CC BY
23
3J2 0 21 ОПУХОЛИ ЖЕНСКОЙ РЕПРОДУКТИВНОЙ СИСТЕМЫ Том 17 / Vol. 17 TUMORS OF FEMALE REPRODUCTIVE SYSTEM
DOI: 10.17650/1994-4098-2021-17-3-24-36
[ccj
Молекулярно-генетические предикторы метастатического поражения регионарных лимфатических узлов у больных раком молочной железы
В.В. Родионов, О.В. Бурменская, В.В. Кометова, Д.Ю. Трофимов, М.В. Родионова, Л. А. Ашрафян
ФГБУ«Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии им. акад. В.И. Кулакова» Минздрава России; Россия, 117997Москва, ул. Академика Опарина, 4
Контакты: Валерий Витальевич Родионов dr.valery.rodionov@gmail.com
о
£ £
<о
Цель исследования - выявить молекулярно-генетические предикторы метастатического поражения регионарных лимфатических узлов у больных раком молочной железы (РМЖ) на основании анализа профиля экспрессии генов первичной опухоли.
Материалы и методы. В исследование включено 358 больных РМЖ, которым было проведено хирургическое лечение в условиях отделения патологии молочной железы ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии им. акад. В.И. Кулакова» Минздрава России. Из общего числа пациенток, включенных в исследование, у 132 (36,9 %) были диагностированы метастазы как минимум в 1 подмышечный лимфатический узел. Молекулярно-генетическое исследование опухолевой ткани проводилось с применением методики полимеразной цепной реакции с обратной транскрипцией; диагностическая панель состояла из 45 функциональных и 3 референсных генов.
Результаты. Пациентки с метастазами в регионарные лимфатические узлы чаще характеризовались более молодым возрастом (р = 0,006), большими размерами опухолевого узла (p <0,001) и более высоким суммарным баллом злокачественности (p <0,001). Имелись также статистически значимые различия между группами по локализации опухоли (р = 0,005). Сравнительный анализ транскриптомного профиля опухолей выявил статистически значимые отличия между группами в уровне экспрессии 3 генов: TMEM45A (p = 0,016), CCND1 (p = 0,019) и MIA (p = 0,046). С использованием математического моделирования на основании полученных данных была создана предиктивная модель, которая с высокой степенью вероятности (AUC = 0,791) позволяет предсказывать метастатическое поражение регионарных лимфатических узлов у больных РМЖ.
Выводы. Экспрессия генов TMEM45A, CCND1 и MIA в первичной опухоли является маркером лимфогенного мета-стазирования у больных РМЖ. Разработанная предиктивная генетическая сигнатура может стать дополнительным диагностическим инструментом для прогнозирования риска метастатического поражения лимфатических узлов при планировании объема аксиллярной лимфодиссекции у пациенток с РМЖ.
Ключевые слова: рак молочной железы, метастазы в регионарные лимфатические узлы, молекулярно-генетические о факторы прогноза, профиль экспрессии генов, предиктивная модель
Для цитирования: Родионов В.В., Бурменская О.В., Кометова В.В. и др. Молекулярно-генетические предикторы метастатического поражения регионарных лимфатических узлов у больных раком молочной железы. Опухоли женской репродуктивной системы 2021;17(3):24-36. Э01: 10.17650/1994-4098-2021-17-3-24-36.
* Molecular genetic predictors of metastatic lesions of regional lymph nodes in patients
* with breast cancer
o
^ V.V. Rodionov, O. V. Burmenskaya, V. V. Kometova, D. Yu. Trofimov, M. V. Rodionova, L.A. Ashrafyan o
S V.I. Kulakov Research Center of Obstetrics, Gynecology, and Perinatology, Ministry of Health of Russia; 4 Akademika Oparina St.,
S Moscow 117997, Russia
re
Contacts: Valeriy Vitalyevich Rodionov dr.valery.rodionov@gmail.com
Том 17 / Vol. 17
Objective: to identify molecular genetic predictors of metastatic spread to regional lymph nodes in patients with breast cancer (BC) based on the analysis of gene expression profile of the primary tumor.
Materials and methods. The study included 358 patients with BC who underwent surgical treatment in breast cancer department of Academician V.I. Kulakov Research Center of Obstetrics, Gynecology, and Perinatology, Ministry of Health of Russia. Among all included into the study patients, 132 (36.9 %) had metastases in at least one axillary lymph node. Molecular genetic examination of the tumor tissue was carried out using reverse transcription polymerase chain reaction; the diagnostic panel consisted of 45 functional and 3 reference genes.
Results. Patients with metastases to regional lymph nodes were generally younger (p = 0.006), had larger primary tumor (p <0.001) and higher total malignancy score (p <0.001). The groups were also significantly different in tumor location (p = 0.005). Comparative analysis of transcriptome tumor profiling revealed statistically significant differences between groups in the level of expression of three genes: TMEM45A (p = 0.016), CCND1 (p = 0.019), and MIA (p = 0.046). Based on the data obtained we used mathematical modeling and created a predictive model, which with a high degree of probability (AUC = 0.791) allowed to predict the presence of regional lymph nodes metastases in patients with BC. Conclusion. TMEM45A, CCND1 and MIA gene expression in the primary tumor were the markers of lymph node involvement in BC. The developed predictive genetic signature can become an additional diagnostic tool to predict the risk of lymph node metastases at the point of planning the volume of axillary surgery in patients with BC.
Key words: breast cancer, regional lymph node metastases, molecular genetic prognostic factors, gene expression profile, predictive model
For citation: Rodionov V.V., Burmenskaya O.V., Kometova V.V. et al. Molecular genetic predictors of metastatic lesions of regional lymph nodes in patients with breast cancer. Opukholi zhenskoy reproduktivnoy systemy = Tumors of female reproductive system 2021;17(3):24-36. (In Russ.). DOI: 10.17650/1994-4098-2021-17-3-24-36.
Введение
Рак молочной железы (РМЖ) является наиболее актуальной проблемой современной онкологии, что в первую очередь обусловлено высокой заболеваемостью. В Российской Федерации в 2019 г. было выявлено 73 918 новых случаев РМЖ [1]. При этом именно РМЖ в нашей стране занимает 2-е место в структуре общей онкологической заболеваемости после опухолей кожи, составляя 11,6 %. В структуре женской онкологической заболеваемости данная опухоль лидирует уже на протяжении многих лет, и заболеваемость РМЖ достигает 21,2 %.
В последние десятилетия в хирургии РМЖ наметилась тенденция к сокращению объемов хирургического вмешательства не только на молочной железе, но и на зонах регионарного метастазирования. Это, с одной стороны, продиктовано высокой частотой послеоперационных осложнений (5—50 %), сопровождающих аксиллярную лимфодиссекцию [2, 3], с другой — данными о том, что до 70 % пациенток с РМЖ не имеют метастатического поражения подмышечных лимфатических узлов после проведенного патоморфо-логического исследования [4]. Одновременно целый ряд крупных международных исследований наглядно демонстрируют тот факт, что отказ от подмышечной лимфодиссекции не влияет ни на общую, ни на безрецидивную выживаемость больных РМЖ [5—8].
В этой ситуации клиницисты остро нуждаются в надежных прогностических критериях, определяющих вероятность регионарного метастазирования. Необходимо констатировать, что ключевую роль в процессе регионарного метастазирования играет биология опухоли. Благодаря последним достижениям в области
генетики становится возможным определить генетический профиль опухоли и использовать эти данные как факторы прогноза течения заболевания в дополнение к уже известным клинико-морфологическим критериям. В настоящее время все более активно внедряются в клиническую практику мультигенные сигнатуры: Oncotype DX [9, 10], PAM 50 [11, 12], Mamma Print [13, 14]. Однако роль генных сигнатур в прогнозировании регионарного метастазирования пока остается полностью неизученной.
