Способ прогнозирования лимфогенного метастазирования при злокачественных опухолях из оболочек периферических нервов Российский патент 2019 года по МПК G01N33/48 

Описание патента на изобретение RU2677872C1

Изобретение относится к области медицины, конкретно, к онкологии, и может быть использовано для прогнозирования лимфогенного метастазирования при злокачественных опухолях из оболочек периферических нервов.

Известно, что саркомы мягких тканей встречаются у взрослого населения достаточно редко, такие опухоли составляют около 1% всех злокачественных новообразований. В детском возрасте показатель частоты встречаемости значимо выше, у детей мягкотканые опухоли занимают 5-е место в структуре онкологической заболеваемости и смертности. К числу злокачественных новообразований из мягких тканей относятся опухоли из жировой, хрящевой и мышечной тканей, опухоли из стенок кровеносных и лимфатических сосудов, а также злокачественные опухоли из оболочек периферических нервов и др. К сожалению, на сегодняшний день при подобных новообразованиях отсутствуют четкие прогностические критерии оценки течения заболевания. К основным морфологическим факторам прогноза и прогрессирования процесса относятся следующие показатели: степень дифференцировки опухоли, количество митозов, площадь некрозов, локализация и размер первичной опухоли, возраст пациентов, степень злокачественности (G), наличие в краях резекции остаточной опухоли или радикальность характера оперативного лечения, чувствительность опухоли к лучевой и химиотерапии, а также наличие в лимфатических узлах метастатического поражения [1, 2, 3, 4, 5]. Возможность прогнозирования в клинике такой формы прогрессии заболевания как лимфогенное метастазирование является важным критерием оценки и, возможно, коррекции лечения у таких пациентов.

Наиболее близким к настоящему способу является способ оценки степени злокачественности (G) сарком мягких тканей (ВОЗ, 2013; Система FNCLCC - French Federation Nationale des Centres de Lutte Contre leCancer) [6, 7]. Суть данного способа основывается на определении и морфологической оценке в ткани опухоли трех показателей: дифференцировка опухоли, митотическая активность и некроз опухолевой ткани. При данном способе проводят морфологическое исследование ткани новообразования на светооптическом уровне. Дифференцировку опухоли оценивают следующим образом. Саркомы, ткань которых напоминает типичный аналог мягких тканей взрослого человека, оценивают в 1 балл. Саркомы с признаками слабого сходства с типичными аналогами мягких тканей взрослого организма оценивают в 2 балла. Эмбриональные, недифференцированные саркомы и саркомы неясного генеза при определении дифференцировки оценивают в 3 балла. Митотическую активность определяют по числу фигур атипических митозов в 10 полях зрения при увеличении микроскопа ×400. Если в опухоли насчитывают до 9 фигур атипических митозов показатель оценивают в 1 балл, при наличии в опухоли от 10 до 19 фигур митозов - в 2 балла, если в ткани новообразования насчитывают 20 и более фигур митозов, то показатель оценивают как 3 балла. Некроз опухолевой ткани определяют следующим образом: при отсутствии некрозов показатель оценивают в 0 баллов. Случаи, при которых некроз опухоли занимает менее 50% площади опухоли, оценивают в 1 балл, при некрозах опухоли, занимающих более 50% площади ткани новообразования, данный показатель оценивают как 2 балла. Далее суммируют полученные баллы и определяют степень злокачественности опухоли: если сумма трех морфологических показателей составляет 2-3 балла, определяют I степень злокачественности (low-grade), при сумме баллов от 4 до 5 определяют II степень злокачественности, если сумма баллов составляет от 6 до 8 баллов - определяют III степень злокачественности (high grade). Согласно данным литературы, опухоли мягких тканей I степени злокачественности (G1) являются высоко дифференцированными, при них редко регистрируются лимфогенные метастазы, они имеют более благоприятный прогноз. Наоборот, опухоли III степени злокачественности (G3) являются низкодифференцированными, часто метастазируют и характеризуются плохим прогнозом [6, 7].

Недостатком выше описанного способа является то, что отсутствуют конкретные числовые показатели, позволяющие оценивать риск лимфогенного метастазирования у пациентов со злокачественными опухолями из оболочек периферических нервов персонифицировано.

Новая техническая задача - разработка способа прогнозирования лимфогенного метастазирования, имеющего высокую степень достоверности, точности и информативности, в результате применения которого будут получены достоверные числовые показатели, характеризующие вероятность риска лимфогенных метастазов при злокачественных опухолях из оболочек периферических нервов, что, в целом, отражает прогноз течения болезни и может определять исход злокачественного процесса.

