Способ прогнозирования течения распространенного рака яичников

Изобретение относится к области медицины, в частности к онкологии. В способе производится цитологическое исследование асцитической жидкости до лечения, мазки переокрашиваются по Фельгену и определяется плоидность опухоли. Показатели гинекологического статуса больной (репродуктивный период - 1, постменопаузальный - 2), наличия (1) или отсутствия (0) гидроторакса, размера остаточной опухоли до 2 см (1) или более 2 см (2) и плоидности опухоли (анэуплоидной - 1 или диплоидной - 2) используются для вычисления канонической линейной дискриминантной функции (КЛДФ) по формуле: КЛДФ=-4,35465 + код статуса*1,28017 + код гидроторакса*0,64462 + код остаточной опухоли*1,55890-код плоидности*0,65926. В случае, если расчетный показатель меньше дискриминационного значения (Д3=-0,94584), предполагают благоприятный прогноз заболевания, если показатель больше ДЗ, предполагают неблагоприятный прогноз заболевания. Способ прост в исполнении и позволяет осуществить прогноз с высокой точностью. 3 табл., 1 ил.

 

Изобретение относится к медицине, в частности к онкологии.

Рак яичников (РЯ) составляет около 5% всех опухолей у женщин, занимает среди них 7 место по частоте и 3 место среди гинекологических опухолей после рака тела и шейки матки. Он имеет самые высокие показатели смертности среди всех гинекологических опухолей, что связано с поздней диагностикой заболевания. У 70-75% больных РЯ диагностируется в распространенной стадии. Среди всех злокачественных опухолей яичников РЯ составляет 90%, причем большая часть этих опухолей приходится на серозные карциномы.

Совершенствование химиотерапевтических методов лечения РЯ, в частности использование препаратов платины и таксанов, оказало определенное влияние на эффективность лечения больных РЯ. Вместе с тем, определение прогноза заболевания до сих пор остается актуальной задачей, так как от него в значительной степени зависит выбор той или иной лечебной тактики. К факторам прогноза относятся стадия заболевания, гистологический тип опухоли и степень ее дифференцировки (гистологическая градация), объем остаточных, не удаленных опухолевых масс при циторедуктивных операциях, возраст больных и др. Данные о прогностическом значении плоидности ДНК опухолевых клеток противоречивы. Одни авторы [Паниченко И.В. и соавт., 2002, Bakshi N. et al., 1998, Ozalp S. et al., 2001, и др.] считают, что плоидность опухолевых клеток имеет большое прогностическое значение, другие [Pfisterer J. et al., 1994, Reles A.E. et al., 1998, Resnik E. et al, 1997, и др.] высказывают противоположное мнение и полагают, что она не является независимым прогностическим фактором.

В диагностике распространенного РЯ большое значение имеет цитологическое исследование мазков, полученных из осадка после центрифугирования асцитической жидкости. При цитологическом исследовании в мазках обнаруживаются группы и комплексы клеток железистого рака, и в большинстве случаев может быть установлен правильный диагноз.

В качестве прототипа предлагаемого изобретения можно рассматривать работу Паниченко И.В., Богатырева В.Н., Козаченко В.П. и соавт. "Значение биологических факторов прогноза у больных эпителиальными опухолями яичников", опубликованную в журнале "Новости клинической цитологии России", 2002, - т. 6. - №1-2. - С.4-8. Авторы провели анализ содержания ДНК и плоидности опухоли у 77 больных раком яичников с помощью лазерной ДНК-проточной цитометрии суспензии опухолевых клеток из кусочков опухоли, полученных во время операции. Они установили, что плоидность опухоли является независимым прогностически высокозначимым фактором. Так, 2-летняя выживаемость больных раком яичников с диплоидными новообразованиями была достоверно выше, чем больных с анэуплоидными опухолями (соответственно 93 и 67%, p<0,05). Плоидность опухоли имела наибольший коэффициент весомости по сравнению с другими факторами прогноза, такими как стадия заболевания, степень дифференцировки и гистологический тип опухоли, размер остаточной опухоли после операции и др.

В доступной литературе нам не удалось найти работ, в которых плоидность опухоли и другие статистически значимые факторы были бы использованы для предсказания хорошего или плохого прогноза у каждой конкретной больной распространенным РЯ.

Технический результат настоящего изобретения состоит в верификации клинического диагноза при цитологическом исследовании материала асцитической жидкости, определении плоидности ДНК опухолевых клеток и предположительном определении прогноза течения заболевания у больных распространенным раком яичников.

Это достигается проведением цитологического исследования мазков, полученных из осадка после центрифугирования асцитической жидкости до лечения больной. Мазки, окрашенные гематоксилином и эозином, оцениваются опытным цитологом визуально, после этого наиболее информативные из них обесцвечиваются, переокрашиваются по методу Фельгена и исследуются с помощью анализатора микроизображений. Применение анализатора микроизображений позволяет объективизировать цитологические данные, оценить содержание ДНК опухолевых клеток и определить плоидность опухоли.