Целью настоящего исследования стал поиск генов-предикторов лимфогенной диссеминации первичной опухоли, способных стать дополнительным диагностическим инструментом в планировании объема ак-силлярной лимфодиссекции у пациенток с РМЖ.
Материалы и методы
В исследование было включено 358 больных РМЖ, получивших хирургическое лечение в условиях отделения патологии молочной железы ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии им. акад. В.И. Кулакова» Минздрава России. Протокол исследования одобрен комитетом по биомедицинской этике ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии им. акад. В.И. Кулакова» Минздрава России (протокол № 9 от 22.11.2018). Критерием включения был инвазивный РМЖ. Критериями исключения стали неоадъювантная терапия и наличие злокачественных новообразований других локализаций до постановки диагноза РМЖ. На базу данных, положенную в основу данного исследования, получено свидетельство о государственной регистрации
о
о £ £
<о
Том 17 / Vol. 17
CT
о
о £ £ re
о S S
iz
№ 2021620111 от 19.01.2021 «Морфологическая и моле-кулярно-генетическая база данных пациенток с инва-зивным раком молочной железы с/без метастазов в регионарные лимфатические узлы».
Для реализации поставленной цели была разработана транскрипционная панель, включающая 48 генов: ESR1, PGR, AR (группа рецепторов гормонов); ERBB2, GRB7, EGFR, FGFR4 (группа рецепторов ростовых факторов); MKI67, MYBL2, CCNB1, AURKA, BIRC5, MYC, CCND1, CCNE1, CDKN2A, KIF14, PPP2R2A, PTTG1, SFRP1, TMEM45B, TMEM45A, TPX2 (группа генов, регулирующих пролиферацию, митоз, формирование веретена деления и регуляцию клеточного цикла); MMP11, CTSL2, EMSY, PAK1, ANLN (группа генов, регулирующих миграцию клеток, инвазию, организацию цитоскелета); BCL2, BAG1, PTEN (гены апоптоза); TYMS, EXO1, UBE2T, TPT1 (группа генов, регулирующих репликацию и репарацию ДНК); SCGB2A2, KRT5, MIA (маркеры дифференцировки клеток и коэкспрессиро-ванные с ними гены); GATA3, FOXA1, ZNF703, NAT1 (факторы транскрипции); CD68, TRA, CD274/PD—L1 (гены иммунной системы) и референсные гены B2M, GUSB, HPRT1.
Транскриптомный профиль генов определялся методом мультиплексной полимеразной цепной реакции с обратной транскрипцией в реальном времени в соответствии с рекомендациями производителя с прай-мерами и флуоресцентно-меченными зондами (Fam, Cy5), специфичными к последовательностям определяемых РНК. Использованы олигонуклеотиды, не ам-плифицирующие с матриц геномной ДНК и с размером ампликонов до 100—120 п. н., так как в парафинизи-рованных образцах большая часть РНК имеет длину 100—300 оснований. Использованы реактивы и детектирующие амплификаторы в соответствии с инструкциями и рекомендациями производителя (ООО «НПФ ДНК-Технология», Россия).
Для проведения молекулярно-генетического исследования парафиновые срезы толщиной 4—5 мкн в количестве 3 штук помещали в сухие пластиковые пробирки объемом 1,5 мл. В связи с тем, что в образцах должно было присутствовать не менее 80—90 % опухолевых клеток, с целью контроля риска интерференции нормальной тканью взятие материала осуществлялось врачом-патоморфологом. Перед выделением тотальной РНК проводили предварительную изоляцию парафина и обработку образцов протеиназой К в специализированных буферах, далее использовались 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 олигонук-леотидов. По завершении амплификации уровень
представленности транскриптов рассчитывали методом сравнения индикаторных циклов (метод ACq) с нормировкой относительно референсных генов B2M, GUSB, HPRT1. Данные показатели были использованы для построения модели классификации опухолей молочной железы в соответствии с ранее описанной моделью [15].
Анализ данных и предиктивное моделирование проводили с использованием среды для статистических вычислений R 3.6.3 (R Foundation for Statistical Computing, Австрия) с использованием дополнительных пакетов сторонних разработчиков: car 3.0—7, pROC 1.16, rpart 3.0.8 и epiR 1.0—14. Описательные статистики для категориальных переменных представлены в виде абсолютных и относительных частот (доли, %), для количественных — в виде медиан, I и III квартилей. Для изучения связи категориальных переменных применяли тест X2, ассоциацию считали статистически значимой при p <0,05. Для сравнения количественных переменных между группами пациентов использовали тест Ман-на—Уитни, различия считали статистически значимыми приp <0,05. Для общей характеристики и разведочного анализа применялись иерархическая бикластериза-ция (совместная кластеризация образцов и показателей) и анализ главных компонент, для оценки ассоциации потенциальных предикторов наличия метастатических лимфатических узлов — простые бинарные логистические регрессионные модели с оценкой отношения шансов с соответствующими 95 % доверительными интервалами (ДИ). Отобранные предикторы включали во множественные бинарные логистические регрессионные модели без взаимодействий. Оценку коэффициентов моделей осуществляли с помощью метода максимального правдоподобия. В качестве метрики качества модели использовали AUC (с-индекс бинарной логистической модели) с соответствующим точным 95 % ДИ.
Результаты
Из общего числа пациенток, включенных в исследование, у 132 (36,9 %) были диагностированы метастазы как минимум в 1 подмышечный лимфатический узел. Клиническая характеристика пациенток и морфологические особенности опухолей наглядно представлены в табл. 1.
