスクとはほとんど関係がなく、代わりに偽陽性の結果や検査の直接的な影響に関連しています。 したがって、個人のリスクに応じて母集団を階層化することは、期待される利益が害悪を上回る十分に高いリスクを持つ女性にのみ、集中的で潜在的にリスクの高いスクリーニング戦略を推奨することで、利益と害悪のバランスを最適化するのに役立ちます。 この研究では、画像を分析してコントラスト、明度、質感指数、機械学習由来の特徴に関する数値データを抽出するとともに、石灰化の存在、視覚的に評価した濃度、背景強調、その他のパタ​​ーンなどの放射線科医が定義した特徴を収集します。 臨床情報とともにがんの特徴を予測する能力を調査するために、人工知能手法や従来のロジスティックモデルなど、いくつかの計算手法が使用されます。 エンドポイントは、浸潤性BCおよび上皮内乳管癌を含む乳癌の発生率となります。 感度分析は、臨床エンドポイントを浸潤がんおよび偶発がんに限定することによって実施されます。つまり、採用時に行われた画像検査によって検出された蔓延がんを除外し、BRCA1/2およびP53変異のある女性を除外します。 受信者の動作特性分析における曲線下面積とその 95% 信頼区間 (正確な二項分布に基づく) が計算され、モデルの予測された BC リスクに従って女性を分類し、BC の感度と特異度がどのように変化するかを観察します。モデルの分類は、リスクのしきい値が増加すると変化します。 無作為化され、MRI禁忌または変異のためにCEMに割り当てられ、標準的な慣行に従っている、研究に含まれるすべての女性がこの目的に貢献することになる。

具体的な目的 3 医療制度にとって証拠生成をより利用しやすくし、高リスク女性の監視における CEM または MRI の最適な配分に関する意思決定を加速するために、この試験には費用、実現可能性、組織への影響、および受容性に関する代替調査が含まれます。 。 HTA の原則がこの評価の指針となります。 コストは、2 つの戦略間で異なる可能性がある活動に対する人的および技術的リソースの消費を評価する、活動ベースのコスト分析を通じて収集されます。 非劣性が証明された場合、2 つの戦略に関連するコストは、5 年間の予算影響分析で予測されます。 コスト最小化分析も、ユーザーが費やしたコストや時間を含む公共と個人の両方の観点を考慮して、同等の効果を前提として実行されます。 組織の実現可能性と影響は、意思決定者、検査プログラムコーディネーター、画像部門の責任者、監視プログラムに関与する専門家などの主要人物との面接を通じて評価されます。 検討された結果に対する女性の好みと価値観は、2 つの技術の受け入れ可能性と可能な監視プロトコルを調査するために、参加者を含むインタビューとフォーカス グループを通じて収集されます。 このプロセスは、高リスクの女性、患者団体の代表、公衆衛生制度の意思決定者、医療専門家の代表を含むユーザーおよび利害関係者関与委員会のアドバイスを受けて実施されます。 系統的レビューでは、BC の高リスクおよび中リスクの女性における CEM の使用に関する既存の知識の枠組みに研究結果が統合されます。 イタリアの乳がん検診ガイドライン整備プロジェクトの運営委員会は、Osservatorio Nazionale Screening によって調整され、関連する臨床上の疑問に優先順位を付け、それらを PICO (集団介入比較結果) として枠組み化します。 有効性と安全性、コスト、女性の好みに関する体系的レビューから得られた証拠は、コスト、実現可能性、組織への影響、受容性に関する試験の下位研究から得られた状況固有の情報と統合されます。 証拠は、GRADE (推奨事項の評価、開発、および評価の等級付け) 方法論を使用して、所見の概要および決定への証拠の表に要約され、欧州ガイドラインの乳がん検診ガイドラインの科学委員会への推奨事項を作成するために提案されます。 。

