CC BY
16
КЛИНИКО-МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ МОЛЕКУЛЯРНО-ГЕНЕТИЧЕСКИХ КЛАСТЕРОВ ТРИЖДЫ НЕГАТИВНОГО РАКА МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ
oncovestnik.ru/archive/zhurnaly-za-2022-god/tom-13-nomer-1-2022-g/kliniko-morfologicheskie-osobennosti-molekulyarno-geneticheskih-klasterov-trizhdy-negativnogo-raka-molochnoj-zhelezy/
12.05.2022
© И.С. Панченко, В.В. Родионов, О.В. Бурменская, В.В. Кометова, В.К. Боженко, М.Г. Шарафутдинов, С.В. Панченко, Л.В. Матвеева, 2022
УДК 618.19-006.699-036
И.С. Панченко1, В.В. Родионов2, О.В. Бурменская2, В.В. Кометова2, В.К. Боженко3, М.Г. Шарафутдинов1, С.В. Панченко1, Л.В. Матвеева1
1ФГБОУ ВО «Ульяновский государственный университет», г. Ульяновск
2ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии им. акад. В.И. Кулакова» МЗ РФ, г. Москва
3ФГБУ «Российский научный центр рентгенорадиологии» МЗ РФ, г. Москва
Панченко Иван Сергеевич — аспирант кафедры онкологии и лучевой диагностики медицинского факультета им. Т.З. Биктимирова ФГБОУ ВО «Ульяновский государственный университет, врач-хирург ГУЗ «Областной клинический онкологический диспансер»
432063, г. Ульяновск, ул. Льва Толстого, д. 42, тел.: +7-917-614-07-20, (8422) 32-3905, e-mail: pan91ch@yandex.ru, SPIN-код: 3171-5174, Author ID: 1023772; ORCID ID: 0000-0001-7923-4317
Реферат. Рак молочной железы — является самым распространенным злокачественным новообразованием у женщин во всем мире. Одним из наиболее неблагоприятных биологических подтипов рака молочной железы является трижды негативный рак молочной железы (ТНРМЖ). При данном виде злокачественного новообразования чаще поражаются лица молодого возраста. ТНРМЖ характеризуется частым развитием локорегионарного рецидива и отдаленных метастазов. В настоящее время, по данным молекулярно-генетического профилирования, ТНРМЖ рассматривается как группа опухолей с различным прогнозом, течением и ответом на лечение. В нашем исследовании проведен анализ молекулярно-генетического профилирования 246 случаев трижды негативного рака молочной железы. В генную сигнатуру было включено 45 генов. Методом кластеризации К-средних удалось выделить 4 кластера опухолей, с различными клинико-морфологическими особенностями. Наиболее показательными были пациентки 2 и 3 кластеров, так именно в данных кластерах было
гиперэкспрессировано большинство из предложенных генов. 1 кластер характеризовался гипоэкспрессией, в то время как в 4 кластере преобладали пациентки со средним значениями большинства генов. Каждый из полученных кластеров имел «молекулярно-генетический» портрет, который давал информацию о преобладании в опухоли определенных сигнальных путей, воздействие на которые может рассматриваться как дополнительная опция в лечении пациенток с ТНРМЖ. Удалось обозначить клинико-морфологические особенности, которые статистически достоверно (р<0,05) различались в представленных молекулярно-генетических кластерах: клиническая стадия, категория N гистологический вариант, степень злокачественности опухоли, уровень №67. Кроме того, при сопоставлении иммуногистохимического (ИГХ)-подтипа опухоли с данными молекулярно-генетического исследования, оказалось, что наиболее гетерогенным из представленных 4 молекулярно-генетических кластеров, был четвертый кластер, в котором только 64,1% были истинно трижды негативными. Таким образом, молекулярно-генетическое профилирование трижды негативного рака молочной железы, на наш взгляд, должно рассматриваться как перспективный метод диагностики данного подтипа рака молочной железы, позволяющий подобрать персонализированное лечение для пациента.
Ключевые слова: трижды негативный рак молочной железы (ТНРМЖ), кластеризация, молекулярно-генетическое профилирование, клинико-морфологические особенности, генная сигнатура, локорегионарный рецидив, отдаленные метастазы.