Как видно из представленных данных, пациентки с метастазами в регионарные лимфатические узлы чаще были молодого возраста (р = 0,006), с большими размерами опухолевого узла (p <0,001) и более высоким суммарным баллом злокачественности (p <0,001). Суммарный балл злокачественности — это интегральный морфологический прогностический индекс для оценки прогноза эпителиальных злокачественных опухолей. Этот индекс был разработан отечественными патомор-фологами в 2009 г., оценивается в баллах и складывается из следующих показателей: степень дифференцировки
Том 17 / Vol. 17
Таблица 1. Клинические, морфологические и иммуногистохимические характеристики исследуемых групп Table 1. Clinical, morphological and immunohistochemical characteristics in study groups
Показатель Все пациентки All patients N- N+ p
Число пациенток, n (%) Number of patients, n (%) 358 (100) 226 (63,1) 132 (36,9) -
Возраст, лет Age, years 58,0 (48,0-65,0) 60,0 (49,0-66,8) 56,0 (45,0-62,2) 0,006
Возраст >50 лет, n (%) Age >50 years, n (%) 250 (69,8) 164 (72,6) 86 (65,2) 0,175
Длина опухоли, см Length of tumor, cm 1,8 (1,4-2,5) 1,6 (1,2-2,1) 2,1 (1,5-2,9) <0,001
Ширина опухоли, см Width of tumor, cm 1,4 (1,0-1,8) 1,2 (1,0-1,6) 1,6 (1,1-2,0) <0,001
Локализация, n (%): Location, n (%): центральный отдел central part верхневнутренний квадрант upper-inner quadrant нижневнутренний квадрант lower-inner quadrant верхненаружный квадрант upper-outer quadrant нижненаружный квадрант lower-outer quadrant 22 (6,1) 55 (15,4) 28 (7,8) 199 (55,6) 44 (12,3) 11 (4,9) 38 (16,8) 24 (10,6) 129 (57,1) 20 (8,8) 11 (8,3) 17 (12,9) 4 (3,0) 70 (53,0) 24 (18,2) 0,005
Мультифокальность (>1 опухоли), n (%) Multifocality (>1 tumor), n (%) 56 (15,6) 29 (12,8) 27 (20,5) 0,123
Гистологический вариант, n (%): Histological type, n (%): протоковый ductal смешанный mixed дольковый lobular особый special 115 (32,1) 128 (35,8) 54 (15,1) 61 (17,0) 72 (31,9) 74 (32,7) 34 (15,0) 46 (20,4) 43 (32,6) 54 (40,9) 20 (15,2) 15 (11,4) 0,137
Степень злокачественности, n (%): Grade, n (%): высокая (G3) high (G3) умеренная (G2) intermediate (G2) низкая (G1) low (G1) 91 (25,4) 218 (60,9) 49 (13,7) 53 (23,5) 139 (61,5) 34 (15,0) 38 (28,8) 79 (59,8) 15 (11,4) 0,407
Суммарный балл злокачественности Total malignancy score 14,0 (12,0-15,0) 13,0 (11,0-15,0) 15,0 (14,0-16,0) <0,001
Уровень экспрессии эстрогеновых рецепторов Level of estrogen receptor expression 8,0 (7,0-8,0) 8,0 (7,0-8,0) 8,0 (7,0-8,0) 0,772
Экспрессия эстрогеновых рецепторов, n (%) Estrogen receptor expression, n (%) 51 (14,2) 37 (16,4) 14 (10,6) 0,177
Уровень экспрессии прогестероновых рецепторов Level of progesterone receptor expression 7,0 (3,0-8,0) 7,0 (2,0-8,0) 7,0 (3,0-8,0) 0,447
Экспрессия прогестероновых рецепторов, n (%) Progesterone receptor expression, n (%) 93 (26,0) 61 (27,0) 32 (24,2) 0,655
CT
о
о £ £ re
Том 17 / Vol. 17
Показатель Все пациентки All patients N- N+ P
Экспрессия HER2, n (%): HER2-expression, n (%): отрицательная negative неопределенная equivocal положительная positive 313 (87,4) 10 (2,8) 35 (9,8) 197 (87,2) 8(3,5) 21 (9,3) 11б (87,9) 2 (1,5) 14 (10,б) 0,503
Уровень Ki-67, % Level of Ki-67, % 18,0 (12,0-37,0) 17,0 (12,0-37,8) 22,0 (14,5-35,0) 0,559
Биологический подтип, n (%): Biological subtype, n (%): люминальный А luminal A люминальный В НЕК2-отрицательный luminal B HER2-negative люминальный В НЕК2-положительный luminal B HER2-positive НЕК2-положительный HER2-positive трижды негативный triple negative 202 (56,4) 89 (24,9) 18 (5,0) 15 (4,2) 34 (9,5) 130 (57,5) 49 (21,7) 11 (4,9) 9(4,0) 27 (11,9) 72 (54,5) 40 (30,3) 7 (5,3) 6 (4,5) 7 (5,3) 0,159
Примечание. N--пациентки без метастазов в регионарные лимфатические узлы; N+ — пациентки с метастазами
в регионарные лимфатические узлы.
Note. N--patients without metastases to regional lymph nodes; N+ — patients with metastases to regional lymph nodes.
ст о
о £ £ re
о S S re
опухоли (наличие в опухолевой ткани структур с отчетливым просветом) (1—3 балла); полиморфизм опухолевых клеток (1—3 балла); митотическая активность опухолевых клеток (1—3 балла); инфильтративный компонент (1—5 баллов); лимфоидная инфильтрация стромы опухолевого узла (0—3 балла); опухолевые эмболы в сосудах стромы (0—3 балла). Сумма колеблется в пределах значений от 6 до 20 баллов. Как видно из табл. 1, имелись также статистически значимые различия между группами по локализации опухоли (р = 0,005). Одновременно необходимо отметить, что статистически значимых различий между пациентками с наличием и отсутствием метастазов в регионарные лимфатические узлы по таким показателям, как гистологический вариант опухоли, мультифокаль-ность, экспрессия рецепторов эстрогена и прогестерона, HER2-статус, уровень Ki-67 и, соответственно, биологический подтип опухоли, получено не было.
Общая характеристика транскриптомного профиля ткани опухолей, полученных от пациенток, и результаты иерархической бикластеризации матрицы экспрессии представлены на рисунке.
Сравнительный анализ транскриптомного профиля опухолей выявил статистически значимые отличия между группами в уровне экспрессии 3 генов: TMEM45A (p = 0,016), CCND1 (p = 0,019) и MIA (p = 0,046) (табл. 2).
В однофакторных моделях была выявлена статистически значимая ассоциация уровня экспрессии FOXA1, CCND1, MIA и TMEM45A с наличием метастазов. При этом ассоциация уровня экспрессии генов PTTG1, UBE2T, CCNB1 и AR была статистически значимой при добавлении в базовую регрессионную модель в качестве предикторов (табл. 3).
Результаты пошагового отбора генетических маркеров — потенциальных предикторов наличия метастазов в регионарные лимфатические узлы представлены в табл. 4. В итоговую модель были включены следующие гены: MKI67, GRB7, KRT5, SFRP1, NAT1, PTEN, EXO1, PPP2R2A, TPX2, CCNB1, ERBB2, EGFR, MIA, BIRC5, TRAC, AR, ZNF703, TPT1 и TMEM45A. Однако в результате проведенного анализа коллинеарности (коэффициенты корреляции Спирмена) и мультиколлинеарности предикторов было выявлено, что внесение в предиктивную модель GRB7, TPX2, CCNB1 и ERBB2 является избыточным. Полученная в результате применения пошагового отбора предикторов модель характеризовалась высоким качеством и дсикриминативной способностью: R2 = 0,354, площадь под кривой операционных характеристик (AUC) = 0,803 (95 % ДИ 0,755-0,850). Удаление маркеров GRB7, TPX2, CCNB1 и ERBB2 из итоговой модели не оказало существенного влияния на ее качество (R2 = 0,328, AUC = 0,791 (95 % ДИ 0,742-0,840)).