Предлагаемый нами способ разработан при ретроспективной оценке клинических данных, данных цитологического и гистологического исследований, анализа цитометрических показателей и определения плоидности опухолей, а также результатов прослеживания 52 больных с распространенным раком яичников (III-IV стадии, серозная аденокарцинома). При использовании однофакторного анализа 5-летней выживаемости больных по методу Каплан-Мейера (программа Statistica 6.0) нами было установлено, что статистически значимыми факторами прогноза течения заболевания (p<0,05) являются следующие факторы: гинекологический статус больных (репродуктивный период, или постменопауза); наличие или отсутствие гидроторакса; стадия III или IV; возможность или невозможность проведения циторедуктивной операции; размер остаточной опухоли до 2 см или более 2 см ; лечение препаратами платины или другие схемы химиотерапии; наличие анэуплоидных или диплоидных опухолей. Указанные факторы были исследованы с помощью многофакторного дискриминантного анализа (программа Statistica 6.0) с целью выработки решающего правила для разделения больных с хорошим или плохим прогнозом заболевания при оценке 5-летней выживаемости больных. Для проведения анализа указанные факторы закодированы следующим образом (таблица 1).

Таблица 1
Кодирование прогностических факторов для дискриминантного анализа
Прогностический факторХарактеристикаКод
Гинекологический статусРепродуктивный период1
Постменопауза2
ГидротораксИмеется1
Отсутствует0
СтадияIII1
IV2
Циторедуктивная операцияПроведена1
Не проведена0
Размер остаточной опухоли<2 см1
>2 см2
ХимиотерапияПрепаратами платины1
Другие схемы0
Плоидность опухолиАнэуплоидные1
Диплоидные2

При проведении многофакторного дискриминантного анализа оказалось, что наиболее значимыми факторами для разделения больных с хорошим и плохим прогнозом были гинекологический статус, размер остаточной опухоли, гидроторакс и плоидность опухоли. Определена одна статистически значимая каноническая линейная дискриминантная функция - КЛДФ (р=0,00001).

Рассчитаные значения (центроиды) для больных раком яичников с хорошим (-2,24016) и плохим (0,34847) прогнозами представлены на чертеже.

Середина расстояния между центроидами (-0,94584) является дискриминационным значением (ДЗ). Если при расчете КЛДФ получается значение меньше ДЗ, можно предполагать хороший прогноз заболевания, если расчетное значение превышает ДЗ, предполагается плохой прогноз.

Константа и коэффициенты для расчета КЛДФ представлены в таблице 2.

Таблица 2
Коэффициенты для расчета КЛДФ
ПризнакиЗначения коэффициентов
Гинекологический статус(х1)1,28017
Гидроторакс(х2)0,64462
Остаточная опухоль(x3)1,55890
Плоидность(х4)-0,65926
Константа-4,35465

КЛДФ рассчитывается по следующей формуле:

КЛДФ=-4,35465+х1*1,28017+х2*0,64462+х3*1,55890-х4*0,65926,

где х1-х4 - значения кодов соответствующих признаков.

Сущность способа поясняется примерами.

ПРИМЕР 1. К., 52 лет, ИБ №1910 от 18.05.88. Клинический диагноз: Рак яичников, асцит. Больная в постменопаузе (код 2), гидроторакс отсутствует (код 0). При цитологическом исследовании асцитической жидкости (№147304 от 18.05.88) установлен диагноз железистого рака. С 10.06.88 больной начата химиотерапия (ТИОТЭФ, 5-фторурацил, затем препараты платины). 8 июля 1988 г. произведена пробная лапаратомия, удаление левых придатков и большого сальника. Размер остаточной опухоли >2 см (код 2). При гистологическом исследовании (№ О-185662 от 08.07.88) установлено наличие умереннодифференцированной серозной аденокарциномы с метастазами в большой сальник. Архивные мазки переокрашены по Фельгену, исследованы с помощью анализатора изображений. Установлена анэуплоидная опухоль (код 1).

Подставив данные в приведенную выше формулу, рассчитываем значение КЛДФ. КЛДФ=-4,35465+2,56034+0+3,1178-0,65926=0,66423. Полученное значение больше ДЗ (-0,94584), следовательно, прогноз неблагоприятный. Больная умерла через 13 мес. после начала лечения.

ПРИМЕР 2. Больная С., 67 лет, ИБ №4811 от 10.11.93. Клинический диагноз: Подозрение на опухоль яичника? Толстой кишки? Больная в постменопаузе (код 2), гидроторакс отсутствует (код 0). При цитологическом исследовании асцитической жидкости (№205370 от 10.11.93) установлено наличие единичных мелких папиллярной формы комплексов опухолевых клеток, скорее всего из яичника. 11 ноября 1993 г. выполнена двусторонняя аднексэктомия с резекцией большого сальника. Размер остаточной опухоли <2 см (код 1). При гистологическом исследовании (№ О-210585 от 11.11.93) установлено наличие высокодифференцированной папиллярной цистаденокарциномы яичника. С 30.11.93 начата химиотерапия препаратами платины. Архивные мазки переокрашены по Фельгену, исследованы с помощью анализатора изображений. Установлена диплоидная опухоль (код 2).