Новый технический результат-повышение точности и информативности способа.

Для достижения нового технического результата в способе прогнозирования лимфогенного метастазирования при злокачественных опухолях из оболочек периферических нервов, включающем определение и морфологическую оценку на светооптическом уровне в ткани опухоли показателей дифференцировки опухоли, митотической активности и некроза опухолевой ткани, причем, макроскопическому исследованию подвергают ткни первичной опухоли, ткани линий резекции и всех удаленных во время операции лимфатических узлов и морфологическое исследование препаратов ткани первичной опухоли на светооптическом уровне, отличающийся тем, что оценивают наличие фигур атипических митозов в клетках опухоли, для этого в 10 полях зрения, выбранных случайным образом, при увеличении объектива микроскопа ×400 считают количество фигур атипических митозов, при отсутствии митозов данный признак оценивают в 1 балл, при наличии единичных митозов до 5 митозов в 10 полях зрения признак оценивают в 2 балла, при наличии более 5 фигур атипических митозов признак оценивают в 3 балла, далее, в ткани опухоли проводят морфологическую оценку спонтанных некрозов с определением площади спонтанных некрозов в первичной опухоли в пределах гистологического препарата при увеличении объектива микроскопа ×100, при отсутствии спонтанных некрозов в ткани опухоли признак оценивают в 1 балл, если зона некроза занимает менее 10% площади опухоли в пределах гистологического среза, признак оценивают в 2 балла, в случаях, когда площадь спонтанных некрозов в ткани опухоли занимает от 10 до 50% площади - признак оценивают в 3 балла, если более 50% - в 4 балла, после гистологического исследования ткани первичной опухоли проводят иммуногистохимическое исследование с использованием антител к SMA и белку S100 (Dako) по стандартной методике согласно протоколам, далее, оценивают экспрессию указанных маркеров в препаратах опухоли, при наличии негативной экспрессии маркера SMA признак оценивают в 1 балл, при умеренной позитивной экспрессии - признак оценивают в 2 балла, при слабо выраженной позитивной экспрессии - признак оценивают в 3 балла, при наличии негативной экспрессии маркера S100 признак оценивают в 1 балл, при умеренной позитивной экспрессии - признак оценивают в 2 балла, при слабо выраженной позитивной экспрессии - признак оценивают в 3 балла, кроме того, в каждом случае в ткани опухоли проводят иммуногистохимическое исследование широкого спектра цитокератинов, при этом в каждом случае проводят изучение 11 маркеров с испрользованием антител: Pan-Cytokeratin (5/6/8/18) (Clone 5D3, Novocastra), Cytokeratin AE1/AE3 (Clone AE1/AE3, Dako), Cytokeratin 5 (Clone XM26, Novocastra), Cytokeratin 5/6 (Clone D5/16 B4, Dako), Cytokeratin 7 (Clone OV-TL 12/30, Novocastra), Cytokeratin 8 (Clone TS1, Novocastra), Cytokeratin 14 (Clone LL002, Novocastra), Cytokeratin 19 (Clone b170, Novocastra), Cytokeratin 20 (Clone Ks 20.08, Novocastra), Cytokeratin HMW (betta Clone 34Е12, Dako), Cytokeratin 8/18 (Clone 5D3, Dako), экспрессию каждого маркера оценивают как негативную или позитивную, при негативной экспрессии всех выше перечисленных маркеров данный признак оценивают в 1 балл, при наличии позитивной экспрессии хотя бы одного из 11 цитокератинов значение уравнения регрессии перечисленных маркеров в опухолевой ткани - признак оценивают в 2 балла, далее, рассчитывают значение уравнения регрессии Y по формуле:

Y=-590+188⋅Х1+12,7⋅Х2+64,7⋅Х3-36,2⋅Х4-31,9⋅Х5,где

(-590) - значение коэффициента регрессии свободного члена;

X1 - наличие фигур атипических митозов в опухоли в 10 полях зрения (1 - атипические митозы отсутствуют, 2 - наличие до 5 атипических митозов в 10 полях зрения, 3 - наличие более 5 атипических митозов в 10 полях зрения),

(188) - значение коэффициента регрессии этого признака;

Х2 - распространенность спонтанных некрозов (1 - некрозы отсутствуют, 2 - зона некроза занимает менее 10% площади опухоли, 3 - зона некроза занимает 10-50% площади опухоли, 4 - более 50% площади опухоли),

(12,7) - значение коэффициента регрессии этого признака;

Х3 - экспрессия маркера SMA (1 - негативная, 2 - умеренно позитивная, 3 - слабо позитивная),

(64,7) - значение коэффициента регрессии этого признака;

Х4 - экспрессия маркера S100 (1 - негативная, 2 - умеренно позитивная, 3 - слабо позитивная),

(-36,2) - значение коэффициента регрессии этого признака;

Х5 - экспрессия цитокератинов (1 - негативная экспрессия всех цитокератинов, 2 - позитивная экспрессия хотя бы 1 из 11 цитокератинов);

(-31,9) - значение коэффициента регрессии этого признака.

