заведующая кафедрой онкологии, кандидат медицинских наук, доцент
672000, Забайкальский край, г. Чита, ул. Горького, д. 39 «а», Россия
Head of the Department of Oncology, Candidate of Medical Sciences, Associate Professor
39А Gor’kogo st., Chita, 672000
доцент кафедры акушерства и гинекологии лечебного и стоматологического факультетов, кандидат медицинских наук
672000, Забайкальский край, г. Чита, ул. Горького, д. 39 «а», Россия
Associate Professor of the Department of Obstetrics and Gynecology of the Faculty of Medicine and Dentistry, Candidate of Medical Sciences
39А Gor’kogo st., Chita, 672000
заведующий лабораторией физиологии и патологии эндокринной системы, доктор медицинских наук, профессор
664003, г. Иркутск, ул. Тимирязева, 16, Россия
Head of the Laboratory of Physiology and Pathology of the Endocrine System, Doctor of Medical Sciences, Professor
16 Timiryazeva St., Irkutsk, 664003
Обоснование: Высокая социальная значимость рака шейки матки (РШМ), недостатки проводимого цервикального скрининга являются предпосылками для исследований в области совершенствования диагностики этого заболевания. Мы предположили, что системный уровень некоторых воспалительных белков можно использовать как молекулярный критерий диагностики рака шейки матки.
Цель исследования: изучить уровень некоторых сосудисто-воспалительных маркеров в сыворотке крови у больных с предраковыми заболеваниями и РШМ с целью улучшения их диагностики, а также для выявления маркеров прогнозирования неблагоприятного исхода у больных РШМ.
Материалы и методы. Выполнено нерандомизированное проспективное контролируемое исследование. Исследуемые группы: I – пациентки с раком шейки матки (n = 49) и II – больные с цервикальной интраэпителиальной неоплазии III степени (n = 13). Контрольная группа включала 15 относительно здоровых женщин. Методом проточной цитометрии с использованием панели «Human Vascular Inflammation Panel 1» в сыворотке крови определяли следующий спектр воспалительных белков: миоглобин, кальпротектин, липокалин А, матриксная металлопероксидаза 2, остеопонтин, миелопероксидаза, сывороточный амилоид А, белок 4, связывающий инсулиноподобный фактор роста, молекула межклеточной адгезии 1, сосудистая молекула клеточной адгезии, матриксная металлопероксидаза 9, цистатин С. Статистический анализ проводился путем расчёта критерия Манна-Уитни с поправкой Бонферрони. Путем бинарной логистической регрессии создана модель, позволяющая диагностировать рак шейки матки.
Результаты исследования. При межгрупповом сравнении спектра белков в сыворотке крови достоверных различий получено не было. Однако, используя метод бинарной логистической регрессии, было составлено уравнение для расчета диагностического коэффициента cervical cancer, который позволяет диагностировать рак шейки матки с точностью 82%, а по информативности не уступает цитологической диагностики. Разработанный коэффициент можно использовать для прогнозирования неблагоприятного исхода РШМ уже спустя 1 год от момента постановки диагноза.
Заключение. Разработанный коэффициент позволяет с высокой точностью осуществлять диагностику рака шейки матки и может быть использован для прогнозирования РШМ.
Background: The high social significance of cervical cancer, the shortcomings of the performed cervical screening is prerequisites for research in the field of mproving the diagnosis of this disease. We hypothesized that the systemic level of some inflammatory proteins could be used as a diagnostic criterion for cervical cancer.
The aim of the study was to study the level of some vascular-inflammatory markers in the blood serum in patients with precancerous diseases and cervical cancer in order to improve their diagnosis and also to identify markers for predicting an unfavorable outcome in patients with cervical cancer.
Materials and methods. A non-randomized prospective controlled study was carried out, the participants of which were patients with the diagnosis of cervical cancer (n = 49) and cervical intraepithelial neoplasia of the III degree (n = 13). The control group included 15 relatively healthy women. The following spectrum of inflammatory proteins was determined in blood serum by flow cytometry using the Human Vascular Inflammation Panel 1: myoglobin, calprotectin, lipocalin A, matrix metal peroxidase 2, osteopontin, myeloperoxidase, serum amyloid A, protein 4, which binds insulin-like growth factor cell-cell adhesion 1, vascular cell adhesion molecule, matrix metalloperoxidase 9, cystatin C. Statistical analysis was carried out by calculating the Mann-Whitney test with Bonferroni’s correction. The model was created using binary logistic regression to diagnose cervical cancer.
Results. In the intergroup comparison of the protein`s spectrum in the blood serum, no significant differences were obtained. However, using the binary logistic regression method, an equation was drawn up to calculate the diagnostic coefficient of cervical cancer, which allows diagnosing cervical cancer with an accuracy of 82%, and in terms of information content is not inferior to cytological diagnostics. The developed coefficient can be used to predict an unfavorable outcome of cervical cancer after 1 year from the moment of diagnosis.
Conclusion. The developed diagnostic coefficient makes it possible to diagnose cervical cancer with high accuracy and can be used to predict cervical cancer.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.