Введение
Рак молочной железы (РМЖ) является одним из самых распространенных злокачественных новообразований у женщин [1]. По данным GLOBOCAN, в 2020 году заболеваемость РМЖ в мире составляет 2 261 419 случаев, что составляет 11,7% от всех случаев злокачественных новообразований (ЗНО) [2]. По-прежнему, самая высокая заболеваемость РМЖ регистрируется в экономически развитых странах: в Австралии или Новой Зеландии и составляет 95,5 случаев на 100 000 населения, в Западной Европе данный показатель ниже — 90,7 случаев на 100 000 населения, в США — 89,4 случаев на 100 000 населения [2]. В Российской Федерации (РФ) в 2019 г. среди женщин было выявлено 73 918 новых случаев РМЖ, показатель заболеваемости составил 53,34 на 100 тысяч женского населения [3]. Заболеваемость РМЖ в Ульяновской области в 2019 году составила 46,33 на 100 тысяч женского населения, причем с каждым годом наблюдается рост числа заболевших [3]. Изучение трижды негативного рака молочной железы (ТНРМЖ) является крайне актуальной задачей для специалистов онкологов-маммологов, по ряду причин. Во-первых, это достаточно распространенная опухоль, на ее долю приходится около 10-20% всех случаев РМЖ [4]. Во-вторых, ТНРМЖ — эта подгруппа опухолей без каких-либо дополнительных опций лечения, кроме системной полихимиотерапии [5]. В-третьих, ТНРМЖ — это прогностически наиболее неблагоприятный подтип, характеризующийся частым развитием
локорегионарного рецидива и отдаленных метастазов, а также худшей общей выживаемостью по сравнению с другими подтипами РМЖ [6-8], несмотря на хороший ответ на лекарственную терапию [9], особенно на неоадъювантную полихимиотерапию [10]. Исходя из вышеперечисленных фактов, становится понятно, что ТНРМЖ — это не отдельный вид РМЖ с отрицательными стероидными (эстрогеновыми и прогестероновыми) и HER2/neu-рецепторами, а обширная группа опухолей с разным течением, прогнозом и ответом на лечение. В связи с этим, а также в связи с бурным развитием молекулярной медицины, в настоящее время активно ведется изучение молекулярно-генетического портрета ТНРМЖ [11]. Мы можем обратиться к следующим молекулярно-генетическим классификациям ТНРМЖ.
В 2011 году Lehmann et al. на основании данных 587 пациентов с ТНРМЖ, разработали классификацию, в которой выделили 6 подтипов ТНРМЖ: базально-подобный 1 (BL1), базально-подобный 2 (BL2), мезенхимальный (M), мезенхимальный-стволоподобный (MSL), иммуномодуляторный (IM), люминальный андрогеновый подтип (LAR) [12]. Для каждого из указанных классов опухолей были определены специфичные гены, участвующие в регуляции клеточно-опосредованных и ДНК-зависимых процессов [13].
Следующей попыткой классифицировать ТНРМЖ, явилась работа Burstein et al. На основании данных ДНК и РНК-профилирования, авторами было выделено 4 подтипа ТНРМЖ: люминальный андрогеновый (LAR), мезенхимальный (MES), базальный иммуно-супрессивный (BLIS), базальный иммуно-активированный (BLIA) [14].
В дальнейшем, Liu et al., используя анализ матричной РНК и длинной некодирующей РНК у 165 пациенток, выделили 4 кластера опухолей: иммуномодуляторный (IM), люминальный андрогеновый (LAR), мезенхимальный (MES), базально-иммуносупрессивный (BLIS) [15].
Ввиду вышесказанного, нам представляется актуальным изучение молекулярно-генетических особенностей ТНРМЖ. В настоящем исследовании, на основании данных генетического строения опухоли (набор из 45 генов), мы попытались выделить отдельные молекулярно-генетические кластеры трижды негативного рака молочной железы, которые отличались бы друг от друга по клинико-морфологическим особенностям, а также определить истинно трижды негативные случаи, путем сравнения данных ИГХ-анализа и молекулярно-генетического тестирования.
Материал и методы
В настоящем исследовании приняли участие 246 пациенток с морфологически верифицированным инвазивным трижды негативным раком молочной железы Т1-4 N0-3 M0-1. Включались пациентки с первично операбельным (Т-^N^M^, местно-распространенным первично неоперабельным (Т-^N^M^ T4N0M0) и
метастатическим (М1) раком молочной железы. Все пациентки получали лечение на базе ГУЗ «Областной клинический онкологический диспансер» г. Ульяновска и ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Минздрава России, в период с 2014 по 2020 гг. Пациентки с другими ИГХ-подтипами РМЖ из исследования были исключены. Согласно дизайну исследования отдельно были выделены пациентки четырех молекулярно-генетических кластеров.