Вероятность риска лимфогенного метастазирования Р определяют по формуле:

Р=eY/(1+eY), где

е - математическая константа, равная 2,72

и при Р≥50% определяют высокий, а при Р<50% - низкий риск лимфогенного метастазирования.

Способ осуществляют следующим образом.

Макроскопической оценке подвергают ткань первичной опухоли, линии резекции и все удаленные во время операции лимфатические узлы. Материал фиксируют в 10-12% растворе нейтрального формалина. Проводку материала и изготовление гистологических препаратов осуществляют по стандартной методике. Препараты окрашивают гематоксилином и эозином. Гистологический тип опухоли устанавливают на основании международной классификации опухолей мягких тканей и костей (ВОЗ, 2013), способ предназначен только для злокачественной опухоли из оболочек периферических нервов.

Проводят морфологическое исследование препаратов первичной опухоли на светооптическом уровне. При исследовании опухолевой ткани оценивают наличие фигур атипических митозов в клетках опухоли, при этом в 10 полях зрения, выбранных случайным образом, при увеличении объектива микроскопа ×400 считают количество атипических митозов. При отсутствии митозов данный признак оценивают в 1 балл, при наличии единичных митозов (до 5 митозов в 10 полях зрения) признак оценивают в 2 балла, при наличии более 5 фигур атипических митозов признак оценивают в 3 балла. Далее в ткани опухоли проводят морфологическую оценку спонтанных некрозов. Распространенность (площадь) спонтанных некрозов в первичной опухоли в пределах гистологического препарата определяют при увеличении объектива микроскопа ×100. При отсутствии спонтанных некрозов в ткани опухоли данный признак оценивают в 1 балл, если зона некроза занимает менее 10% площади опухоли в пределах гистологического среза, то признак оценивают в 2 балла, в случаях, когда площадь спонтанных некрозов в ткани опухоли занимает от 10 до 50% площади - признак оценивают в 3 балла, если более 50% - в 4 балла. После гистологического исследования ткани первичной опухоли проводят иммуногистохимическое исследование. Для иммуногистохимического исследования используют антитела к SMA и белку S100 (Dako). Иммуногистохимическое исследование проводят по стандартной методике согласно протоколу. Далее оценивают экспрессию указанных маркеров в препаратах опухоли. При наличии негативной экспрессии маркера SMA признак оценивают в 1 балл, при умеренной позитивной экспрессии - признак оценивают в 2 балла, при слабо выраженной позитивной экспрессии - признак оценивают как 3. При наличии негативной экспрессии маркера S100 признак оценивают в 1 балл, при умеренной позитивной экспрессии - признак оценивают в 2 балла, при слабо выраженной позитивной экспрессии - признак оценивают в 3 балла. Кроме того, в каждом случае в ткани опухоли проводят иммуногистохимическое исследование широкого спектра цитокератинов (в каждом случае проводят изучение 11 маркеров), в частности, используют следующие антитела: Pan-Cytokeratin (5/6/8/18) (Clone 5D3, Novocastra), Cytokeratin AE1/AE3 (Clone AE1/AE3, Dako), Cytokeratin 5 (Clone XM26, Novocastra), Cytokeratin 5/6 (Clone D5/16 B4, Dako), Cytokeratin 7 (Clone OV-TL 12/30, Novocastra), Cytokeratin 8 (Clone TS1, Novocastra), Cytokeratin 14 (Clone LL002, Novocastra), Cytokeratin 19 (Clone b170, Novocastra), Cytokeratin 20 (Clone Ks 20.08, Novocastra), Cytokeratin HMW (betta Clone 34E12, Dako), Cytokeratin 8/18 (Clone 5D3, Dako). Экспрессию каждого маркера оценивают как негативную или позитивную. При негативной экспрессии всех выше перечисленных маркеров данный признак оценивают в 1 балл, при наличии позитивной экспрессии хотя бы одного из 11 вышеперечисленных маркеров в опухолевой ткани - признак оценивают в 2 балла.