Оригинальные статьи
ОПУХОЛИ ЖЕНСКОЙ РЕПРОДУКТИВНОЙ СИСТЕМЫ|Ии'2 0 2^ TUMORS OF FEMALE REPRODUCTIVE SYSTEM Том 17 / Vol. 17
Тепловые карты экспрессии генов в тканях опухолей пациенток без метастазов (серые столбцы верхней аннотации) и с метастазами (красные столбцы верхней аннотации)
Heat maps of gene expression in tumor tissues of patients without metastases (gray columns of top annotation) and with metastases (red columns of the top annotation)
Таблица 2. Транскриптомный профиль опухолей в исследуемых группах Table 2. Transcriptomic profile of tumors in study groups
Ген Все пациентки 1 All patients N- N+ P
Gene
ANLN -4,4 (—5,1—(—3,8)) -4,4 -5,2- -3,8)) -4,4 -5,0- -3,8)) 0,631
AR -3,0 (—3,7—(—2,4)) -3,0 -3,8- -2,4)) -3,0 -3,4- -2,4)) 0,145
AURKA —5,1 (—5,6—(—4,6)) -5,1 -5,6- -4,6)) -5,0 -5,6- -4,6)) 0,756
BAG1 —3,3 (—3,7—(—2,9)) -3,3 -3,7- -3,0)) -3,2 -3,7- -2,8)) 0,249
BCL2 —3,1 (—3,7—(—2,6)) -3,1 -3,8- -2,6)) -3,1 ( -3,5- -2,6)) 0,609
BIRC5 —5,6 (—6,3—(—4,8)) -5,6 -6,3- -4,8)) -5,5 ( -6,3- -4,8)) 0,877
CCNB1 —3,9 (—4,3—(—3,3)) -3,9 -4,3- -3,3)) -3,8 ( -4,3- -3,3)) 0,936
CCND1 —0,6 (—1,1—(—0,2)) -0,7 -1,2- -0,3)) -0,6 (-1,1 -0) 0,019
CCNE1 —5,4 (—5,8—(—4,9)) -5,4 -5,8- -4,9)) -5,4 -5,7- -4,9)) 0,946
CD274 —5,8 (—6,2—(—5,4)) -5,8 -6,2- -5,4)) -5,8 -6,2- -5,4)) 0,756
CD68 —1,6 (—1,9—(—1,3)) -1,6 -1,9- -1,3)) -1,6 -2,0- -1,3)) 0,506
CDKN2A —2,7 (—3,1—(—2,4)) -2,7 -3,1- -2,4)) -2,8 -3,1-( -2,4)) 0,519 о
CTSL2 —4,8 (—5,3—(—4,3)) -4,8 -5,3- -4,3)) -4,8 -5,2- -4,4)) 0,980 о £
EGFR —3,5 (—4,1—(—3,0)) -3,5 -4,1- -2,9)) -3,6 -4,0- -3,1)) 0,458 £
EMSY —3,5 (—3,8—(—3,2)) -3,5 -3,8- -3,2)) -3,5 -3,9- -3,2)) 0,664 s
ERBB2 —1,2 (—1,7—(—0,7)) -1,2 -1,8- -0,7)) -1,2 -1,7-( -0,7)) 0,626 -
ESR1 —0,8 (—2,0—(—0,2)) -0,8 -2,0- -0,2)) -0,9 -2,0- -0,2)) 0,942 ce s
EXO1 —6,2 (—7,0—(—5,4)) -6,2 -7,0- -5,4)) -6,1 -6,9- -5,5)) 0,873 ^ о
FGFR4 —5,6 (—6,3—(—4,7)) -5,7 -6,3- -4,8)) -5,3 -6,3- -4,5)) 0,216 с о
FOXA1 —0,9 (—1,4—(—0,5)) -0,9 -1,5- -0,5)) -0,8 -1,3-( -0,4)) 0,136 S S
GATA3 —2,1 (—2,9—(—1,6)) -2,1 -2,9- -1,6)) -2,1 -2,9- -1,6)) 0,288 IZ S
Том 17 / Vol. 17
Ген Все пациентки All patients N- N+ P
GRB7 -2,6 -2,9-( -2,1)) -2,6 -2,9-( -2,1)) -2,5 -3,0- -2,0)) 0,858
KIF14 -6,9 -7,3- -6,2)) -6,9 -7,3-( -6,3)) -6,8 -7,4- -6,1)) 0,955
KRT5 -3,8 -4,7-( -2,9)) -3,8 -4,8-( -2,9)) -3,8 -4,7- -3,0)) 0,985
MIA -6,4 -7,3- -5,6)) -6,3 -7,2-( -5,4)) -6,5 -7,5- -5,9)) 0,046
MKI67 -4,9 -5,4-( -4,2)) -4,9 -5,5-( -4,3)) -4,7 -5,2- -4,2)) 0,101
MMP11 -2,6 -3,7-( -1,8)) -2,7 -3,7-( -1,8)) -2,5 -3,7- -1,7)) 0,552
MYBL2 -3,6 -4,5-( -2,8)) -3,7 -4,5-( -2,8)) -3,4 -4,5- -2,7)) 0,485
MYC -1,4 -1,9- -1,0)) -1,5 -1,9- -1,0)) -1,4 -2,0- -0,9)) 0,458
NAT1 -4,1 -5,4-( -2,8)) -3,9 -5,3-( -2,8)) -4,2 -5,4- -3,0)) 0,360
PAK1 -3,0 -3,4-( -2,7)) -3,0 -3,3-( -2,6)) -3,1 -3,4- -2,8)) 0,444
PGR -4,2 -5,6- -2,9)) -4,3 -5,5-( -3,0)) -4,1 -5,7- -2,9)) 0,7134
PPP2R2A -3,1 -3,6- -2,8)) -3,1 -3,6- -2,8)) -3,1 -3,6- -2,8)) 0,363
PTEN -2,4 -3,0-( -1,8)) -2,5 -3,0-( -1,8)) -2,4 -2,8- -1,8)) 0,386
PTTG1 -3,7 -4,3-( -3,2)) -3,8 -4,3-( -3,2)) -3,7 -4,3- -3,1)) 0,703
SCGB2A2 -0, 4 (-2,2 -1,4) -0, 5 (-2,8 -1,4) 0,0 (-1,8- 1,6) 0,160
SFRP1 -3,0 -3,8-( -2,2)) -3,0 -3,8-( -2,1)) -3,0 -3,9- -2,4)) 0,471
TMEM45A -3,9 -4,3-( -3,4)) -3,8 -4,2-( -3,3)) -4,0 -4,5- -3,5)) 0,016
TMEM45B -4,4 -5,6- -3,5)) -4,4 -5,8-( -3,6)) -4,5 -5,4- -3,4)) 0,536
TPT1 -5,8 -7,0-( -5,1)) -5,8 -7,0-( -5,2)) -5,7 -6,9- -5,0)) 0,362
TPX2 -3,9 -4,6- -3,2)) -4,0 -4,6- -3,2)) -3,9 -4,6- -3,2)) 0,392
TRAC -2,7 -3,1- -2,4)) -2,7 -3,1-( -2,3)) -2,8 -3,1- -2,5)) 0,067
TYMS -4,3 -4,7-( -3,9)) -4,3 -4,7-( -3,9)) -4,3 -4,8- -3,8)) 0,827
UBE2T -3,7 -4,4-( -3,0)) -3,7 -4,4-( -3,0)) -3,7 -4,4- -3,1)) 0,945
ZNF703 -4,3 -5,4-( -3,5)) -4,4 -5,4-( -3,6)) -4,2 -5,3- -3,4)) 0,149
CT
о
о £ £ re
Примечание. N--пациентки без метастазов в регионарные лимфатические узлы; N+ — пациентки с метастазами
в регионарные лимфатические узлы.
Note. N--patients without metastases to regional lymph nodes; N+ — patients with metastases to regional lymph nodes.
о S S re
Обсуждение
Эволюция хирургического лечения РМЖ привела к тому, что на сегодняшний день хирурги-онкологи стоят на рубеже полного отказа от вмешательства на регионарных лимфатических узлах, включая биопсию сигнальных лимфатических узлов. В настоящее время инициировано и выполняется сразу несколько международных исследований, результаты которых нам позволят ответить на вопрос, у какой категории
пациенток РМЖ можно избежать выполнения какой-либо аксиллярной хирургии. Это исследования SOUND (Европа), INSEMA (Германия), BOOG 1308 (Дания), SOAPET (Китай), NAUTILUS (Корея). В связи с этим клиницисты крайне нуждаются в надежных предикторах метастазов в регионарные лимфатические узлы, знание которых позволило бы более уверенно себя чувствовать при отказе от аксиллярной хирургии.
