স্তন ক্যান্সারের ঝুঁকি নির্ণয়: কীভাবে এটি বোঝা হয়?

স্তন ক্যান্সারের ঝুঁকি কীভাবে হিসাব করা হয়?

Breast cancer research এবং চিকিৎসায় স্তন ক্যান্সারের ঝুঁকি বিভিন্নভাবে হিসাব করা হয়। গবেষকেরা পুরো population-এর স্তন ক্যান্সারের গড় ঝুঁকি বোঝার চেষ্টা করেন। পাশাপাশি ছোট ছোট বিভিন্ন group-এর মধ্যে তুলনা করে দেখেন, নির্দিষ্ট কিছু factor ও আচরণ কীভাবে ঝুঁকিতে প্রভাব ফেলে।

চিকিৎসকেরা risk model এবং গবেষণার ফল ব্যবহার করে রোগীদের screening নিয়ে informed decision নিতে সাহায্য করেন, high-risk gene mutation-এর ক্ষেত্রে করণীয় বুঝতে সহায়তা করেন, নিজের ঝুঁকি কমানোর জন্য কী কী পদক্ষেপ নেওয়া যায় তা নিয়ে আলোচনা করেন এবং আরও অনেক বিষয়ে সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করেন।

Breast cancer risk নিয়ে কথা বলতে গেলে প্রথমে risk বিষয়টিকে একটু সাধারণভাবে বোঝা দরকার। Risk বলতে বোঝায়, কোনো একটি ঘটনা, যেমন breast cancer diagnosis, ঘটার সম্ভাবনা। বিজ্ঞানী ও চিকিৎসকেরা সাধারণত risk দুটো প্রধান উপায়ে হিসাব করেন: Absolute risk এবং Relative risk।

Absolute Risk এবং Relative Risk-এর পার্থক্য

Absolute risk, যাকে cumulative risk-ও বলা হয়, নির্দিষ্ট একটি সময়ের মধ্যে কোনো ঘটনা ঘটার সম্ভাবনাকে বোঝায়। আপনি হয়তো প্রায়ই শুনেছেন, প্রতি ৮ জন নারীর মধ্যে ১ জন জীবদ্দশায় breast cancer-এ আক্রান্ত হতে পারেন। এটি absolute risk-এর একটি উদাহরণ। এই হিসাব অনুযায়ী, যুক্তরাষ্ট্রের গড়ে ৩৫ বছর বয়সী এমন একজন নারী, যার কোনো পরিচিত breast cancer risk factor নেই, তার ৯০ বছর বয়সের মধ্যে invasive breast cancer হওয়ার সম্ভাবনা প্রায় ১২.৯ শতাংশ, অর্থাৎ আনুমানিক ৮ জনে ১ জন। Absolute risk যেকোনো নির্দিষ্ট সময়ের জন্য হিসাব করা যায় (যেমন ১ বছর, ৫ বছর, ১০ বছর)। পুরো জীবনের জন্য হিসাব করা হলে তাকে lifetime risk বলা হয়।

Relative risk ব্যবহার করা হয় দুইটি group-এর ঝুঁকি তুলনা করতে। গবেষক ও চিকিৎসকেরা যখন breast cancer-এর নির্দিষ্ট risk factor নিয়ে কথা বলেন, তখন সাধারণত relative risk-এর কথা বলা হয়। কোনো lifestyle choice কীভাবে একজন মানুষের সামগ্রিক breast cancer risk-এ প্রভাব ফেলতে পারে, তা বোঝার ক্ষেত্রে এই measure বেশ কার্যকর।

উদাহরণ হিসেবে alcohol consumption-এর কথা ধরা যাক। গবেষণায় দেখা গেছে, যারা বেশি পরিমাণে alcohol পান করেন, তাদের breast cancer-এর ঝুঁকি alcohol না পান করা নারীদের তুলনায় ৬১ শতাংশ বেশি। এর অর্থ এই নয় যে heavy drinkers-এর ৬১ শতাংশ জীবনে cancer-এ আক্রান্ত হবেন; এর অর্থ হলো alcohol না পান করা একজন নারীর তুলনায় তাদের ঝুঁকি ৬১ শতাংশ বেশি।