Рассчитывают значение уравнения регрессии Y по формуле:

Y=-590+1881⋅X1+12,7⋅Х2+64,7⋅Х3-36,2⋅Х4-31,9⋅Х5, где

(-590) - значение коэффициента регрессии свободного члена;

X1 - наличие атипических митозов в опухоли в 10 полях зрения (1 - атипические митозы отсутствуют, 2 - наличие до 5 атипических митозов в 10 полях зрения, 3 - наличие более 5 атипических митозов в 10 полях зрения),

(188) - значение коэффициента регрессии этого признака;

Х2 - распространенность спонтанных некрозов (1 - некрозы отсутствуют, 2 - зона некроза занимает менее 10% площади опухоли, 3 - зона некроза занимает 10-50% площади опухоли, 4 - более 50% площади опухоли),

(12,7) - значение коэффициента регрессии этого признака;

Х3 - экспрессия маркера SMA (1 - негативная, 2 - умеренно позитивная, 3 - слабо позитивная),

(64,7) - значение коэффициента регрессии этого признака;

Х4 - экспрессия маркера S100 (1 - негативная, 2 - умеренно позитивная, 3 - слабо позитивная),

(- 36,2) - значение коэффициента регрессии этого признака;

Х5 - экспрессия цитокератинов (1 - негативная экспрессия всех цитокератинов, 2 - позитивная экспрессия хотя бы 1 из 11 цитокератинов);

(-31,9) - значение коэффициента регрессии этого признака.

Вероятность риска лимфогенного метастазирования при злокачественных опухолях из оболочек периферических нервов Р определяют по формуле: Р=eY/(1+eY), где

е - математическая константа, равная 2,72.

И при Р≥50% определяют высокий, а при Р<50% - низкий риск лимфогенного метастазирования.

Сущность предлагаемого способа иллюстрируется следующими примерами.

Пример 1. Пациент Г., 60 лет, гистологический тип новообразования - злокачественная опухоль из оболочек периферических нервов. При гистологическом исследовании ткани опухоли в 10 случайным образом выбранных полях зрения были обнаружены более 10 атипических митозов (3), спонтанные некрозы опухоли в пределах гистологического среза не определялись (1). При иммуногистохимическом исследовании в ткани опухоли экспрессия маркера SMA была негативной (1), экспрессия маркера S100 - умеренно позитивная (2), отмечалась негативная экспрессия всех цитокератинов (1).

Вероятность риска лимфогенного метастазирования при злокачественных опухолях из оболочек периферических нервов оценивалась по формуле: Y=-590+188⋅X1+12,7⋅Х2+64,7⋅Х3-36,2⋅X4-31,9⋅Х5=-590+188⋅3+12,7⋅1+64,7⋅1-36,2⋅2-31,9⋅1=-590+537,1=-52,9

Вероятность риска лимфогенного метастазирования определялась по формуле: Р=eY/(1+eY)=2,72-52,9/(1+2,72-52,9)=0,1/1,1=0,09. Вероятность риска лимфогенного метастазирования у пациента составила 9%. При исследовании лимфатических узлов метастазов обнаружено не было.

Пример 2. Пациент Ц., 59 лет, гистологический тип новообразования - злокачественная опухоль из оболочек периферических нервов. При гистологическом исследовании ткани опухоли в 10 случайным образом выбранных полях зрения были обнаружены более 10 атипических митозов (3), площадь спонтанных некрозов в опухоли составляла от 10 до 50% (3). При иммуногистохимическом исследовании в ткани опухоли экспрессия маркера SMA была умеренно позитивной (2), экспрессия маркера S100 - также умеренно позитивная (2), отмечалась негативная экспрессия всех цитокератинов (1).

Вероятность риска лимфогенного метастазирования при злокачественных опухолях из оболочек периферических нервов оценивалась по формуле: Y=-590+188⋅Х1+12,7⋅Х2+64,7⋅Х3-36,2⋅Х4-31,9⋅Х5=-590+188⋅3+12,7⋅3+64,7⋅2-36,2⋅2-31,9⋅1=-590+627,2=37,2

Вероятность риска лимфогенного метастазирования определялась по формуле: Р=eY/(1+eY)=2,7237,2/(1+2,7237,2)=1,5/2,5=0,6. Вероятность риска лимфогенного метастазирования у пациента составила 60%. При исследовании лимфатических узлов в них были выявлены метастазы.

