CC BY
0в положении сидя. СМАД выполняли по общепринятой методике на 2-й день лечения ТКИ. Степень АГ классифицировали в соответствии с действующими рекомендациями ESC (2018), а также CTCAE 5.0. Мы проанализировали распространенность следующих фенотипов АД: нон-диппинг фенотип АГ, АГ белого халата, маскированная и маскированная изолированная ночная АГ. Всем пациентам было рекомендовано принимать ленватиниб утром в 10:00. 12 (36%) пациентов имели АГ в анамнезе и целевое АД было достигнуто до начала лечения ТКИ.
Результаты
У 42,4% больных зарегистрирована АГ I—III степени по CTCAE 5.0. По данным клинического измерения АД на 2-е сутки, у 30,3% больных отмечена АГ согласно классификации ESC (2018), при этом АГ была подтверждена по данным СМАД в 90,9% случаев. Основным профилем ночного снижения АД являлся нон-диппинг фенотип (наблюдался у 100% обследованных). При сравнении результатов клинического измерения АД и данных СМАД маскированная АГ диагностирована у 57,6% больных, истинная АГ — у 30,3%, истинная нормотония — у 12,1%, АГ белого халата не встречалась в данной когорте. Скрытая изолированная ночная гипертония стала преобладающим фенотипом АД у исходно нормотен-зивных пациентов с солидными опухолями на 2-й день лечения ТКИ (коэффициент распространенности 1,49; 95% ДИ: 1,08-1,65).
Выводы
АГ относится к ранним нежелательным явлениям при назначении ТКИ. СМАД служит важным инструментом ранней диагностики данного типа вторичной АГ. Скрытая изолированная ночная гипертония стала наиболее распространенным фенотипом среди исходно нормотензивных пациентов, получавших ТКИ.
Список литературы
1 Jayson G C , Kerbel R , Ellis L M et al Antiangiogenic therapy in oncology: current status and future directions // Lancet 2016; 388:518 .
2 Ranpura V , Hapani S , Wu S et al Treatment-related mortality with bevacizumab in cancer patients: a meta-analysis // JAMA 2011;305(5):487.
3 Mulas O , Caocci G , Mola B et al Arterial hypertension and tyrosine kinase inhibitors in chronic myeloid leukemia: A systematic review and meta-analysis . Front // Pharmacol . 2021;12:674748 . DOI: 10 ,3389/fphar. 2021. 674748.
СУБКЛЕТОЧНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОНКОЛОГИИ
МикроРНК плазмы крови как потенциальные диагностические маркеры глиальных опухолей высокой степени злокачественности
Авторы:
(1) Гвалдин Дмитрий Юрьевич, dgvaldin@gmail.com, ФГБУ «НМИЦ онкологии» Минздрава России, Ростов-на-Дону
(2) Петрусенко Наталья Александровна, ФГБУ «НМИЦ онкологии» Минздрава России, Ростов-на-Дону
(3) Росторгуев Эдуард Евгеньевич, ФГБУ «НМИЦ онкологии» Минздрава России, Ростов-на-Дону
(4) Кузнецова Наталья Сергеевна, ФГБУ «НМИЦ онкологии» Минздрава России, Ростов-на-Дону
(5) Тимошкина Наталья Николаевна, ФГБУ «НМИЦ онкологии» Минздрава России, Ростов-на-Дону
Ключевые слова
глиобластомы, диагностические маркеры, микроРНК, машинное обучение Актуальность
Глиомы относятся к наиболее инвазивным опухолям головного мозга, характеризующимся высокой смертностью и частотой рецидивов. На сегодняшний день сохраняется необходимость в разработке малоинвазив-ных высокоинформативных методов ранней диагностики глиом высокой степени злокачественности.
Цель
Исследование микроРНК плазмы крови как потенциальных маркеров ранней диагностики глиобластом.