Том 17 / Vol. 17
Таблица 3. Результаты оценки эффектов предикторов, полученные в логистических регрессионных моделях Table 3. Results of evaluating predictor effects obtained in logistic regression models
Предиктор ОШ OR P ОШ (корр.) OR (adj.) P AUC PDeLong
MKI67 0,158 [-0,086; 0,405] 0,207 -0,088 [-0,368; 0,190] 0,537 68,8 [62,9; 74,8] 0,501
GRB7 0,041 [-0,182; 0,261] 0,714 -0,025 [-0,273; 0,216] 0,840 68,8 [62,8; 74,7] 0,246
PGR 0,015 [-0,114; 0,145] 0,819 0,032 [-0,110; 0,175] 0,657 68,4 [62,4; 74,4] 0,552
CTSL2 -0,036 [-0,302; 0,225] 0,788 -0,211 [-0,513; 0,082] 0,164 69,5 [63,6; 75,5] 0,184
MYBL2 0,057 [-0,124; 0,240] 0,537 -0,192 [-0,420; 0,029] 0,092 69,6 [63,7; 75,5] 0,263
AURKA 0,082 [-0,194; 0,359] 0,559 -0,085 [-0,388; 0,216] 0,580 68,8 [62,8; 74,8] 0,473
CDKN2A -0,161 [-0,487; 0,152] 0,322 -0,295 [-0,647; 0,047] 0,094 69,2 [63,4; 75,1] 0,490
KRT5 0,012 [-0,135; 0,160] 0,873 -0,008 [-0,168; 0,153] 0,921 68,7 [62,7; 74,7] 0,121
FOXA1 0,204 [0,035; 0,398] 0,027 0,273 [0,079; 0,489] 0,009 70,4 [64,6; 76,1] 0,164
SFRP1 -0,041 [-0,203; 0,122] 0,622 0,045 [-0,138; 0,230] 0,629 68,6 [62,6; 74,5] 0,990
NAT1 -0,066 [-0,210; 0,078] 0,368 -0,073 [-0,237; 0,088] 0,374 69,0 [63,1; 74,9] 0,405
PTEN 0,134 [-0,137; 0,411] 0,335 0,233 [-0,075; 0,551] 0,143 69,3 [63,4; 75,2] 0,296
CD68 -0,236 [-0,653; 0,177] 0,263 -0,194 [-0,644; 0,254] 0,395 68,6 [62,6; 74,6] 0,943
EMSY -0,115 [-0,504; 0,271] 0,557 -0,125 [-0,550; 0,298] 0,563 68,8 [62,8; 74,8] 0,543
GATA3 0,144 [-0,021; 0,318] 0,095 0,178 [-0,012; 0,377] 0,072 68,9 [63,0; 74,9] 0,696
EXO1 -0,018 [-0,231; 0,196] 0,872 -0,274 [-0,527; -0,029] 0,030 70,0 [64,2; 75,8] 0,225
PPP2R2A -0,132 [-0,449; 0,186] 0,413 -0,175 [-0,525; 0,176] 0,3270 69,1 [63,1; 75,0] 0,339
TPX2 0,092 [-0,120; 0,305] 0,396 -0,140 [-0,387; 0,105] 0,264 69,2 [63,3; 75,1] 0,314
PAK1 -0,137 [-0,487; 0,204] 0,435 -0,197 [-0,577; 0,173] 0,300 68,8 [62,9; 74,8] 0,687
PTTG1 0,003 [-0,263; 0,268] 0,984 -0,319 [-0,634; -0,013] 0,043 69,6 [63,7; 75,5] 0,372
UBE2T -0,023 [-0,247; 0,198] 0,836 -0,322 [-0,595; -0,059] 0,018 70,3 [64,5; 76,0] 0,167
KIF14 -0,048 [-0,281; 0,184] 0,684 -0,224 [-0,487; 0,033] 0,090 69,9 [64,0; 75,8] 0,152
CCNB1 0,016 [-0,288; 0,318] 0,920 -0,418 [-0,790; -0,057] 0,025 70,3 [64,4; 76,1] 0,169
ERBB2 0,091 [-0,120; 0,301] 0,397 0,060 [-0,170; 0,289] 0,609 68,6 [62,6; 74,6] 0,973
CT
о
о £ £ re
Том 17 / Vol. 17
Предиктор ОШ OR P ОШ (корр.) OR (adj.) P AUC PDeLong
ESR1 0,047 [-0,079; 0,178] 0,470 0,141 [-0,011; 0,300] 0,075 69,2 [63,3; 75,1] 0,471
MMP11 0,040 [-0,109; 0,191] 0,601 0,057 [-0,110; 0,227] 0,504 68,6 [62,7; 74,6] 0,916
CCND1 0,349 [0,101; 0,605] 0,007 0,286 [0,022; 0,557] 0,035 69,9 [64,1; 75,8] 0,214
BCL2 0,058 [-0,180; 0,300] 0,634 0,142 [-0,123; 0,412] 0,296 68,8 [62,9; 74,7] 0,698
BAG1 0,096 [-0,229; 0,420] 0,561 0,033 [-0,313; 0,379] 0,849 68,6 [62,6; 74,6] 0,813
EGFR -0,081 [-0,308; 0,146] 0,485 0,003 [-0,250; 0,259] 0,981 68,6 [62,6; 74,6] 0,426
TMEM45B 0,048 [-0,085; 0,183] 0,484 0,096 [-0,052; 0,248] 0,208 68,7 [62,8; 74,6] 0,901
MYC 0,069 [-0,234; 0,372] 0,655 -0,016 [-0,346; 0,315] 0,926 68,6 [62,6; 74,6] 0,900
SCGB2A2 0,058 [-0,021; 0,139] 0,155 0,082 [-0,004; 0,171] 0,065 68,9 [63,0; 74,8] 0,751
MIA -0,196 [-0,371; -0,026] 0,026 -0,189 [-0,376; -0,008] 0,043 70,1 [64,2; 75,9] 0,124
BIRC5 0,005 [-0,184; 0,194] 0,957 -0,133 [-0,344; 0,074] 0,211 69,1 [63,2; 75,0] 0,420
CD274 -0,165 [-0,462; 0,128] 0,272 -0,159 [-0,478; 0,155] 0,324 68,7 [62,7; 74,7] 0,784
TRAC -0,247 [-0,618; 0,118] 0,187 -0,278 [-0,679; 0,119] 0,171 68,8 [62,7; 74,8] 0,841
AR 0,178 [-0,002; 0,370] 0,061 0,269 [0,055; 0,497] 0,017 69,7 [63,9; 75,6] 0,311
ZNF703 0,115 [-0,034; 0,269] 0,135 0,147 [-0,016; 0,313] 0,079 69,4 [63,6; 75,2] 0,396
TYMS -0,101 [-0,395; 0,190] 0,497 -0,302 [-0,630; 0,019] 0,068 70,1 [64,2; 75,9] 0,128
CCNE1 -0,069 [-0,350; 0,208] 0,626 -0,308 [-0,639; 0,010] 0,062 69,5 [63,6; 75,4] 0,321
TPT1 0,064 [-0,091; 0,223] 0,419 0,083 [-0,086; 0,255] 0,339 69,2 [63,3; 75,1] 0,191
FGFR4 0,074 [-0,092; 0,241] 0,382 0,029 [-0,149; 0,207] 0,746 68,5 [62,5; 74,5] 0,703
ANLN 0,024 [-0,201; 0,250] 0,833 -0,277 [-0,552; -0,008] 0,046 70,0 [64,1; 75,8] 0,186
TMEM45A -0,354 [-0,662; -0,060] 0,021 -0,439 [-0,763; -0,129] 0,0065 70,6 [64,8; 76,4] 0,119
CT
о
о £ £ re
о S S re
Примечание. N--пациентки без метастазов в регионарные лимфатические узлы; N+ — пациентки с метастазами
в регионарные лимфатические узлы; ОШ — отношение шансов; ОШ (корр.) — отношение шансов корректированное.