В анализ были включены гистологические препараты, данные истории болезней и амбулаторных карт пациентов (анамнестические, клинические, лабораторно-инструментальные). На все исследования было получено разрешение этической комиссии ФГБОУ ВО «Ульяновский государственный университет». Исследования проводились с соблюдением законодательства РФ, этических норм и принципов Декларации Хельсинки (1964) со всеми последующими дополнениями и изменениями, регламентирующими научные исследования на биоматериалах, полученных от людей, а также международным руководством для биомедицинских исследований с вовлечением человека (International ethical guidelines for biomedical research involving human subjects) Совета международных организаций медицинских наук (CIOMS). Все первичные данные пациенток были обезличены в соответствии с требованиями п. 3 ст. 6 действующего Федерального закона №152-ФЗ «О персональных данных».
Молекулярно-генетическое исследование выполнялось на базе ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Минздрава России.
Во всех опухолевых образцах мы определяли показатели уровни экспрессии 45 различных генов, а именно генов гормональных рецепторов (ESR1, PGR, AR), генов рецепторов ростовых факторов (ERBB2, GRB7, EGFR, FGFR4), генов, которые отвечают за пролиферацию, митоз, формирование веретена деления и регуляцию клеточного цикла (MKI67, MYBL2, CCNB1, AURKA, BIRC5, MYC, CCND1, CCNE1, CDKN2A, KIF14, PPP2R2A, PTTG1, SFRP1, TMEM45B, TMEM45A, TPX2), генов, регулирующих миграцию, инвазию, митоз, организацию цитоскелета (MMP11, CTSL2, EMSY, PAK1, ANLN), генов апоптоза (BCL2, BAG1, PTEN), генов, которые участвуют в регуляции процессов репарации и репликации ДНК (TYMS, EXO1, UBE2T, TPT1), генов, являющихся маркерами дифференцировки клеток (SCGBA2, KRT5, MIA), генов, которые регулируют транскрипцию (GATA, FOXA1, ZNF703, NAT1), а также генов, ответственных за иммунные процессы (CD68, TRA, PD-L1).
Для проведения молекулярно-генетического исследования парафиновые срезы толщиной 4,5 мкм в количестве 3 штук помещали в сухие пластиковые пробирки объемом 1,5 мл. Перед выделением тотальной РНК проводили предварительную изоляцию парафина и обработку образцов протеиназой К в специализированных буферах, далее использованы наборы реагентов для выделения РНК «Проба НК-плюс», предусматривающие спиртовое осаждение нуклеиновых кислот.
Полученные препараты РНК сразу использовали для постановки реакции обратной транскрипции со смесью специфичных для каждого гена олигонуклеотидов. По завершении амплификации уровень представленности транскриптомов рассчитывали методом сравнения индикаторных циклов (метод ACq) с нормировкой относительно референсных генов В2М, GUSB, HPRT1. Данные показатели были использованы для построения модели классификации опухолей молочной железы.
Выбор основных характеристик и статистических критериев осуществлялся после изучения распределения признака соответственно критериям нормальности (гистограмма Гаусса) и критерий Колмогорова — Смирнова с поправкой Лиллиефорса. Для количественных переменных с нормальным распределением рассчитывали средние арифметические значения признаков (М) и стандартное отклонение (SD). Для количественных признаков с распределением, значимо отличающимся от нормального, описывали переменные с помощью медианы и интерквартильного размаха (Me(Q1-Q3).
Для сопоставления двух групп количественных переменных, распределенных согласно закону нормального распределения, использовали методы параметрической статистики — t-критерий Стъюдента. При сопоставлении двух групп количественных переменных, несоответствующих закону нормального распределения, использовали методы непараметрической статистики — U-критерий Манна — Уитни.
Для сопоставления двух групп по качественным признакам для расчета р использовали точный критерий Фишера (для небольших по объему групп), при больших группах использовали критерий х2 Пирсона. Различия считали статистически значимыми при р<0,05.
С целью выявления степени взаимосвязи количественных признаков проводили корреляционный анализ Person для параметрических данных и коэффициент ранговой корреляции р Spearman (для непараметрических данных). Производили расчет коэффициента корреляции и уровня его значимости.
Для построения модели прогноза, а также отнесения исследуемой переменной к той или иной группе (кластеру), на основании исследования у него некоторого числа признаков применяли многофакторный анализ (дискриминантный).