実験計画の目的 1 監視検査を受ける予定の高リスク女性には、メールまたは電話で研究について通知されます。 希望があれば、女性は詳細な情報を得るために予約を入れ、同意することができます。 現場での最初のエピソード中に募集が行われることもあります。 Tyrer-Cuzick IBIS、BOADICEA、乳がんスクリーニングコンソーシアム、Mammorisk などの検証済みのリスク評価ツールを使用して、今後 5 年間の BC の推定リスク 5% に基づいて適格性を評価します。 リスクを計算するためのアルゴリズムが提供されます。 除外基準は妊娠、情報不理解です。 無作為化の適格性を評価した後、研究者は、閉所恐怖症、MRI が安全ではない装置、ガドリニウムに対する不耐性がある女性、または MRI ガントリーに入ることができない女性を直接造影マンモグラフィー (CEM) に割り当てます。 ヨード造影剤に対する既知の不耐症、または DNA 修復遺伝子 (BRCA1、BRCA2、TP53) の既知の変異を持つ女性は、直接 MRI に割り当てられます。 MRI は、各施設のプロトコールに従って、月経周期の指定された段階 (5 ～ 14 日目) に実施されます。 これには、T2W 抑制、MIP 再構成によるポストコントラストダイナミックイメージング、および拡散強調イメージング (DWI) が含まれます。 MRI とデジタルマンモグラフィー (DM) は、同じ日に実行され、一緒に読影されることが望ましいです。 乳房ごとに 2 つのビューを含む CEM も、造影剤の注入後の指定された月経周期期（5 ～ 14 日目）に実施され、最初の画像は注入の 2 分後に取得されます。 投影の順序 (各乳房の MLO と CC) は結果に影響しません。 経験豊富な乳房放射線科医が画像を局所的に読影します。 超音波（米国）のセカンドルックは、ローカルプロトコルに基づいて考慮されますが、特定の場合にのみ考慮されます。 陽性または疑わしい所見のある女性は、さらなる評価のために呼び戻されます。これには、所見の位置を特定するための最も簡単な画像に応じて、超音波ガイド下コア針生検 (CNB) または定位吸引補助乳房生検 (VABB) が含まれる場合があります。 CNB の結果が決定的でない女性は VABB を受けます。 VABB で悪性腫瘍または B3/B4 の結果が得られた患者については、学際的なチームによって検討されます。 例外的な場合には、通常は 6 か月後の短期間の追跡調査が推奨される場合があります。 この研究には、これらのスクリーニングで検出された所見がベースライン結果に含まれます。 否定的な評価を受けた女性は定期的なスクリーニングを受け、12 か月後に積極的に再招待されます。 3回目のスクリーニングラウンドでは、ランダム化されたサブコホートのすべての女性が、各センターで高リスクの非変異女性に使用される標準検査を使用して再スクリーニングされます。 結果を知らされない遡及的画像読み取りは、非造影 MRI (ADC マップを使用した DWI のみ、DWI と T1 強調 + T2 強調シーケンス)、MRI 短縮プロトコル、MRI などのさまざまな画像プロトコルの精度を決定するために実施されます。加えて、単一の中外側斜位 Mx 投影、および CEM 用の逆吊りプロトコル。 乳房密度は、乳房密度カテゴリーに基づいてサブグループ分析を行うために客観的に評価されます。 さらに、研究の目的 1 には、MRI および CEM 機器の品質管理のための現場訪問が含まれます。 これにより、イメージング デバイスが最適に機能し、正確な結果が得られるようになります。 さらに、研究の一環として、CEM および DM によって照射される放射線量が、ランダム化サブコホートの CEM 群および MRI+DM 群に対してそれぞれ正確に測定および記録されます。 この情報は、CEM のみを受ける女性、または非ランダム化コホートで MRI+DM を受ける女性についても得られます。 このデータを収集することで、この研究はCEMに関連する放射線被ばくを評価し、高リスク女性のスクリーニング方法としての安全性と有効性を評価することを目的としています。

実験計画の目的 2 この実験計画の目的は、研究期間中の乳がん (BC) リスクを予測するモデルを開発することです。 この設計では、複数の結果が考慮されています。1) すべてのがん（浸潤性および上皮内乳管がん [DCIS]、蔓延しているがんと発生したがんの両方、およびスクリーニングまたはインターバルがんとして検出されたがんを含む）。 ２）発生した癌のみ（登録検査で陽性であったスクリーニング検出された癌を除く）。 3) 間隔がん。 DCISを除いた感度解析を実施します。 実験計画には、ランダム化 CEM アームと観察コホートからの低エネルギー CEM 画像、およびランダム化 MRI+DM アームと観察コホートからのデジタル マンモグラフィー (DM) 画像の処理が含まれます。 人工知能 (AI) ソフトウェア ツールを使用して乳房の密度を評価し、乳がんのリスク スコアを計算します。 