Note. N--patients without metastases to regional lymph nodes; N+ — patients with metastases to regional lymph nodes; OR — odds ratio;
OR (adj.) — odds ratio adjusted.
ОПУХОЛИ ЖЕНСКОЙ РЕПРОДУКТИВНОЙ СИСТЕМЫ TUMORS OF FEMALE REPRODUCTIVE SYSTEM
Том 17 / Vol. 17
Таблица 4. Эффекты предикторов в регрессионной модели, полученной с применением пошагового отбора Table 4. Predictor effects in a regression model using stepwise selection
Предиктор ОШ OR P ОШ (корр.) OR (adj.) P
MKI67 1,924 [1,031; 3,688] 0,0436 1,971 [1,153; 3,421] 0,0142
GRB7 0,427 [0,193; 0,924] 0,0321 -
KRT5 1,502 [1,070; 2,160] 0,0228 1,479 [1,065; 2,107] 0,0242
SFRPl 1,491 [0,995; 2,262] 0,0556 1,437 [0,974; 2,145] 0,0706
NATl 0,814 [0,642; 1,028] 0,0855 0,844 [0,677; 1,049] 0,1276
PTEN 1,622 [1,024; 2,642] 0,0450 1,475 [0,958; 2,324] 0,0848
EXOl 0,602 [0,350; 1,001] 0,0549 0,701 [0,434; 1,110] 0,1311
PPP2R2A 0,296 [0,142; 0,600] 0,0009 0,282 [0,144; 0,528] 0,0001
TPX2 2,520 [1,181; 5,633] 0,0201 - -
CCNBl 0,528 [0,227; 1,200] 0,1315 - -
ERBB2 2,331 [1,091; 5,101] 0,0310 - -
EGFR 0,579 [0,320; 1,018] 0,0632 0,703 [0,404; 1,198] 0,2007
MIA 0,586 [0,397; 0,849] 0,0056 0,544 [0,369; 0,787] 0,0016
BIRC5 0,598 [0,375; 0,942] 0,0279 0,760 [0,514; 1,120] 0,1643
TRAC 0,614 [0,378; 0,989] 0,0462 0,630 [0,388; 1,011] 0,0571
AR 1,391 [0,954; 2,061] 0,0921 1,395 [0,973; 2,030] 0,0748
ZNF703 1,503 [1,126; 2,026] 0,0063 1,492 [1,144; 1,967] 0,0037
TPTl 1,219 [0,956; 1,559] 0,1114 1,174 [0,929; 1,488] 0,1798
TMEM45A 0,549 [0,353; 0,836] 0,0063 0,554 [0,360; 0,836] 0,0059
Примечание. N--пациентки без метастазов в регионарные лимфатические узлы; N+ — пациентки с метастазами
в регионарные лимфатические узлы; ОШ — отношение шансов; ОШ (корр.) — отношение шансов корректированное.
Note. N--patients without metastases to regional lymph nodes; N+ — patients with metastases to regional lymph nodes; OR — odds ratio; OR (adj.) —
odds ratio adjusted.
По данным литературы, наиболее частыми факторами, определяющими метастатическое поражение лимфатических узлов у больных РМЖ, являются возраст пациента, размер опухоли, лимфоваскулярная инвазия, гистологический вариант, мультифокаль-ность, HER2-статус и степень злокачественности (G) [16—18]. В рамках выполненной работы мы попытались найти гены-предикторы лимфогенной диссеминации первичной опухоли. Для реализации поставленной цели была разработана транскрипционная панель, включающая 45 функциональных и 3 референсных гена.
Как показали результаты исследования, экспрессия генов TMEM45A (p = 0,016), CCND1 (p = 0,019) и MIA (p = 0,046) оказалась статистически выше в группе пациенток с метастазами в регионарные лимфатические узлы.
ТМЕМ45А (также называемый DERP7, DNAPTP4 ^ или FLJ10134) принадлежит к большому семейству — генов, кодирующих трансмембранные (ТМЕМ) белки. В последнее время опубликовано несколько исследований, касающихся экспрессии и функции ТМЕМ45А при злокачественных новообразованиях. ТМЕМ45А ^ был зарегистрирован как эпигенетически регулируемый ген клеточной линии MCF-7 РМЖ [19]. Сообщается, что высокий уровень экспрессии ТМЕМ45А к связан с плохим прогнозом у пациенток с РМЖ [20]. 3
Циклин D1 — это белок из семейства циклинов, 0 специфически регулирующий фазовый переход G1/ ^ S-фаза в клеточном цикле. У человека он кодируется ° геном CCND1, расположенным в хромосомном локусе 1Ц13. Члены данного семейства характеризуются резкой зависимостью содержания этих белков в клетке ^
Том 17 / Vol. 17
ОПУХОЛИ ЖЕНСКОЙ РЕПРОДУКТИВНОЙ СИСТЕМЫ TUMORS OF FEMALE REPRODUCTIVE SYSTEM
о
о £ £ re
от фазы клеточного цикла. Циклины функционируют как регуляторы так называемых циклинзависимых ки-наз (CDK). При опухолях различного генеза установлено, что повышенная продукция циклина D1 способствует инициации клеточного деления, коррелирует с большей частотой метастазирования опухолей и худшей выживаемостью больных [21]. Данные об уровне экспрессии циклина D1 и его прогностическом значении в лечении РМЖ остаются противоречивыми. Часть исследований показали, что избыточная экспрессия циклина D1 является хорошим прогностическим фактором, особенно для пациентов с эстрогено-положительными опухолями — в некоторых условиях циклин D1 может вызывать остановку роста вместо прогрессирования клеточного цикла [22]. Однако другие авторы сообщают, что избыточная экспрессия циклина D1 является предиктором плохого прогноза — циклин D1 способствует фосфорилированию белка ретинобластомы и других субстратов путем связывания с циклинзависимой киназой 4/6 (CDK4/6), что способствует быстрому размножению клеток [23, 24].
MIA (melanoma inhibitory activity) — маркер мела-номы, но его белок экспрессируется и во многих других злокачественных новообразованиях, таких как РМЖ, рак желудка, рак поджелудочной железы, рак шейки матки и т. д. Экспрессия MIA коррелирует с повышенной миграцией, активностью опухолевых клеток, их инвазией, подавлением апоптоза и, соответственно, связана с прогрессированием злокачественной опухоли, метастазированием и плохим прогнозом при различных локализациях опухоли [25]. Взаимосвязь экспрессии MIA с клинико-морфологическими данными, прогнозом заболевания и метастазированием подробно описана в литературе при меланоме, раке поджелудочной железы, раке пищевода, плоскоклеточном раке ротоглотки, раке легкого, хондросаркоме [26, 27]. Несмотря на то что в ряде исследований было показано достоверное увеличение экспрессии мРНК MIA при РМЖ, мало данных о корреляции его экспрессии с клинико-морфологическими параметрами первичной опухоли, прогнозом заболевания и мета-стазированием.
В последние годы для облегчения принятия решений в клинической практике все чаще стали применяться номограммы. Номограмма представляет собой прогностический алгоритм, позволяющий оценить вероятность определенного исхода индивидуально для каждого конкретного пациента. J.L. Bevilacqua и соавт. из Memorial Sloan-Kettering Cancer Center (MSKCC) разработали математическую модель, пред-
сказывающую вероятность метастатического поражения сигнальных лимфатических узлов у больных РМЖ. Данная модель базируется на анализе 9 факторов: возраст, размер опухолевого узла, гистологический вариант, локализация опухоли, лимфоваскулярная инвазия, мультифокальность, степень злокачественности, статус эстрогеновых и прогестероновых рецепторов. AUC составила 0,754, что свидетельствует о достаточно хорошей прогностической ценности данной номограммы [28]. Данная номограмма была с успехом валидиро-вана в Германии [29] и Китае [30].