Разработка алгоритмов молекулярно-генетического подтипа опухоли осуществлялась с использованием дискриминантного анализа с помощью программ статистической обработки результатов Statistica 12 и SPSS 22.
Исследование проводилось с использованием информации о данных экспрессии 45 генов. Мы попытались воспроизвести классификацию Burstein et al. С помощью статистической обработки, используя метод кластеризации К-средних, генерировали подтипы ТНРМЖ. Оптимальное количество полученных кластеров
было равно 4. При данном варианте классификации — были продемонстрированы статистически достоверные различия между клинико-морфологическими показателями.
Результаты
На основе методов кластеризации (метод К-средних) была разработана модель, позволившая выделить 4 молекулярно-генетических кластера: в 1 кластер вошли 90 человек, во 2 кластер — 87, в 3 — 30, в 4 — 39 пациенток. Таким образом, большую часть пациенток составляли представители 1 и 2 кластеров (69,96%).
При анализе молекулярно-генетического профиля оказалось, что в 1 кластере были представлены пациентки с гипоэкспрессией большинства генов. Во 2 кластер вошли пациентки с гиперэкспрессией генов гормональных рецепторов, рецепторов факторов роста, а также факторов транскрипции. В 3 кластере преобладали пациентки с гиперэкспрессией группы генов, ответственных за регуляцию пролиферации, митоз, формирование веретена деления и регуляцию клеточного цикла, генов, регулирующих клеточный транспорт, процессы репликации и репарации ДНК, маркеров дифференцировки опухолевых клеток и генов, регулирующих иммунные процессы. 4 кластер был представлен пациентками со средними значениями большинства генов (табл. 1).
Таблица 1. Распределение генов по кластерам
Table 1. Distribution of genes by clusters
Гены Значение Кластеры
гиперэкспрессия умеренная гипоэкспрессия экспрессия
ESR1 Группа рецепторов 2 1,3 4
- гормонов -
PGR 2 1,3 4
AR 2 1,3 4
ERBB2 Группа рецепторов 2 3 1=4
-ростовых факторов -
GRB7 3 2,4 1
EGFR 2 3,4 1
FGFR4 2 1,3 4
МК167 Группа генов, 3 2,4 1
- регулирующих -
MYBL2 пролиферацию, 3 2,4 1
- митоз, -
CCNB1 формирование 3 2,4 1 -веретена деления и -
AURKA регуляцию клеточного цикла 3 2,4 1
В^С5 3 2,4 1
MYC 3 2,4 1
CCND1 3 2,4 1
CCNE1 3 2,4 1
CDKN2A 3 2,4 1
KIF14 3 2,4 1
PPP2R2A 3 2,4 1
PTTG1 3 2,4 1
SFRP1 3 2,4 1
ТМЕМ45В 2 1 3=4
ТМЕМ45А 3 1,2 4
ТРХ2 3 2,4 1
ММР11 Группа генов, регулирующих миграцию клеток, 2 3,4 1
CTSL2 3 2,4 1
EMSY инвазию, организацию 3 2,4 1
РАК1 цитоскелета 3 2,4 1
ANLN 3 2,4 1
BCL2 Гены апоптоза 2=3 4 1
BAG1 3 2,4 1
PTEN 3 2,4 1
TYMS Группа генов, регулирующих репликацию и репарацию ДНК 3 2,4 1
ЕХ01 3 2,4 1
иВЕ2Т 3 2,4 1
ТРТ1 2=3 4 1
SCGB2A2 Маркеры дифференцировки клеток и 2 1,3 4
KRT5 3 2,4 1
М1А коэкспрессированные с ними гены 3 2,4 1
GATA3 Факторы 2 1,3 4
- транскрипции -
FOXA1 2 1,3 4
ZNF703 2 1,3 4
NAT1 2 1,3 4
CD68 Гены иммунной 3 2,4 1
-системы -
TRA 3=4 1 2
PD-L1 3 4 1=2
При анализе возрастного состава пациентки старшей группы (>51 год) преобладали над молодыми пациентками (<50 лет). Общее число старших пациенток составило 181 человек, младших — 65 человек.
При определении размера первичного опухолевого очага, мы подразделяли всех пациентов на 2 группы: с размером опухоли <20 мм, >21 мм. Чаще всего встречались пациентки с большим размером новообразования.
При анализе клинической стадии оказалось, что преобладали случаи со IIA (98) и IA стадиями — (49). Причем у пациенток 3 кластера чаще диагностировалась IA стадия (23,33% случаев). У пациенток 2 кластера преобладала IIA стадия (52,87% случаев). Пациентки с IV клинической стадией заболевания чаще встречались в 4 кластере (12,82% случаев). Найденные различия обладали статистической значимостью (р<0,001) (табл. 2).