目標は、この AI ベースのアプローチで既存の乳がんリスク モデルを改良するか、潜在的に置き換えることです。 ラジオミクスの特徴は、リスク評価用の AI ツールを使用してマンモグラフィー画像から抽出されます。 ラジオミクスとは、腫瘍の不均一性、質感、形状、および肉眼では容易に認識できないその他の特性に関する情報を捉える医療画像から抽出された高次元の定量的特徴を指します。 これらの特徴には、乳房領域内のピクセル強度の平均、標準偏差、歪度、尖度などの統計的尺度が含まれる場合があります。 エントロピー、コントラスト、均質性などのテクスチャの特徴も抽出され、乳房組織内のパターンや空間的関係を定量化します。 さらに、コンパクトさ、円形性、球形性などの形状ベースの特徴を計算して、病変または関心領域の幾何学的特性を捉えることができます。 これらの機能は、リスク予測モデルを改善するために使用できる豊富なデータ セットを提供します。 これらのラジオミクス機能をリスク予測モデルに組み込むために、さまざまな機械学習アルゴリズムが採用されます。 これらのアルゴリズムは、データ内のパターンと関係を学習し、学習したモデルに基づいて予測を行うことができます。 ロジスティック回帰、サポート ベクター マシン (SVM)、ランダム フォレスト、勾配ブースティング マシン (GBM) など、さまざまな機械学習モデルを使用できます。 トレーニングおよび検証のデータセットは、研究対象集団の代表性を確保し、乳がんリスクの全範囲を把握するために慎重に構築されます。 データセットには、観察コホートだけでなく、CEM 部門と DM 部門の両方からの症例も含まれます。 バイアスの潜在的な原因を説明するために、さまざまな画像システムや技術者の間のばらつきが考慮されます。 モデル開発プロセス中、機械学習モデルのパフォーマンスは、精度、感度、特異性、受信者動作特性曲線下面積 (AUC) などの適切な指標を使用して評価されます。 AUC は、乳がんのある人とない人を識別するモデルの能力を表します。 これは、さまざまなリスクしきい値にわたるモデルの予測パフォーマンスの包括的な尺度を提供します。 さらに、AI ベースのリスク評価モデルのパフォーマンスが、既存の最先端の乳がんリスク モデルと比較されます。 この比較は、リスク予測を改善する際のラジオミクス機能と機械学習アルゴリズムの付加価値を判断するのに役立ちます。 全体として、マンモグラフィー画像から抽出されたラジオミクス特徴と機械学習モデルを組み合わせることで、より正確で堅牢な乳がんリスク予測モデルの開発が可能になり、個別化されたスクリーニング戦略を改善し、スクリーニングの利益と有害性のバランスを最適化できる可能性があります。

実験計画の目的 3 プロジェクトの開始前、およびプロトコールが倫理委員会に提出される前に、高リスクの女性、患者団体、公衆衛生制度の意思決定者、医療機関の代表者で構成される利害関係者委員会が設立されます。医療専門家。 この委員会は、女性の健康および医療制度全般に対する研究結果の関連性を評価する上で重要な役割を果たすことになる。 さらに、情報資料と女性支援戦略のレビューに情報を提供します。 利害関係者委員会は、この研究の外部諮問委員会として機能し、PICO（集団介入比較結果）として枠組み化された臨床的疑問に優先順位を付け、臨床における造影マンモグラフィー（CEM）と乳房MRIの使用の系統的レビューを導きます。ハイリスク女性の監視。 システマティックレビュープロトコルはPROSPEROデータベースに登録され、透明性と事前定義された方法の順守が保証されます。 レビューではコクラン コラボレーションの標準的な方法が採用され、厳密さが保証され、バイアスが最小限に抑えられます。 GRADE システムは、結果の重要性と証拠の確実性を評価するために使用されます。 このアプローチにより、証拠の質と強度を評価できるようになり、信頼できる結論を導き出すのに役立ちます。 経済的証拠を調べるために、経済研究のための NICE 方法論チェックリストを使用して、適用性と方法論的限界を評価します。 研究結果が 2 つの監視戦略の有効性が同等であることを裏付ける場合、コスト最小化分析が実施されます。 この分析では、医療制度によって発生する直接コストと、調査に参加する女性が費やした時間の両方が考慮されます。 2 つの監視戦略の組織的影響を調査するために、病院および地方保健当局レベルの意思決定者、スクリーニング プログラム コーディネーター、画像診断部門の責任者、および監視プログラムに関与する専門家とのインタビューが実施されます。 