СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ХИМИОТЕРАПИИ ПРИ ЛЕЧЕНИИ РАКА МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ Российский патент 2015 года по МПК A61B10/00 

Изобретение относится к медицине, в частности к онкологии, и может быть использовано в качестве способа раннего прогнозирования эффективности химиотерапии при лечении рака молочной железы.

Одним из основных факторов, определяющих течение и тактику лечения рака молочной железы (РМЖ), считается его молекулярно-биологический подтип, который характеризуется определенной иммуногистохимической структурой опухоли (см. 1. Marilyn L. Kwan, Lawrence Н. Kushi, Erin Weltzien, Benjamin Maring, Susan E. Kutner, Regan S. Fulton, Marion M. Lee, Christine B. Ambrosone and Bette J. Caan. Epidemiology of breast cancer subtypes in two prospective cohort studies of breast cancer survivors. Breast Cancer Research. 2009, 11:R31, Vol.11 No 3; см. 2. Jennifer Y. Wo, Alphonse G. Taghian, Paul L. Nguyen, Rita Abi Raad, Meera B. A. Sreedhara, Jennifer R. Bellon, Julia S. Wong, Michele A. Gadd, Barbara L. Smith, Jay R. Harris. The association between biological subtype and isolated regional nodal failure after breast-conserving therapy. International Journal of Radiation Oncology Biology Physics 2010; 77: 188-96).

Экспрессия рецепторов эстрогенов, рецепторов прогестерона и Her-2-neu рецепторов молочной железы коррелирует, в частности, с эффективностью химиотерапии. Таким образом, перед началом лечения больных РМЖ всегда требуется предварительно оценить молекулярно-биологический подтип опухоли, который может быть определен при генетическом тестировании (см. 1. Parker J.S., Mullins М., Cheang М.С., Leung S., Voduc D., Vickery Т., Davies S., Fauron С, He X., Hu Z., Quackenbush J.F., Stijleman I.J., Palazzo J., Marron J.S., Nobel A.B., Mardis E., Nielsen Т.О., Ellis M.J., Perou СМ., Bernard P.S. Super vised risk predictor of breast cancer based on intrinsic subtypes. Journal of clinical oncology, Vol.27.- P.l160-1167; см. 2. Charles M. Perou, Therese Surlie, Michael B. Eisen, Mattvande Rijn, Stefanie S. Jeffreyk, Christian A. Rees, Jonathan R. Pollack, Douglas T. Ross, Hilde Johnsen, Lars A. Akslen, eystein Fluge I., Alexander Pergamenschikov, Cheryl Williams, Shirley X. Zhu, Per E. Limning, Anne-LiseBurresen-Dale, Patrick 0. Brown and David Botstein. Molecular portraits of human breasttumors // Nature. - 2000. - Vol.406. - P.747-752) или иммуногистохимическим методом, приближающимся по точности к генетической классификации (см. 1. Blows F.M., Driver К.Е., Schmidt М.К., Broeks A., van Leeuwen F.E., Wesseling J., Cheang M.C., Gelmon K., Nielsen Т.О., Blomqvist C, Heikkila P., Heikkinen Т., Nevanlinna H., Akslen L.A., Begin L.R., Foulkes W.D., Couch F.J., Wang X., Cafourek V., Olson J.E., Baglietto L., Giles G.G., Severi G., McLean C.A., Southey M.C., Rakha E., Green A.R., Ellis I.O., Sherman M.E., Lissowska J., Anderson W.F., Cox A., Cross S.S., Reed M.W., Provenzano E., Dawson S.J., Dunning A.M., Humphreys M., Easton D.F., Garcia-Closas M., Caldas C, Pharoah P.D., Huntsman D. Subtyping of breast cancer by immnohistochemistry to investigate a relationship between subtype and short and long term survival: a collaborative analysis of data for 10,159 cases from 12 studies // PLos Medicine. - http://2010.-vol.7-p.279/; см. 2. Maggie C.U. Cheang, Stephen K. Chia, David Voduc, Dongxia Gao, Samuel Leung, Jacqueline Snider, Mark Watson, Sherri Davies, Philip S. Bernard, Joel S. Parker, Charles M. Perou, Matthew J. Ellis, Torsten O. Nielsen. Ki 67 index, HER-2 status, and prognosis of patients with luminal В breast cancer // Journal of the National Cancer Institute - 2009. - Vol.101. - P.736-750; см. 3. Hugh J., Hanson J., Cheang M.C., Nielsen Т.О., Perou C.M., Dumontet C, Reed J., Krajewska M., Treilleux I., Rupin M., Magherini E., Mackey J., Martin M., Vogel C. Breast Cancer Subtypes and Response to Doxetaxel in Node-positive Breast Cancer: use in Immunohistemical Definition in the BCIRG 001 Trial. Journalofclinicaloncology, 2009; 27: 1168-1176).