বয়স অনুযায়ী breast cancer-এর ঝুঁকি (SEER Data)

১২.৯ শতাংশ গড় absolute risk একটি সাধারণ starting point হলেও একজন নারীর পুরো জীবনে breast cancer-এর risk একই থাকে না। কারণ বয়স বাড়ার সঙ্গে breast cancer-এর ঝুঁকিও বাড়ে।

যুক্তরাষ্ট্রের National Cancer Institute-এর Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) Program-এর হিসাব অনুযায়ী, নির্দিষ্ট বয়সে একজন নারীর পরবর্তী ১০ বছরে breast cancer হওয়ার আনুমানিক ঝুঁকি হলো:

• ৩০ বছর বয়স: ০.৪৯ শতাংশ (২০৪ জনে ১ জন) • ৪০ বছর বয়স: ১.৫৫ শতাংশ (৬৫ জনে ১ জন) • ৫০ বছর বয়স: ২.৪০ শতাংশ (৪২ জনে ১ জন) • ৬০ বছর বয়স: ৩.৫৪ শতাংশ (২৮ জনে ১ জন) • ৭০ বছর বয়স: ৪.০৯ শতাংশ (২৪ জনে ১ জন)

মনে রাখা দরকার, এগুলো সামগ্রিক গড় হিসাব। ব্যক্তিগত genes, breast density, family history ও জীবনযাত্রার ওপর নির্ভর করে ব্যক্তিগত ঝুঁকি ভিন্ন হতে পারে।

Lifetime breast cancer risk কীভাবে নির্ণয় করা হয়?

চিকিৎসকেরা অনেক সময় National Cancer Institute-এর Breast Cancer Risk Assessment Tool, যা Gail model নামেও পরিচিত, ব্যবহার করেন। এর মাধ্যমে একজন নারীর পরবর্তী ৫ বছর এবং পুরো জীবনের breast cancer risk-এর গড় হিসাব করা যায়।

২০১৩ সালে BCRF investigator এবং breast cancer prevention expert Dr. Graham Colditz তৈরি করেন Rosner-Colditz model। এই মডেলে alcohol consumption, প্রথম মাসিকের বয়স, বডি ওয়েট এবং মেনোপজ শুরু হওয়ার বয়সের মতো ফ্যাক্টরগুলো অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে।

চিকিৎসকেরা আরও একটি নির্ভরযোগ্য টুল ব্যবহার করেন, যা হলো Tyrer-Cuzick model। BCRF investigator Dr. Jack Cuzick এই মডেল তৈরি করেন, যাতে পারিবারিক ইতিহাস আরও বিস্তারিতভাবে বিশ্লেষণ করা হয়।

তবে এই risk assessment tools চিকিৎসকের সঙ্গে ব্যক্তিগত আলোচনার বিকল্প নয়; এগুলো নিজের স্বাস্থ্যঝুঁকি বুঝতে এবং পরবর্তী পদক্ষেপ নির্ধারণের একটি গুরুত্বপূর্ণ মাধ্যম।

Breast cancer risk নিয়ে BCRF-এর গবেষণা

Breast cancer-এর incidence এবং মৃত্যুর হার উল্লেখযোগ্যভাবে কমানোর লক্ষ্যে BCRF-এর research portfolio-তে prevention নিয়ে বড় বিনিয়োগ রয়েছে।

বর্তমানে যেসব ক্ষেত্রে গবেষণা চলমান রয়েছে: Obesity ও ওজন নিয়ন্ত্রণ কীভাবে ঝুঁকি কমায়, রিস্ক প্রেডিকশন মডেল আরও নিখুঁত করা, Gut microbiome ও খাদ্যাভ্যাসের প্রভাব এবং Precision Prevention Initiative-এর মাধ্যমে প্রত্যেক ব্যক্তির জন্য আলাদা প্রতিরোধ ব্যবস্থা প্রণয়ন করা।