これらのインタビューは、既存の医療インフラ内でのさまざまな戦略の実装に関連する実際的な影響と潜在的な課題についての洞察を提供します。 2 つの技術の受け入れ可能性と潜在的な監視戦略は、参加する女性とフォーカス グループへのインタビューを通じて調査されます。 女性との対面でのディスカッションは、女性の視点や経験を収集し、女性の好みや懸念事項を理解するのに役立ちます。 系統的レビューから抽出されたデータとインタビューやフォーカスグループを通じて収集された情報は、電子オンラインツールGRADEproを使用して調査結果の要約表に要約されます。 これらの表は、証拠の簡潔で構造化された概要を示し、結果の解釈と統合を容易にします。 さらに、乳がんスクリーニングに関するヨーロッパの勧告に貢献するイタリア乳がんスクリーニングガイドライン開発プロジェクトの科学技術委員会に提出するための証拠と決定表が作成されます。 これらの表は、PICO を検討するのに役立ち、ガイドラインに PICO を含める可能性があり、証拠に基づいた推奨事項の作成を確実にします。 この研究は、利害関係者を巻き込み、系統的レビューを実施し、経済的側面を評価し、組織への影響を評価し、受容性を調査することによって、意思決定に情報を提供し、高リスク患者の監視におけるCEMとMRIの間のリソースの最適な配分を導くことができる包括的な証拠を生成することを目的としている。女性。

仮説と重要性 国際ガイドラインでは、既知の BRCA1/2 変異を持つ女性および同様に BC のリスクが高い女性に対して、通常はデジタル マンモグラフィー (DM) と組み合わせて、年に 1 回の MRI を推奨しています。 これは、イタリアで行われた研究を含むいくつかの多施設研究で実証されているように、感度が高いためです。 使用するモデルに応じて、40 ～ 70 歳の女性の 1 ～ 3% が変異様 BC リスクに分類される可能性があり、MRI による監視の恩恵を受ける可能性があると推定されています。 乳房 MRI は、非常に高濃度の乳房を持つ女性の間隔がんを軽減することが示されており、高濃度乳房を持つ女性に対する潜在的な補足スクリーニングとして提案されています。 しかし、MRI はリソースが限られており、高価であり、閉所恐怖症や MRI 用の安全でない医療機器などの特定の禁忌が重荷となっています。 その結果、BCのリスクが高い女性の多くは適切な監視を受けていません。 10,000 人を超える患者を対象としたごく最近のメタ分析では、造影マンモグラフィー (CEM) が MRI と同様に BC の検出精度が高いことが示されました。 欧州委員会のガイドラインでは、術前評価にはすでにMRIよりもCEMが好まれており、高リスク女性のCEMによるスクリーニングに関する小規模な研究が進行中である（例：米国のSCEMAM、高リスクおよび中リスクの女性を対象としたCESMは募集を終了したばかりである）この提案に参加しているセンターの 1 つであるパドヴァの IOV で）。 しかし、スクリーニングの下流への影響について MRI と CEM を比較した研究はありません。 この技術では、同じ 2 つのコンパートメントの血管内間質生体内分布を示す異なる造影剤 (CA) が使用されます。 MRI で使用されるガドリニウムベースの CA は、まれなアレルギー反応は別として、脳を含む毎年のスクリーニングプログラムで到達する高い累積線量を考慮すると、組織への長期蓄積が懸念されます。 対照的に、ヨウ素ベースの CA は腎症を引き起こす可能性があります。 CEM は、DM と同等の放射線量を提供しますが、形態学的評価 (標準的な DM と同様) と機能的評価 (MRI と同様) の両方を同時に提供します。 形態学的評価により、特に胸部放射線治療を受けた女性において、血管新生が少なく、MRI で偽陰性となる可能性のある、上皮内管癌などの石灰化関連病変の検出が可能になります。 さらに、CEM の費用は MRI の 3 分の 1 以下であると推定されています。 同等の有効性と安全性、さらにコストと資源消費量がはるかに低いことを考慮して、非劣性研究デザインは、CEM が > の高リスク女性における BC の早期発見のために MRI+DM の代替として使用できるかどうかを調査することを目的としました。今後 5 年間で BC リスクは 5%。