Учитывая, что технологически не всегда осуществимо получение информации о генной экспрессии, предложенная Cheang M.C.U в 2009 году упрощенная гистохимическая классификация подтипов РМЖ является на настоящий момент подходящей и одобренной альтернативой (см. St.Gallen, 2011, 2013).

Известно иммуногистохимическое исследование, которое осуществляется по стандартной методике на материале опухоли, полученном в результате трепанобиопсии (см. Quinci Romero, Par-Ola Bendahl, Marie Klintman, Niklas Loman, Christian Ingvar, Lisa Ryden, Carsten Rose, Dor the Grabau and Signe Borgquist. Ki67 proliferation in core biopsies versus surgical samples - a model for neo-adjuvant breast cancer studies. BMC Cancer 2011, 11:341)). Применялись антитела фирмы «Dako» к рецепторам эстрогена (клон 1D5, RTU, мышиные), к рецепторам прогестерона (клон PgR636, RTU, мышиные), к онкопротеину с-erbB-2 (поликлональные, рабочее разведение 1:500, кроличьи), к Ki67 (клон MIB-1, RTU, мышиные), фирмы «Novocastra». Экспрессия рецепторов к половым гормонам оценивалась по 3-балльной шкале (слабая, средняя и выраженная степени). Для оценки выраженности экспрессии рецепторов к эстрогену и прогестерону определялся процент клеток, имеющих рецепторы, и «показатель экспрессии». При оценке экспрессии рецепторов к онкопротеину с-erbB-2 учитывали мембранное окрашивание изучаемого маркера. HER2/neu-позитивными считали случаи с интенсивной (3+) мембранной экспрессией. При промежуточном окрашивании (2+) дополнительно проводился FISH-анализ, позволяющий определить количество копий (амплификацию) гена HER2/neu в ядрах клеток; при положительном результате опухоль также относили к группе гиперэкспрессии HER2/neu (3+). Пролиферацию оценивали по относительному числу опухолевых клеток со средней и интенсивной ядерной реакцией на Ki-67. Первичный подсчет выполнялся на 100 клеток. Значением cut-off являлся показатель 20%. При достаточном отклонении от значения cut-off подсчет заканчивался на 100 клетках. Если нет, то оценивались следующие 10 клеток, и т.д. до 400. При отсутствии отклонения от 20% при подсчете на 400 клеток случай считался неклассифицированным. Несмотря на свою несомненную эффективность метод обладает рядом недостатков. В частности, для его проведения требуются дополнительные реактивы, специалисты и оборудование и самое главное время на проведение исследования. Это, в свою очередь, удлиняет сроки начала специфической терапии.

Наиболее близким аналогом является способ прогнозирования эффективности химиотерапии при лечении рака молочной железы путем проведения исследования на этапе госпитализации, опубликованный в патенте RU 2179725 С2, 20.02.2002. Сущностью этого способа является то, что до начала лечения определяют в моче содержание гормона эпифиза мелатонина, и если его уровень находится в пределах 6,4-11,2 нмоль/сут, выявляют высокую чувствительность опухоли к химиотерапии с использованием эпиталамина, но если уровень мелатонина находится за пределами нижней границы нормы, то чувствительность опухоли недостаточна к этому виду лечения и требует другого лечебного подхода.