Таблица 2. Распределение пациенток по клиническим стадиям Table 2. Distribution of patients by clinical stages
Стадия Число пациенток в кластере, абс., % p-value
1 2 3 4 Всего, абс.
IA 20 22,22% 16 18,39% 7 23,33% 6 15,38% 49
IB 0 0 0 1 2,56% 1
IIA 31 34,44% 46 52,87% 7 23,33% 14 35,90% 98
IIB
20 13 5 3 41
22,22% 14,94% 16,67% 7,69%
IIIA 4 4,44% 5 5,75% 5 16,67% 5 12,82% 19
IIIB % % со ,7 4 4,60% 2 6,67% 5 12,82% 18
IIIC 6 6,67% 2 2,30% 3 10,00% 0 11
IV 2 2,22% 1 1,15% 1 3,33% 5 12,82% 9
Всего, абс. 90 87 30 39 246
При анализе статуса регионарных лимфатических узлов наибольшую тенденцию к различию (р<0,05) продемонстрировали пациентки 2 и 3 кластеров. Метастазы в лимфатические узлы встречались чаще в 3 кластере (56,66% случаев), во 2 кластере чаще регистрировались случаи без метастатического поражения (75,86% случаев) (табл. 3).
Таблица 3. Распределение пациенток по статусу регионарных лимфоузлов Table 3. Distribution of patients by status of regional lymphatic nodes
Статус регионарных Число пациенток в кластере, абс., % p-
лимфоузлов value
2 3 4 Всего 0,0029
Абс.
1
N+
27
30,00%
19
21,84%
16
53,33%
14
35,90%
87
N0
61
67,78%
66
75,86%
13
43,33%
19
48,72%
159
Не удалены 2 2 1 6 11
2,22% 2,30% 3,33% 15,38%
Всего, абс. 90 87 30 39 246
При анализе гистологических вариантов опухолей оказалось, что медуллярный (в том числе атипичный медуллярный) тип статистически значимо (р<0,05) чаще встречался у представительниц 2 кластера (57,47% случаев). В других кластерах преобладали пациентки с инвазивным неспецифическим подтипом опухоли (табл. 4). Стоить отметить, что пациентки 3 кластера чаще, чем пациентки других кластеров имели атипичные морфологические формы опухолей (апокриново-клеточный, муцинозный, инвазивный метапластический и другие).
Таблица 4. Распределение пациенток по гистологическим подтипам
Table 4. Distribution of patients by hystological subtypes
Гистологические подтипы Число пациенток в кластере, абс., % p-value
1 2 3 4 Всего 0,000001
Абс.
Инвазивный 73 29 13 25 140
неспецифический 81,11% 33,33% 43,33% 64,10%
Инвазивный дольковый 5 0 5 3 13
5,56% 0,00% 16,67% 7,69%
Медуллярный 10 50 2 4 66
11,11% 52,47% 6,67% 10,26%
Атипичные формы 2 8 10 7 27
2,22% 9,20% 33,33% 17,98%
Всего, абс. 90 87 30 39 246
При анализе степени злокачественности опухолевых образцов между кластерами, удалось выявить статистически значимые различия (р<0,05): во 2 кластере преобладали пациентки с G3 (74,71% случаев), в 4 кластере — G1-G2 (61,54% случаев) (табл. 5).
Таблица 5. Распределение пациенток по степени злокачественности Table 5. Distribution of patients by degree of malignancy
Степень Число пациенток в кластере, абс., % p-
злокачественности value
1 2 3 4
Всего, 0,0078 абс.
G1-G2 38 22 15 24 99
42,2% 25,9% 50% 61,54%
G3 52 65 15 15 147
57,78% 74,71% 50% 38,46%
Всего, абс. 90 87 30 39 246
Уровень Ki67 описывался по закону ненормального распределения (р<0,05 по Колмогорову — Смирнову с поправкой Лиллиефорса). Средние значения данного признаки описывались медианой (Ме, мм) и интерквартильным размахом (Q1-Q3). Медиана Ki67 составила 47% (3; 100). Было продемонстрировано, что преобладали пациентки с высоким уровнем Ki67 (>31%) — 155 случаев. У пациенток 2 кластера статистически значимо чаще (р<0,001) определялся высокий уровень Ki67 (85,06% случаев), в то время как у пациенток 3 кластера преобладали случаи с низким Ki67 (46,67% случаев) (табл. 6).
