Development and Internal Validation of a Lifestyle-Based Risk Prediction Model for 10-Year Incident Kidney Cancer in the 45 and Up Study

Nierkanker is een ziekte die vaak onopgemerkt blijft. Het is de zesde meest voorkomende kanker bij mannen en de tiende bij vrouwen wereldwijd, en het aantal gevallen stijgt. Deze toename komt deels door een betere detectie van kleine tumoren die geen symptomen veroorzaken, maar ook omdat meer mensen de risicofactoren ontwikkelen die tot de ziekte leiden, zoals obesitas en een hoge bloeddruk. Omdat de ziekte relatief zeldzaam is in de algemene populatie, zijn artsen het er al lang over eens dat het controleren van iedereen niet een praktisch idee is. Het scannen van de gehele populatie zou slechts zeer weinig gevallen opleveren, terwijl het miljoenen gezonde mensen blootstelt aan onnodige tests, angst en het risico op het vinden van onschadelijke gezwellen die nooit schade zouden berokkenen. In plaats daarvan heeft de medische gemeenschap haar aandacht gericht op een meer gerichte aanpak: het identificeren van de specifieke mensen die een hoger risico lopen en het richten van screeninginspanningen op hen. Om dit effectief te doen, hebben onderzoekers een betrouwbare manier nodig om mensen in risicogroepen in te delen met behulp van informatie die al bekend is of gemakkelijk te verzamelen is.

Een team van onderzoekers in Australië heeft een belangrijke stap gezet naar het oplossen van dit probleem door een nieuw hulpmiddel te creëren om te voorspellen wie de kans heeft om in de komende tien jaar nierkanker te ontwikkelen. Ze bouwden dit hulpmiddel met behulp van gegevens uit de "45 and Up Study", een enorm project dat meer dan 265.000 volwassenen van 45 jaar en ouder in New South Wales heeft gevolgd sinds 2006. De onderzoekers koppelden de persoonlijke gezondheidsvragenlijsten die deze vrijwilligers aan het begin van de studie hadden ingevuld aan officiële kankergegevens tot eind 2019. Hierdoor konden ze precies zien wie nierkanker ontwikkelde na deelname aan de studie en terugkijken op hoe hun leven was voordat de ziekte verscheen. Ze ontdekten dat van de 265.712 mensen die zij bestudeerden, 1.010 de diagnose nierkanker kregen tijdens de gemiddelde follow-up periode van bijna elf jaar.

Het team testte een model dat acht eenvoudige stukken informatie gebruikt om het risico in te schatten: de leeftijd van een persoon, geslacht, lichaammasse-index, of zij een hoge bloeddruk of diabetes hebben, hoeveel zij bewegen, hun alcoholconsumptie en hun rookgeschiedenis. De resultaten toonden aan dat oudere leeftijd, het man-zijn, een hogere lichaammasse-index, een hoge bloeddruk en diabetes allemaal gelinkt waren aan een grotere kans op het ontwikkelen van de ziekte. Daartegenover stond dat het beoefenen van intensieve lichaamsbeweging gelinkt was aan een lager risico. Het model presteerde goed in het onderscheiden van degenen die de kanker zouden ontwikkelen en degenen die dat niet zouden doen, en het was zeer goed in het voorspellen van het werkelijke aantal gevallen dat in verschillende groepen voorkwam.

De belangrijkste bevinding van dit werk is dat het model erin slaagt om een kleine groep mensen te identificeren die een veel hoger risico dragen dan de gemiddelde persoon. Wanneer de onderzoekers de model gebruikten om te zoeken naar mensen met een voorspelde tienjaarsrisico van ten minste 1,0 procent, vonden zij dat deze groep slechts ongeveer 4 tot 5 procent van de totale populatie besloeg. Binnen deze kleine groep was het percentage nieuwe gevallen van nierkanker echter meer dan verdubbeld, en in sommige versies van het model zelfs bijna vier keer zo hoog als in de rest van de populatie. Dit betekent dat artsen, door zich te concentreren op dit kleine deel van de gemeenschap, potentieel een aanzienlijk deel van de kankers zouden kunnen vinden die anders onopgemerkt zouden blijven tot ze meer gevorderd zijn.

De onderzoekers selecteerden een definitieve versie van hun model die zwaar roken — gedefinieerd als een geschiedenis van ten minste 30 pakjaren — als een sleutelfactor bevat. Deze keuze was strategisch omdat het aansluit bij bestaande richtlijnen voor longkankerscreening, wat suggereert dat nierkankerscreening kan worden toegevoegd aan longkankerculturen zonder dat er geheel nieuwe systemen nodig zijn. Het model vertrouwt niet op complexe genetische tests of zeldzame biologische markers; het gebruikt alledaagse gezondheidsgegevens die routinematig worden verzameld in de algemene huisartsenpraktijk. Hoewel de studie beperkt was tot een Australische populatie en verdere tests in andere groepen vereist om de nauwkeurigheid overal te bevestigen, biedt het een praktische, schaalbare manier om weg te bewegen van gissen en toe te werken naar een systeem waarbij preventie en vroege detectie gericht zijn op de mensen die ze het hardst nodig hebben.