Недостатком этого способа, на наш взгляд, является то, что он разработан для больных местно-распространенным РМЖ и является способом прогнозирования чувствительности опухоли к химиотерапии с использованием эпиталамина - полипептидного экстракта эпифиза крупного рогатого скота. Предлагаемый нами способ является более универсальным и показания к его применению шире.

Задачей изобретения является разработка регрессионной модели, которая по совокупности возрастных, анамнестических и соматометрических показателей позволяет до определения молекулярного типа РМЖ прогнозировать эффективность использования в комплексном лечении химиотерапии.

Технический результат настоящего изобретения состоит в упрощении и ускорении прогнозирования эффективности химиотерапии рака молочной железы за счет использования косвенных признаков.

Технический результат достигается тем, что при проведении исследования определяют возраст пациентки в годах (X1), рост пациентки в см (Х2), вес пациентки в кг (Х3), продолжительность менструального цикла при сохранной менструации в днях, при этом в случае периода перименопаузы или постменопаузы количество дней равно 0 (Х4), количество беременностей в абсолютных числах (Х5), количество медицинских абортов в абсолютных числах (Х6), преимущественное белковое питание в баллах, при этом 1 балл - да, 0 баллов - нет (Х7), затем на основании полученных данных определяют показатель эффективности химиотерапии (ЭфХТ) как ЭфХТ=(1,99-0,004*Х1-0,008*Х2+0,001*Х3-0,0009*Х4-0,013*Х5+0,014*Х6-0,057*Х7)*100%, где 1,99 - свободный член суммы, -0,004; -0,008; +0,001; -0,0009; -0,013; 0,014; -0,057 - коэффициенты, при этом при значении ЭфХТ равном 50% и более больной показана химиотерапия до определения молекулярного типа рака молочной железы, при значении ЭфХТ менее 50% больной проведение химиотерапии не показано.

Способ осуществляется следующим образом.

Для расчета прогноза эффективности химиотерапии (от 0 до 100%) индивидуальные значения факторов, входящих в модель (возраст, годы; рост, см; вес, кг; продолжительность менструального цикла, дни; количество беременностей в анамнезе, шт.; количество медицинских абортов в анамнезе, шт.; преимущественно белковое питание) необходимо умножить на соответствующие значения коэффициента, отраженные в таблице 1, затем находится общая сумма значений, суммируется свободный член уравнения, умножается на 100% и в итоге определяется индивидуальное значение эффективности применения химиотерапии для каждой больной. Если рассчитанное значение эффективности терапии 50% и выше, то больной химиотерапия показана до определения молекулярного типа рака молочной железы, если менее 50%, то нет.

Математическое выражение: ЭфХТ=(1,99-0,004*Х1-0,008*Х2+0,001*Х3-0,0009*Х4-0,013*Х5++0,014*Х6-0,057*Х7)*100%,

где ЭфХТ - эффективность химиотерапии,

X1 - возраст пациентки в годах,

Х2 - рост пациентки в см,

Х3 - вес пациентки в кг,

Х4 - продолжительность менструального цикла при сохранной менструации, 0 - при ее отсутствии,

Х5 - количество беременностей в абсолютных числах,

Х6 - количество медицинских абортов в абсолютных числах,

Х7 - преимущественное белковое питание (1 - да, 0 - нет).