Таблица 6. Распределение пациенток по уровню Ki67 Table 6. Distribution of patients by level of Ki67
Уровень Ki67 Число пациенток вкластере, абс., % р-value
1 2 3 4 Всего, абс. 0,000001
14% и менее 8 4 14 7 33
8,89% 4,60% 46,67% 17,95%
15-30% 24 9 7 18 58
26,67% 10,34% 23,33% 46,15%
31% и более 58 74 9 14 155
64,44% 85,06% 30,00% 35,90%
Всего, абс. 90 87 30 39 246
При сопоставлении ИГХ-данных и данных, полученных при молекулярно-генетическом анализе оказалось, что большинство представленных случаев соответствовало трижды-негативному подтипу (226 случаев), 16 случаев соответствовало люминальному В HER2/neu-негативномy 3 — ЕгЬЬ2-позитивному, 1
— люминальному А. Пациентки 4 кластера имели наиболее неоднородную структуру: 33,33% случаев относилось к люминальному В HER2/neu-негативному, 2,56% — к люминальному А (табл. 7).
Таблица 7. Распределение пациенток по предварительному молекулярно-генетическому подтипу
Table 7. Distribution of patients pre-molecular genetic subtype
Предварителный Число пациенток в кластере, абс., % р-value
молекулярно-генетический -
подтип 1 2 3 4 Всего, 0,000001
абс.
Трижды негативный 87 96,67% 87 100% 27 90,00% 25 64,10% 226
Люминальный В HER2-neu негативный 2 2,22% 0 1 3,33% 13 33,33% 16
ЕгЬЬ2-позитивный 1 1,11% 0 2 6,67% 0 3
Люминальный А 0 0 0 1 2,56% 1
Всего, абс. 90 87 30 39 246
Обсуждение
ТНРМЖ является распространенной формой РМЖ [4]. До сих пор лекарственная терапия данной формы РМЖ опирается на использование различных схем химиотерапии [16]. В настоящее время появляется большое число работ, которые рассматривают ТНРМЖ с точки зрения молекулярно-генетического строения [12, 14]. Благодаря данным работам, появляются новые опции лечения. Р. Narayan et а1. продемонстрировали эффективность иммунотерапии — использования атезолизумаба в сочетании с наб-паклитакселом у пациенток с метастатическим тройным негативным раком молочной железы [17]. Использование PARP-ингибиторов, особенно у пациенток с наличием BRCA 1,2 мутаций [18], m-TOR-ингибиторов [19], Р13К-ингибиторов [20, 21] приводит к достижению успеха в лечении.
Согласно дизайна нашего исследования, из 246 случаев ТНРМЖ было сформировано четыре молекулярно-генетических кластера. Проведен анализ их клинико-морфологических особенностей, а также сравнение результатов ИГХ и
молекулярно-генетического исследований.
При анализе клинико-морфологических характеристик опухоли в представленных молекулярно-генетических кластерах статистически значимые различия между кластерами, удалось продемонстрировать по клинической стадии, статусу регионарных лимфатических узлов, гистологическому варианту опухолевого образования, степени злокачественности опухоли, уровню Ki67.
Клиническая стадия и статус регионарных лимфатических узлов высокозначимо (р<0,001) коррелировали с молекулярно-генетическими кластерами, так же как и степень злокачественности опухоли (р<0,05).
Медуллярный вариант опухоли чаще встречался у пациенток 2 кластера, атипичные гистологические формы — у пациенток 3 кластера (р<0,001). Медуллярный гистологический подтип по данным исследования Lehmann et al., ассоциировался с пациентками IM-подтипа [12], также как и с больными из 2 кластера по данным нашего исследования. Атипичные гистологические формы, в частности метапластический вариант, по данным Lehmann et al. чаще встречались у пациенток с MSL-подтипом, также как у пациентов 3 кластера.
Уровень Ki67 обладал высокой статистической значимостью в нашем исследовании (р<0,001). У пациенток 2 кластера чаще встречались случаи с высоким уровнем Ki67 (85,06% случаев), в то время как у пациенток 3 кластера преобладали случаи с низким Ki67 (46,67%). Согласно данным литературы BL-1 подтип, предложенный Lehmann et al., характеризовался высокопролиферативным потенциалом, как и предложенный нами 2 кластер [12].