Материалы и методы
На основании открытого набора данных Gene Expression Omnibus NCBI GSE150956 была сформирована группа образцов плазмы пациентов с установленным диагнозом «глиобластома», подвернутых секвениро-ванию микроРНК (n=35). В качестве группы сравнения использовали образцы доноров (n=96). Разработку моделей машинного обучения проводили с использованием пакета caret в программной вычислительной среде R версии 4.0.4. Для оценки качества полученных моделей выполняли ROC-анализ с применением пакета pROC. Для обучения моделей использовали методы случайного леса (random forest) и ближайших соседей (k-nearest neighbor).
Результаты
В модель, обученную методом k-nearest neighbors, входили следующие микроРНК: hsa-miR 3180, hsa-miR 3180 5p, hsa-miR 6782 5p, hsa-miR 182 5p, hsa-miR 3184 5p, hsa-miR 1225 3p, hsa-miR 92b 3p, hsa-miR 133b, hsa-miR 6852 3p, hsa-miR 6870 5p, hsamiR 670 3p, hsa-miR 6720 5p, hsa-miR 3663 5p, hsamiR 654 5p. Критерии качества модели: положительная прогностическая ценность — 0,9; отрицательная прогностическая ценность — 1; 95% ДИ 0,7513-0,9987, p < 0,0001. Значения AUC тестового набора превышали 0,9. В модель, обученную методом random forest, входили следующие микроРНК: hsa-miR 5010 5p, hsa-miR 182 5p, hsa-miR 758 3p, hsa-miR 96 5p, hsa-miR 133a 5p, hsa-miR 3180, hsa-miR 3180 3p, hsa-miR 6782 5p, hsa-miR 1304 5p, hsa-miR 3937, hsa-miR 100 5p, hsa-miR 1182 3p, hsa-miR 113b, hsa-miR 670 3p, hsa-miR 4701 5p. Критерии качества модели: положительная прогностическая ценность — 1; отрицательная прогностическая ценность — 1; 95 % ДИ 0,8316 1,0; p<0,0001. Значения AUC тестового набора также были выше 0,9.
Выводы
По результатам исследования были выявлены общие для обоих классификаторов микроРНК, которые являются кандидатами для разработки диагностической панели малоинвазивного выявления глиальных опухолей высокой степени злокачественности.
Список литературы
1. Gvaldin D X Pushkin A A, Timoshkina N N, Rostorguev E E, Nalgiev A M, Kit O I . Integrative analysis of mRNA and miRNA
sequencing data for gliomas of various grades // Egyptian Journal of Medical Human Genetics . 2020;21(1):1-17 . (In Russ . ) .
https://doi . org/10 . 1186/s43042-020-00119-8 2 . Kuhn M . A Short Introduction to the caret Package // R Found Stat Comput, 2015, 1-10 p .
Влияние дефицита глюкозы на выход клеток из стадии индуцируемого доксорубицином клеточного старения
Авторы:
(1) Замкова Мария Анатольевна, zamkovam@gmail.com, ФГБУ «НМИЦ онкологии им. Н.Н. Блохина» Минздрава России, Москва
(2) Персиянцева Надежда Александровна, nadushka99@gmail.com, ФГБУ «НМИЦ онкологии им. Н.Н. Блохина» Минздрава России, Москва
Ключевые слова
клеточное старение, р21, аутофагия, химиотерапия
Актуальность
Использование низких доз химиопрепаратов при лечении онкологии снижает риск развития нежелательных побочных эффектов, но в то же время «вводит» опухолевые клетки в стадию клеточного старения, являющейся обратимой для отдельных клеток, которые возвращаются к повторной пролиферации и дают колонии рецидивной опухоли. Клетки в данной стадии обладают отличным от раковых клеток метаболизмом, а также изменениями в потребности в питательных веществах (глутамин, глюкоза), что может влиять на перепрограммирование транскрипции генов, в результате которого происходит возврат к пролиферации отдельных клеток [1].
Цель
Установить влияние дефицита глюкозы в культуральной среде на способность клеток, находящихся в стадии индуцируемого низкими дозами химиопрепарата клеточного старения, к выходу из этой стадии и возврату к повторной пролиферации.