Детерминационная значимость совокупности всех изучаемых показателей для прогноза эффективности химиотерапии была высокой, поскольку коэффициент детерминации составил R=0,87. Следовательно, созданная регрессионная модель в 87% объясняла правильность тактики лекарственного лечения. Критерий Фишера F составил 42,3 (р<0,001), что указывало на высокую статистическую значимость регрессионной модели. Коэффициент множественной корреляции, отражающий взаимосвязь между исходными показателями и вероятностью неблагоприятного течения химиотерапевтического лечения, имел величину 0,91, что свидетельствовало об их сильном взаимовлиянии. Коэффициент детерминации остатков (то есть неучтенных величин в модели) был незначительным R=0,13, что свидетельствовало о том, что эффективность зависела, в основном, от учтенных в регрессионной модели показателей и мало зависела от неучтенных факторов.

Показатели стандартизированного коэффициента регрессии или β-коэффициента, определяющего меру влияния вариабельности факторов на изменение эффективности терапии химиопрепаратами при условии, что все другие показатели не изменяются, отражены в таблице 2. Чем выше по модулю коэффициент регрессии, тем выше значимость признака в прогностическом расчете эффективности химиотерапии.

Наибольшей детерминационной значимостью в модели обладали такие признаки как возраст, рост, вес, продолжительность менструального цикла у женщин репродуктивного возраста, количество беременностей и медицинских абортов в анамнезе, преимущественно белковое питание.

Изобретение имеет изобретательский уровень, так как для специалиста-онколога явным образом не следует из уровня медицины в области прогнозирования эффективности химиотерапии при лечении рака молочной железы.

В доступных источниках информации России и зарубежных стран не обнаружено аналогичного предлагаемому способу прогнозирования эффективности химиотерапии при лечении рака молочной железы.

Приводим клинические примеры применения способа.

Клинический пример 1.

Больная Д. 56 лет, история болезни c-2086/г, поступила в отделение хирургии молочной железы и репродуктивных органов ФГБУ «РНИОИ» Минздрава РФ 09.12.2013 года с клиническим диагнозом: рак правой молочной железы, стадия IIa, T2NxM0, клиническая группа 2. При поступлении больной проведено анкетирование с учетом признаков с наибольшей детерминационной значимостью. Данные показатели внесены в формулу. ЭфХТ-(1,99-0,004*56-0,008*179+0,001*71-0,0009*0-0,013*5+0,014*3-0,057*1)*100%=39,9%.

Рассчитанное значение эффективности химиотерапии составило 39,9%. На основании этого был сделан прогноз о неэффективности химиотерапии у данной пациентки.

Больной выполнено хирургическое вмешательство в объеме радикальной мастэктомии по Маддену с последующей лучевой терапией на послеоперационный рубец и пути лимфооттока.

Гистологическое заключение 19102-15/13 - инфильтрирующая карцинома, метастазов в лимфоузлах нет. Иммуногистохимия №315/2013 - экспрессия рецепторов эстрогена - выраженная в 100% ядер, экспрессия рецепторов прогестерона - слабая в 40% ядер, экспрессия Ki-67 - 15% ядер, экспрессия Her2/neu (C-erb-2) на уровне - 1+. Таким образом, определен люминальный А подтип РМЖ, который является наименее химиочувствительным.

Клинический пример 2.

Больная К. 40 лет, история болезни c-5550/б, поступила в отделение хирургии молочной железы и репродуктивных органов ФГБУ «РНИОИ» Минздрава РФ 6.12.2013 года с клиническим диагнозом: рак левой молочной железы, ст. IIa, T2NxM0, клиническая группа 2. При поступлении больной проведено анкетирование с учетом признаков с наибольшей детерминационной значимостью. Данные показатели внесены в формулу. ЭфХТ=(1,99-0,004*40-0,008*157+0,001*101-0,0009*30-0,013*2+0,014*1-0,057*1)*100%=64,1%.

Рассчитанное значение эффективности химиотерапии составило 64,1%. На основании этого был сделан прогноз об эффективности химиотерапии у данной пациентки.

09.12.2013 больной выполнена трепанбиопсия опухоли и сразу начат курс полихимиотерапии по схеме FAC в стандартных дозировках.

