由加州大学旧金山分校，基因技术公司和斯坦福大学的研究人员领导的团队创​​建的一种新的乳腺癌原因模型，旨在捕获数十种原发性和继发性乳腺癌病因之间的复杂相互关系，并刺激进一步的研究。

乳腺癌是女性中最常见的癌症，2019年在美国估计有268,600例新病例和41,760例死亡。

加州大学旧金山分校流行病学和生物统计学教授，副研究员Robert A. Hiatt博士说：“即使尽早发现乳腺癌也能成功治疗，但我们一直在寻找最好的预防方法。”加州大学旧金山分校海伦·迪勒家庭综合癌症中心人口科学主任。

“该模型权衡了我们目前对个体女性可以控制的因素(例如饮酒，激素替代疗法以及超重和肥胖)之间的关系和潜在相互作用的了解，以及影响人们如何受到影响的公共卫生政策领域社会因素。”“它说明了乳腺癌的许多不同原因相互影响并相互影响的动态方式，有时是出乎意料的方式。”

该模型于2020年7月8日发表在美国癌症研究协会的《癌症流行病学，生物标志物和预防》杂志上，其中包括诸如年龄，乳房密度和遗传学等生物学变量，以及诸如暴露于致癌化学物质等物理风险因素，辐射和二手烟。

总体而言，称为范例II的模型说明了乳腺癌因果关系的生物学，行为，社会和物理领域之间的96种潜在相互作用。

可在http：// cbcrp上在线获得Paradigm II的动态交互式版本。组织/原因/索引。php，是这项研究的发起者的加利福尼亚乳腺癌研究计划的网站。

该模型由一个跨学科的小组创建，该小组在流行病学，生物统计学，数学和计算模型，乳腺癌生物学，毒理学，遗传学，人群健康和乳腺癌倡导方面具有专业知识。它更新了Paradigm I(由同一团队创建并于2014年发布的早期模型)，该模型说明了83种这种关系。

希亚特强调，范式II的主要目的是使研究人员，公共卫生政策制定者和公众对人群中乳腺癌因果关系的复杂，互动性质有所了解。他说：“我们希望，书面文件和在线模型能够促进讨论和决策。”“我们还希望突出需要更多研究的领域，以增进我们对乳腺癌预防和控制的理解。”

希亚特说，虽然该模型对诊断或治疗单个患者没有用，但它可以通过明确“不仅是一种原因导致这种疾病”，帮助医生对患者进行乳腺癌病因教育。