Предлагаемый способ основан на анализе данных морфологического и иммуногистохимического исследования операционного материала.

Изучался операционный материал от 93 пациентов со злокачественными опухолями из оболочек периферических нервов различной локализации. Средний возраст больных в данной группе составил 45,8±18,2 лет, среди пациентов было 43 женщины и 50 мужчин. Всем пациентам проводилась неоадъювантная химиотерапия по схеме MAID. Операция выполнялась в объеме радикального удаления первичной опухоли и лимфатических узлов.

Макроскопической оценке подвергалась ткань первичной опухоли, линии резекции и все удаленные во время операции лимфатические узлы. Материал фиксировался в 10-12% растворе нейтрального формалина. Проводку материала и изготовление гистологических препаратов осуществляли по стандартной методике. Препараты окрашивали гематоксилином и эозином. Гистологический тип опухоли устанавливали на основании международной классификации опухолей мягких тканей и костей (ВОЗ, 2013), способ предназначен только для злокачественной опухоли из оболочек периферических нервов.

Проводили морфологическое исследование препаратов первичной опухоли на светооптическом уровне. При исследовании опухолевой ткани оценивали наличие фигур атипических митозов в клетках опухоли, при этом в 10 полях зрения, выбранных случайным образом, при увеличении объектива микроскопа ×400 считали количество атипических митозов. При отсутствии митозов данный признак оценивали в 1 балл, при наличии единичных митозов (до 5 митозов в 10 полях зрения) признак оценивали в 2, балла при наличии более 5 фигур атипических митозов признак оценивали в 3 балла. Далее в ткани опухоли проводили морфологическую оценку спонтанных некрозов. Распространенность (площадь) спонтанных некрозов в первичной опухоли в пределах гистологического препарата определяли при увеличении объектива микроскопа ×100. При отсутствии спонтанных некрозов в ткани опухоли данный признак оценивали в 1балл, если зона некроза занимала менее 10% площади опухоли в пределах гистологического среза, то признак оценивали в 2 балла, в случаях, когда площадь спонтанных некрозов в ткани опухоли занимала от 10 до 50% площади - признак оценивали в 3 балла, если более 50% - как 4 балла. После гистологического исследования ткани первичной опухоли проводили иммуногистохимическое исследование. Для иммуногистохимического исследования использовали антитела к SMA и белку S100 (Dako). Иммуногистохимическое исследование проводили по стандартной методике согласно протоколам. Далее оценивали экспрессию указанных маркеров в препаратах опухоли. При наличии негативной экспрессии маркера SMA признак оценивали в 1 балл, при умеренной позитивной экспрессии - признак оценивали в 2 балла, при слабо выраженной позитивной экспрессии - признак оценивали в 3 балла. При наличии негативной экспрессии маркера S100 признак оценивали в 1балл, при умеренной позитивной экспрессии - признак оценивали в 2 балла, при слабо выраженной позитивной экспрессии - в 3 балла. Кроме того, в каждом случае в ткани опухоли проводили иммуногистохимическое исследование широкого спектра цитокератинов (в каждом случае проводят изучение 11 маркеров), в частности, использовали следующие антитела: Pan-Cytokeratin (5/6/8/18) (Clone 5D3, Novocastra), Cytokeratin AE1/AE3 (Clone AE1/AE3, Dako), Cytokeratin 5 (Clone XM26, Novocastra), Cytokeratin 5/6 (Clone D5/16 B4, Dako), Cytokeratin 7 (Clone OV-TL 12/30, Novocastra), Cytokeratin 8 (Clone TS1, Novocastra), Cytokeratin 14 (Clone LL002, Novocastra), Cytokeratin 19 (Clone b170, Novocastra), Cytokeratin 20 (Clone Ks 20.08, Novocastra), Cytokeratin HMW (betta Clone 34E12, Dako), Cytokeratin 8/18 (Clone 5D3, Dako). Экспрессию каждого маркера оценивали как негативную или позитивную. При негативной экспрессии всех выше перечисленных маркеров данный признак оценивали в 1 балл, при наличии позитивной экспрессии хотя бы одного из 11 вышеперечисленных маркеров в опухолевой ткани - признак оценивали в 2 балла.