Через 3 суток получено гистологическое заключение №23957/2013 - инфильтрирующая карцинома и дольковая карцинома. И еще через 10 суток получена иммуногистохимия №425/2013 - экспрессия рецепторов эстрогена - выраженная в 100% ядер, экспрессия рецепторов прогестерона - выраженная в 100% ядер, экспрессия Ki-67 - 50% ядер, экспрессия Her2/neu (C-erb-2) на уровне 1+. Таким образом, определен люминальный В подтип РМЖ, который является химиочувствительным. Таким образом, применение предложенного метода позволило начать обоснованную химиотерапию на 2 недели раньше получения данных иммуногистохимии.

Данным способом был рассчитан прогноз для 18 больных раком молочной железы.

Технико-экономическая эффективность способа заключается в том, что на основе факторного регрессионного анализа и расчета бета-стандартизированного показателя разработана прогностическая модель расчета эффективности химиотерапии у больных раком молочной железы по анамнестическим и антропометрическим данным, что, в свою очередь, позволяет упростить и ускорить прогнозирование эффективности химиотерапии рака молочной железы.

Заявленное изобретение является промышленно применимым, так как может быть многократно повторено и использовано при прогнозировании эффективности химиотерапии при лечении рака молочной железы и воспроизведено в различных лечебно-профилактических, научных, медицинских учреждениях в онкологии.

Изобретение относится к медицине, а именно к онкологии. Способ, включающий проведение исследования на этапе госпитализации. При проведении исследования определяют возраст пациентки в годах (X1), рост пациентки в см (Х2), вес пациентки в кг (Х3), продолжительность менструального цикла при сохранной менструации в днях, при этом в случае периода перименопаузы или постменопаузы количество дней равно 0 (Х4), количество беременностей в абсолютных числах (Х5), количество медицинских абортов в абсолютных числах (Х6), преимущественное белковое питание в баллах, при этом 1 балл - да, 0 баллов - нет (Х7). На основании полученных данных определяют показатель эффективности химиотерапии (ЭфХТ) по формуле ЭфХТ = (1,99-0,004*Х1-0,008*Х2+0,001*Х3-0,0009*Х4-0,013*Х5+0,014*Х6-0,057*Х7)*100%. При этом 1,99 - свободный член суммы, -0,004; -0,008; +0,001; -0,0009; -0,013; 0,014; -0,057 - коэффициенты. При значении ЭфХТ равном 50% и более больной показана химиотерапия до определения молекулярного типа рака молочной железы. При значении ЭфХТ менее 50% проведение химиотерапии не показано. Способ упрощает и ускоряет прогнозирование эффективности химиотерапии рака молочной железы за счет использования косвенных признаков. 2 пр., 2 табл.

Способ прогнозирования эффективности химиотерапии при лечении рака молочной железы, включающий проведение исследования на этапе госпитализации, отличающийся тем, что при проведении исследования определяют возраст пациентки в годах (X1), рост пациентки в см (Х2), вес пациентки в кг (Х3), продолжительность менструального цикла при сохранной менструации в днях, при этом в случае периода перименопаузы или постменопаузы количество дней равно 0 (Х4), количество беременностей в абсолютных числах (Х5), количество медицинских абортов в абсолютных числах (Х6), преимущественное белковое питание в баллах, при этом 1 балл - да, 0 баллов - нет (Х7), затем на основании полученных данных определяют показатель эффективности химиотерапии (ЭфХТ) как ЭфХТ=(1,99-0,004*Х1-0,008*Х2+0,001*Х3-0,0009*Х4-0,013*Х5+0,014*Х6-0,057*Х7)*100%, где 1,99 - свободный член суммы, -0,004; -0,008; +0,001; -0,0009; -0,013; 0,014; -0,057 - коэффициенты, при этом при значении ЭфХТ равном 50% и более больной показана химиотерапия до определения молекулярного типа рака молочной железы, при значении ЭфХТ менее 50% больной проведение химиотерапии не показано.