Молекулярно-генетический портрет опухоли были лучше всего описан у пациенток 2 и 3 кластеров, так как именно в них было гиперэкспрессировано большинство из предложенных генов. Во 2 кластере преобладали случаи с гиперэкспрессией генов гормональных рецепторов (ESR, PGR, AR), рецепторов фактора роста (ERBB2, EGFR, FGFR4), факторов транскрипции (GATA, FOXA1, ZNF703, NAT1). При сравнении нашей классификации с классификацией, предложенной Lehmann et al., мы можем увидеть, что 2 кластер более соответствовал BL-2, LAR, M и MSL-подтипам за счет преобладания генов рецепторов ростовых факторов (FGFR4) и генов — регуляторов транскрипции (FOXA 1) [12]. При сравнении с классификацией Burstein et al., оказалось, что 2 кластер имеет больше совпадений с LAR-подтипом, за счет генов гормональных рецепторов (ESR1, PGR, AR) и BLIS-подтипом, за счет генов — регуляторов транскрипции (FOXA1, NAT1) [14].
В 3 кластере преобладали пациентки с гиперэкспрессией группы генов, ответственных за регуляцию пролиферации, митоза, формирование веретена деления и регуляцию клеточного цикла (MKI67, MYBL2, CCNB1, AURKA, BIRC5, MYC, CCND1, CCNE1, CDKN2A, KIF14, PPP2R2A, PTTG1, SFRP1, TMEM45A, TPX2), генов, регулирующих клеточный транспорт (CTSL2, EMSY, PAK1, ANLN), процессы репликации и репарации ДНК (TYMS, EXO1, UBE2T), маркеров дифференцировки
опухолевых клеток (KRT5, MIA) и генов, регулирующих иммунные процессы (CD68, PD-L1). При сравнении с классификацией Lehmann et al, было показано, что 3 кластер имел много совпадений с BL-1 подтипом за счет генов (MKI67, AURKA, BIRC5, MYC, EXO-1), MSL подтипом за счет генов (ММР11), LAR подтипом (KRT5) [12]. При сравнении с классификацией, предложенной Burstein et al, 3 кластер имел больше всего совпадений с MES-подтипом за счет генов (CCNB1, AURKA, BIRC5, PTTG1, TPX2, MMP11, ANLN, UBE2T), LAR-подтипом за счет генов (MYC, SFRP1, KRT5, MIA), BLIA-подтипом за счет генов (CDKN2A, KIF14) [14].
Заключение
В результате проведения кластерного анализа методом К-средних, на основании данных 45 генов, на примере 246 случаев трижды негативного рака молочной железы, удалось выделить 4 кластера пациентов со статистически достоверными различиями по клинико-морфологическим признакам. Молекулярно-генетическое профилирование трижды негативного рака молочной железы, на наш взгляд, должно рассматриваться как перспективный метод диагностики данного подтипа рака молочной железы, позволяющий подобрать персонализированное лечение для пациента.
Информация о конфликте интересов
Авторы заявляют об отсутствии возможных конфликтов интересов. Литература
1. Давыдов М.И. Заболеваемость злокачественными новообразованиями населения России и стран СНГ в 2004 г. / М.И. Давыдов, Е.М. Аксель // Вестн. РОНЦ им. Н.Н. Блохина РАМН. — 2006. — Т. 17, №3. — С. 45.
2. Sung H., Ferlay J., Siegel R.L., et al. Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries // CA Cancer J. Clin. — 2021 May. — 71 (3). — P. 209-249. doi: 10.3322/caac.21660
3. Каприн А.Д. Злокачественные новообразования в России в 2019 году / А.Д. Каприн, В.В. Старинский, А.О. Шахзадова. — М.: МНИОИ им. П.А. Герцена — филиал ФГБУ «НМИЦ» Минздрава России, 2020. — 252 с.