Желание улучшить номограмму MSKCC заставляет искать новые прогностические факторы метастатического поражения регионарных лимфатических узлов у больных РМЖ и разрабатывать новые математические модели. Сотрудниками Ульяновского государственного университета (УлГУ) была разработана номограмма, предсказывающая метастатическое поражение регионарных лимфатических узлов у больных РМЖ на основании анализа таких факторов, как возраст, размер и локализация опухолевого очага, суммарный балл злокачественности, HER2-статус. AUC в номограмме УлГУ составила 0,737, что говорит о высокой точности прогнозирования разработанной модели [31]. Валидация в проспективной группе и сравнительный анализ с номограммой MSKCC продемонстрировали, что номограмма УлГУ характеризуется равной прогностической ценностью и является более удобной в использовании [32].
В рамках настоящего исследования была создана предиктивная модель, включающая 15 генов (MKI67, KRT5, SFRP1, NAT1, PTEN, EXO1, PPP2R2A, EGFR, MIA, BIRC5, TRAC, AR, ZNF703, TPT1 и TMEM45A), которая с высокой степенью вероятности (AUC = 0,791) позволяет предсказывать метастатическое поражение регионарных лимфатических узлов у больных РМЖ. Таким образом, можно утверждать, что интеграция разработанной модели в уже существующие номограммы позволит существенно увеличить их прогностическую ценность.
Выводы
Экспрессия генов TMEM45A, CCND1 и MIA в первичной опухоли является маркером лимфогенного метастазирования у больных РМЖ. Разработанная предиктивная генетическая сигнатура может стать дополнительным диагностическим инструментом для прогнозирования риска метастатического поражения лимфатических узлов при планировании объема ак-силлярной лимфодиссекции у пациенток с РМЖ.
о S S re
Том 17 / Vol. 17
ЛИТЕРАТУРА/REFERENCES
1. Злокачественные заболевания в России в 2019 году (заболеваемость
и смертность). Под ред. А.Д. Каприна, В.В. Старинского, А.О. Шахзадовой. М.: МНИОИ им. П.А.Герцена - филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, 2020. 252 с. [Malignant tumors in Russia in 2019. Ed. by A.D. Kaprin, V.V. Starinskiy, A.O. Shachzadova. Moscow: P.A. Herzen Moscow Oncology Research Institute — a branch of the National Medical Research Center of Radiology, Ministry of Health of Russia, 2020. 252 p. (In Russ.)].
2. Petrek J.A., Senie R.T., Peters M., Rosen P.P. Lymphedema in a cohort
of breast carcinoma survivors 20 years after diagnosis. Cancer 2001;92(6):1368—77. DOI: 10.1002/1097—0142(20010915))92: 6<3C1368::AID-CNCR1459>3E3.0.C0; 2—9.
3. Silberman A.W., McVay C., Cohen J.S. et al. Comparative morbidity of axillary lymph node dissection and the sentinel lymph node technique: Implications for patients with breast cancer.
Ann Surg 2004;240(1):1—6. DOI: 10.1097/01.sla.0000129358. 80798.62.
4. Qiu S.Q., Zeng H.C., Zhang F. et al. A nomogram to predict the probability of axillary lymph node metastasis in early breast cancer patients with positive axillary ultrasound. Sci Rep 2016;15(6):21196. DOI: 10.1038/srep21196.
5. Fisher B., Jeong J.H., Anderson S. et al. Twenty-five-year follow-up of a randomized trial comparing radical mastectomy, total mastectomy, and total mastectomy followed by irradiation.
N Engl Med 2002;347(8):567—75. DOI: 10.1056/NEJMoa020128.
6. Orr R.K. The impact of prophylactic axillary node dissection on breast cancer survival: a Bayesian meta-analysis. Ann Surg Oncol 1999;6109:116-27.
DOI: 10.1007/s10434-999-0109-1.
7. Giuliano A.E., Hunt K.K., Ballman K.V. et al. Axillary dissection vs no axillary dissection in women with invasive breast cancer and sentinel node metastasis. JAMA 2011;305(6):569—75.
DOI: 10.1001/jama.2011.90.
8. Shah-Khan M., Boughey J.C. Evolution of axillary nodal staging in breast cancer: clinical implications of the ACOSOG Z0011 trial. Cancer Control 2012;19:267-76. DOI: 10.1177/107327481201900403.
9. Sparano J.A., Gray R.J., Makower D.F. et al. Prospective validation of a 21-gene expression assay in breast cancer.
N Engl J Med 2015;373(21):2005—14. DOI: 10.1056/NEJMoa1510764. 10. Sparano J.A., Gray R.J., Makower D.F. et al. Adjuvant chemotherapy guided by a 21-gene expression assay in breast
cancer. N Engl J Med 2018;379(2):111—21. DOI: 10.1056/NEJMoa1804710.
11. Nielsen T.O., Parker J.S., Leung S. et al. A comparison of PAM50 intrinsic subtyping with immunohistochemistry and clinical prognostic factors in tamoxifen-treated estrogen receptor-positive
breast cancer. Clin Cancer Res
2010;16(21):5222—32.
DOI: 10.1158/1078-0432.CCR-10-1282.
12. Bastien R.R., Rodriguez-Lescure A., Ebbert M.T. et al. PAM50 breast cancer subtyping by RT-qPCR and concordance with standard clinical molecular markers. BMC Med Genomics 2012;4(5):44. DOI: 10.1186/1755-8794-5-44.
13. Tian S., Roepman P., Van't Veer L.J. et al. Biological functions of the genes in the Mamma Print breast cancer profile reflect the hallmarks of cancer. Biomark Insights 2010;28(5):129—38.
DOI: 10.4137/BMI.S6184.
14. Cardoso F., van't Veer L.J., Bogaerts J.
et al. 70-Gene signature as an aid to treatment decisions in early-stage breast cancer. N Engl J Med 2016;375(8):717—29. DOI: 10.1056/NEJMoa1602253.
15. Бурменская О.В., Трофимов Д.Ю., Ко-метова В.В. и др. Разработка и опыт использования транскрипционной сигнатуры генов в диагностике молекулярных подтипов рака молочной железы. Акушерство и гинекология 2020;(2):132—40. [Burmenskaya O.V., Trofimov D.Y., Kometova V.V. et al. Development and experience
of using the transcriptional signature of genes in the diagnosis of molecular subtypes of breast cancer. Akusherstvo i ginekologiya = Obstetrics & Gynecology 2020;(2):132—40. (In Russ.)]. DOI: 10.18565/aig.2020.2.132-140.
16. Voogd A.C., Coebergh J.W., Repelaer van Driel O.J. et al. The risk of nodal metastases in breast cancer patients with clinically negative lymph nodes: a population-based analysis. Breast Cancer Res Treat 2000;62:63-9.
DOI: 10.1023/a:1006447825160.
17. Viale G., Zurrida S., Mariorano E.G. et al. Predicting the status of axillary sentinel lymph nodes in 4351 patients with invasive breast carcinoma treated in a single institution. Cancer 2005;103:492-500.
DOI: 10.1002/cncr.20809.
18. Дергунова Ю.А., Родионов В.В., Коме-това В.В. Клинико-морфологические и молекулярно-биологические предикторы метастатического поражения регионарных лимфатических узлов
у больных раком молочной железы. Злокачественные опухоли 2019;(3):12—9. [Dergunova Y.A., Rodionov V.V., Kometova V.V. Clinical, morphological and molecular biological predictors
of metastatic lesions of regional lymph nodes in patients with breast cancer. Zlokachestvennyye opukholi = Malignant tumors 2019;(3):12-9. (In Russ.)]. DOI: 10.18027/2224-5057-2019-9-3-12-19.