Подставив данные в приведенную выше формулу, рассчитываем значение КЛДФ. КЛДФ=-4,35465+2,56034+0+1,5589-1,31852=-1,55393. Полученное значение меньше расчетного (-0,94584), следовательно, предполагается хороший прогноз. Больная умерла в апреле 1999 г., через 65 мес. после начала лечения.

Таким образом, проведение расчетов по представленной выше формуле, которое можно производить с помощью калькулятора или программы Microsoft Exel, позволяет определить значение КЛДФ, сравнить его с дискриминационным значением и с достаточно высокой точностью предсказать хороший или плохой прогноз распространенного РЯ.

На нашем материале КЛДФ позволила в 88,5% случаев правильно предсказать хороший или плохой исход заболевания при оценке 5-летней выживаемости больных РЯ. Классификационный матрикс этой функции представлен в табл.3.

Таблица 3
Классификационный матрикс КЛДФ при оценке 5-летней выживаемости больных РЯ
Наблюдаемые группы% правильного предсказанияПредсказание по КЛДФ
УмерлиЖивы
Больные умерли в теч. 5 лет86,7396
Больные живы в теч. 5 лет100,007
Всего88,53913

Способ по сравнению с известными имеет преимущество, заключающееся в том, что используется материал, полученный во время эвакуации асцитической жидкости во время обследования больной. Полученный материал является достаточным как для установления цитологического диагноза, так и для проведения цитометрических исследований и определения плоидности опухоли. Способ позволяет с точностью 88,5% предсказать хороший или плохой прогноз заболевания у больных распространенным раком яичников при оценке 5-летней выживаемости больных.

Способ прогнозирования течения распространенного рака яичников, включающий цитологическое исследование асцитической жидкости и определение плоидности содержания ДНК с помощью анализа изображения, учета гинекологического статуса больных, наличия или отсутствия гидроторакса и размера остаточной опухоли, отличающийся тем, что вычисляют значение канонической линейной дискриминантной функции (КЛДФ) по формуле: КЛДФ=-4,35465 + код статуса·1,28017 + код гидроторакса·0,64462 + код остаточной опухоли·1,55890 - код плоидности·0,65926, - сравнивают это значение с дискриминантным значением (Д3=-0,94584) и при расчетном показателе меньше ДЗ предполагают благоприятный прогноз заболевания, а при показателе больше ДЗ предполагают неблагоприятный прогноз заболевания.



 

Похожие патенты:
Изобретение относится к области медицины, а именно к онкоурологии, и может быть использовано при диагностике и лечении пациентов, страдающих поверхностным раком мочевого пузыря.

Изобретение относится к области медицины, а именно к патоморфологии и дерматоонкологии. .

Изобретение относится к области биохимии, к получению биологически активных веществ, способам их получения, а именно - к получению веществ, обладающих антигенными и иммуноспецифичными свойствами, и к медицине, а именно к способам диагностики анапластического состояния клетки человека, в частности, при онкологических заболеваниях.

Изобретение относится к области иммунологии. .

Изобретение относится к области медицинской биохимии и касается способа ранней и доклинической диагностики цервикального рака. .
Изобретение относится к медицине, а именно к онкологии, и может быть использовано для своевременного определения времени прогрессии рака тела матки и назначения адекватного лечения.

Изобретение относится к медицине, а именно к офтальмоонкологии, и предназначено для повышения точности прогнозирования метастазирования увеальной меланомы. .

Изобретение относится к иммунодиагностике и может быть использовано для обнаружении рецидивов и метастазов до их клинического проявления у больных раком легкого и определения сроков и вида противоопухолевой терапии после проведения оперативного удаления очага поражения.
Изобретение относится к области медицины, в частности к онкологии, и может быть использовано для точного предсказания чувствительности или резистентности опухоли к химиотерапии у больных раком молочной железы.

Изобретение относится к области медицины и касается композиций и способов для лечения и диагностики рака, в особенности, рака легких

Изобретение относится к диагностике гепатоцеллюлярной карциномы

Изобретение относится к области медицины и касается белков, относящихся к семейству Bcl-2, их фрагментов, а также к их применению для пациентов со злокачественной опухолью

Изобретение относится к медицине, точнее к диагностике, а именно к способам исследования биологического материала
Изобретение относится к медицине и касается способа прогнозирования развития тяжелого геморрагического синдрома у больных с впервые выявленным острым промиелоцитарным лейкозом

Изобретение относится к области медицины, а именно онкологии

Изобретение относится к медицине и касается способа обнаружения неопластических заболеваний исходя из оценки солюбилизированного физиологического образца

Изобретение относится к медицине и касается способа диагностики in vitro заболевания печени

Изобретение относится к области медицины, а именно к маммологии, и касается способа выявления группы риска генетических мутаций и пролиферации у пациенток с доброкачественными узловыми образованиями молочной железы, в которой может развиться рак
Наверх