4. Dent R., Trudeau M., Pritchard K.I., et al. Triple-negative breast cancer: clinical features and patterns of recurrence // Clin. Cancer Res. — 2007 Aug 1. — 13 (15 Pt 1). — P. 4429-34. doi: 10.1158/1078-0432
5. Kumar P., Aggarwal R. An overview of triple-negative breast cancer // Arch. Gynecol. Obstet. — 2016 Feb. — 293 (2). — P. 247-69. doi: 10.1007/s00404-015-3859-y
6. Bauer K.R., Brown M., Cress R.D., et al. Descriptive analysis of estrogen receptor (ER)-negative, progesterone receptor (PR)-negative, and HER2-negative invasive breast cancer, the so-called triple-negative phenotype: a population-based study from the California cancer Registry // Cancer. — 2007 May 1. — 109 (9). — P. 17218. doi: 10.1002/cncr.22618
7. Li X., Yang J., Peng L., et al. Triple-negative breast cancer has worse overall survival and cause-specific survival than non-triple-negative breast cancer // Breast Cancer Res Treat. — 2017 Jan. — 161 (2). — P. 279-287. doi: 10.1007/s10549-016-4059-6
8. van Maaren M.C., de Munck L., Strobbe L.J.A., et al. Ten-year recurrence rates for breast cancer subtypes in the Netherlands: A large population-based study // Int. J. Cancer. — 2019 Jan 15. — 144 (2). — P. 263-272. doi: 10.1002/ijc.31914
9. Chaudhary L.N. Early stage triple negative breast cancer: Management and future directions // Semin Oncol. — 2020 Aug. — 47 (4). — P. 201-208. doi: 10.1053/j.seminoncol.2020.05.006
10. Liedtke C., Mazouni C., Hess K.R., et al. Response to neoadjuvant therapy and long-term survival in patients with triple-negative breast cancer // J. Clin. Oncol. — 2008 Mar 10. — 26 (8). — P. 1275-81. doi: 10.1200/JC0.2007.14.4147
11. Sporikova Z., Koudelakova V., Trojanec R., Hajduch M. Genetic Markers in Triple-Negative Breast Cancer // Clin. Breast Cancer. — 2018 Oct. — 18 (5). — P. e841-e850. doi: 10.1016/j.clbc.2018.07.023
12. Lehmann B.D., Bauer J.A., Chen X., et al. Identification of human triple-negative breast cancer subtypes and preclinical models for selection of targeted therapies // J. Clin. Invest. — 2011 Jul. — 121 (7). — P. 2750-67. doi: 10.1172/JCI45014
13. Yin L., Duan J.J., Bian X.W., Yu S.C. Triple-negative breast cancer molecular subtyping and treatment progress // Breast Cancer Res. — 2020 Jun 9. — 22 (1). — P. 61. doi: 10.1186/s13058-020-01296-5
14. Burstein M.D., Tsimelzon A., Poage G.M., et al. Comprehensive genomic analysis identifies novel subtypes and targets of triple-negative breast cancer // Clin. Cancer Res. — 2015 Apr 1. — 21 (7). — P. 1688-98. doi: 10.1158/1078-0432
15. Liu Y.R., Jiang Y.Z., Xu X.E., et al. Comprehensive transcriptome analysis identifies novel molecular subtypes and subtype-specific RNAs of triple-negative breast cancer // Breast Cancer Res. — 2016 Mar 15. — 18 (1). — P. 33. doi: 10.1186/s13058-016-0690-8
16. Практические рекомендации Российского общества клинической онкологии. Лекарственное лечение злокачественных опухолей / В.М. Моисеенко, О.А. Гладков, М.Б. Стенина, и др. // Злокачественные опухоли. Международный ежеквартальный научно-практический рецензируемый журнал по онкологии. — 2021. — Т. 11, №3, спецвыпуск 2. — С. 119-154.
17. Narayan P., Wahby S., Gao J.J., et al. FDA Approval Summary: Atezolizumab Plus Paclitaxel Protein-bound for the Treatment of Patients with Advanced or Metastatic TNBC Whose Tumors Express PD-L1 // Clin. Cancer Res. — 2020 May 15. — 26 (10). — P. 2284-2289. doi: 10.1158/1078-0432
18. Helleday T. The underlying mechanism for the PARP and BRCA synthetic lethality: clearing up the misunderstandings // Mol Oncol. — 2011 Aug. — 5 (4). — P. 387-93. doi: 10.1016/j.molonc.2011.07.001
19. Zaytseva Y.Y., Valentino J.D., Gulhati P., Evers B.M. mTOR inhibitors in cancer therapy // Cancer Lett. — 2012 Jun 1. — 319 (1). — P. 1-7. doi: 10.1016/j.canlet.2012.01.005
20. Fruman D.A., Rommel C. PI3K and cancer: lessons, challenges and opportunities // Nat. Rev. Drug Discov. — 2014 Feb. — 13 (2). — P. 140-56. doi: 10.1038/nrd4204
21. Arcaro A., Guerreiro A.S. The phosphoinositide 3-kinase pathway in human cancer: genetic alterations and therapeutic implications // CurrGenomics. — 2007 Aug. — 8 (5). — P. 271-306. doi: 10.2174/138920207782446160