19. Hsieh T.C. and Wu J.M. Differential control of growth, cell cycle progression, and gene expression in human estrogen receptor positive MCF-7 breast cancer cells by extracts derived from polysaccharopeptide I'm-Yunity and Danshen and their combination.
Int J Oncol 2006;29:1215-22.
20. De Backer O., Arnould T., Poumay Y. and Michiels C. TMEM45A is essential for hypoxia-induced chemoresistance in breast and liver cancer cells. BMC Cancer 2012;12:391.
DOI: 10.1186/1471-2407-12-391.
21. Zhuo W., Zhang L., Wang Y. et al. Cyclin D1 G870A polymorphism is a risk factor for esophageal cancer among Asians. Cancer Invest 2012;30(9):630-6. DOI: 10.3109/07357907.2012.726385.
22. Mylona E., Tzelepis K., Theohari I. et al. Cyclin D1 in invasive breast carcinoma: favourable prognostic significance
in unselected patients and within subgroups with an aggressive phenotype. Histopathology 2013(62):472-80. DOI: 10.1111/his.12013.
23. Li Z., Cui J., Yu Q. et al. Evaluation
of CCND1 amplification and Cyclin D1 expression: diffuse and strong staining of Cyclin D1 could have same predictive roles as CCND1 amplification in ER positive breast cancers. Am. J Transl Res 2016;(8):142-53.
24. Ahlin C., Lundgren C., Embretse'n-Varro E. et al. High expression of cyclin D1 is associated to high proliferation rate and increased risk of mortality in women
with ER-positive but not ER-negative breast cancers. Breast Cancer Res Treat 2017;164:667-78. DOI: 10.1007/s10549-017-4294-5.
25. Sasahira T., Kirita T., Kurihara M. et al. M/A-dependent angiogenesis and lym-phangiogenesis are closely associated with progression, nodal metastasis and poor prognosis in tongue squamous cell carcinoma. Eur J Cancer;2010(46):2285-94. DOI: 10.1016/j.ejca.2010.04.027.
26. Sasahira T., Kirita T., Nishiguchi Y. et al. A comprehensive expression analysis
of the M/A gene family in malignancies: M/A gene family members are novel, useful markers of esophageal, lung, and cervical squamous cell carcinoma. Oncotarget 2016;24(7):31137-52. DOI: 10.18632/oncotarget.9082.
27. Gu Q.H., Li D., Xie Z.H., Shen Q.B. The clinical significance of M/A gene in tumorigenesis of lung cancer. Neoplasma 2020;67(3):660-7.
DOI: 10.4149/neo_2020_190511N422.
CT
о
о E E re
Том 17 / Vol. 17
ОПУХОЛИ ЖЕНСКОЙ РЕПРОДУКТИВНОЙ СИСТЕМЫ TUMORS OF FEMALE REPRODUCTIVE SYSTEM
28. Bevilacqua J.L., Kattan M.W., Fey J.V. et al. Doctor, what are my chances
of having a positive sentinel node? A validated nomogram for risk estimation. J Clin Oncol 2007;25(24):3670-9. DOI: 10.1200/jc0.2006.08.8013.
29. Klar M., Foeldi M., Markert S. et al. Good prediction of the likelihood for sentinel lymph node metastasis by using the MSKCC nomogram in a German breast cancer. Ann Surg Oncol 2009;16:1136-42.
DOI: 10.1245/s10434-009-0399-3.
30. Qiu P., Liu J., Wang Y. et al. Risk factors for sentinel lymph node metastasis and validation study of the MSKCC
nomogram in breast cancer patients. Jpn J Clin Oncol 2012;42(11):1002-7. DOI: 10.1093/ijco/hys150.
31. Родионов В.В., Панченко С.В., Идри-сова С.Р. и др. Номограмма для прогнозирования вероятности метастатического поражения регионарных лимфатических узлов у больных раком молочной железы. Вопросы онкологии 2015;61(3):435-8. [Rodionov V.V., Panchenko S.V., Idrisova S.R. et al. Nomogram for predicting the regional lymph nodes metastases in breast cancer patients. Voprosy onkologii = Problems in Oncology 2015;61(3):435-8. (In Russ.)].
32. Родионов В.В., Кометова В.В., Идрисова С.Р. и др. Отечественная номограмма для оценки риска метастатического поражения регионарных лимфатических узлов у больных раком молочной железы. Акушерство и гинекология 2020;(2):76-81. [Rodionov V.V., Kometova V.V., Idrisova S.R. et al. Native nomogram for assessing the risk of regional lymph nodes metastases in breast cancer patients Akusherstvo i ginekologiya = Obstetrics & Gynecology 2020;(2):76-81. (In Russ.)].
DOI: 10.18565/aig.2020.2.76-81.
Вклад авторов
В.В. Родионов: разработка дизайна исследования, анализ полученных данных, написание текста рукописи;
О.В. Бурменская, В.В. Кометова: получение данных для анализа, анализ полученных данных;
Д.Ю. Трофимов: анализ полученных данных;
М.В. Родионова: написание текста рукописи;
Л.А. Ашрафян: редактирование рукописи.
Authors' contributions
V.V. Rodionov: development of research design, analysis of the data obtained, writing the article; O.V. Burmenskaya, V.V. Kometova: obtaining data for analysis, analyzing the data obtained; D.Yu. Trofimov: analysis of the data obtained; M.V. Rodionova: writing the article; L.A. Ashrafyan: editing the article.
ORCID авторов / ORCID of authors
B.B. Родионов / V.V. Rodionov: https://orcid.org/0000-0003-0096-7126 О.В. Бурменская / O.V. Burmenskaya: https://orcid.org/0000-0003-2842-3980 Д.Ю. Трофимов / D.Yu. Trofimov: https://orcid.org/0000-0002-1569-8486 В.В. Кометова / V.V. Kometova: https://orcid.org/0000-0001-9666-6875 М.В. Родионова / M.V. Rodionova: https://orcid.org/0000-0002-0658-1454 Л.А. Ашрафян / L.A. Ashrafyan: https://orcid.org/0000-0001-6396-4948
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.
CT
о
<ü
Финансирование
Работа выполнена в рамках государственного задания «Персонификация хирургического лечения больных раком молочной железы с использованием математической модели оценки индивидуального риска регионарного метастазирования» (номер государственного учета НИОКТР АААА-А18-118053190016-7 от 31.05.2018). Financing
The work was performed within the framework of the state assignment "Personification of surgical treatment of patients with breast cancer using a mathematical model for assessing the individual risk of regional metastasis" (state registration number NIOKTR AAAA-A18-118053190016-7 dated - 31.05.2018). о
£ Соблюдение прав пациентов и правил биоэтики
g Протокол исследования одобрен комитетом по биомедицинской этике ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии им. акад. В.И. Кулакова» Минздрава России (протокол № 9 от 22.11.2018). Все пациенты подписали информированное согласие на участие в исследовании. Compliance with patient rights and principles of bioethics
The study protocol was approved by the biomedical ethics committee of V.I. Kulakov Research Center of Obstetrics, Gynecology, and Perinatology, Ministry of Health of Russia (protocol No. 9 dated 22.11.2018). All patients signed informed consent to participate in the study.
о S S
iz
Статья поступила: 26.06.2021. Принята к публикации: 19.07.2021. Article submitted: 26.06.2021. Accepted for publication: 19.07.2021.