Рассчитывают значение уравнения регрессии Y по формуле:

Y=-590+188⋅X1+12,7⋅Х2+64,7⋅Х3-36,2⋅X4-31,9⋅Х5, где

(-590) - значение коэффициента регрессии свободного члена;

X1 - наличие атипических митозов в опухоли в 10 полях зрения (1 - атипические митозы отсутствуют, 2 - наличие до 5 атипических митозов в 10 полях зрения, 3 - наличие более 5 атипических митозов в 10 полях зрения),

(188) - значение коэффициента регрессии этого признака;

Х2 - распространенность спонтанных некрозов (1 - некрозы отсутствуют, 2 - зона некроза менее 10% площади опухоли, 3 - зона некроза 10 - 50% площади опухоли, 4 - более 50% площади опухоли),

(12,7) - значение коэффициента регрессии этого признака;

Х3 - экспрессия маркера SMA (1 - негативная, 2 - умеренно позитивная, 3 - слабо позитивная),

(64,7) - значение коэффициента регрессии этого признака;

Х4 - экспрессия маркера S100 (1 - негативная, 2 - умеренно позитивная, 3 - слабо позитивная),

(-36,2) - значение коэффициента регрессии этого признака;

Х5 - экспрессия цитокератинов (1 - негативная экспрессия всех цитокератинов, 2 - позитивная экспрессия хотя бы 1 из 11 цитокератинов);

(-31,9) - значение коэффициента регрессии этого признака.

Вероятность риска лимфогенного метастазирования при злокачественных опухолях из оболочек периферических нервов Р определяли по формуле:

Р=eY/(1+eY), где

e - математическая константа, равная 2,72.

При вероятности Р≥50% определяли высокий риск лимфогенного метастазирования, при вероятности Р<50% - низкий риск лимфогенного метастазирования.

Степень достоверности модели χ2=698,43; р=0,0000. Чувствительность составила 100%, специфичность 100%.

Таким образом, предлагаемый способ позволяет с высокой точностью и информативностью при наличии конкретных числовых показателей прогнозировать вероятность лимфогенного метастазирования у пациентов со злокачественными опухолями из оболочек периферических нервов, что позволяет оптимизировать тактику ведения таких больных в плане коррекции объема лечения и последующего послеоперационного наблюдения.

Источники информации принятые во внимание при составлении описания:

1. Шелехова К.В. Изменения в классификации ВОЗ опухолей мягких тканей // Архив патологии. - 2015 г. - №1. - С. 48-54.

2. Мацко Д.Е. Современные представления о морфологической классификации сарком мягких тканей и их практическое значение // Практическая онкология. - 2013 г. - Т. 14, №2. - С. 77-86.

3. Jones N.B., Iwenofu Н., Scharschmidt Т., Kraybill W. Prognostic factors and staging for soft tissue sarcomas: An Update // Surgical Oncology clinics. - 2012. - V. 12, Issue 2. - P. 187-200.

4. Fletcher C.D.M., Unni K.K., Mertens F. World Health Organization. Classification of Tumours. Pathology and Genetics of Tumours of Soft Tissue and Bone. - Lyon: IARC Press, 2002.

5. AeRang Kim, Douglas R. Stewart, Karlyne M. Reilly, David Viskochil, Markku M. Miettinen, and Brigitte C. Widemann Malignant Peripheral Nerve Sheath Tumors State of the Science: Leveraging Clinical and Biological Insights into Effective Therapies // Sarcoma. Volume 2017, Article ID 7429697, 10 pages, https://doi.org/10.1155/2017/7429697.

6. Феденко A.A., Горбунова B.A. Саркомы мягких тканей // Поволжский онкологический вестник. - 2012 г. - №2. - С. 4-13.

7. Феденко А. А., Бохян А.Ю., Горбунова В.А., Махсон А.Н., Тепляков В.В. Практические рекомендации по лекарственному лечению сарком мягких тканей // Злокачественные опухоли. - 2016 г. - №4. Спецвыпуск 2. - С. 200-210.

Похожие патенты RU2677872C1

название год авторы номер документа
Способ прогнозирования лимфогенного метастазирования при аденокарциноме толстого кишечника 2019
  • Вторушин Сергей Владимирович
  • Рачковский Кирилл Владимирович
  • Заявьялова Марина Викторовна
  • Афанасьев Сергей Геннадьевич
  • Крахмаль Надежда Валерьевна
RU2688678C1
Способ прогнозирования лимфогенного метастазирования при инвазивной карциноме неспецифического типа молочной железы 2016
  • Крахмаль Надежда Валерьевна
  • Заявьялова Марина Викторовна
  • Перельмутер Владимир Михайлович
  • Вторушин Сергей Викторович
  • Денисов Евгений Владимирович
  • Слонимская Елена Михайловна
  • Таширева Лариса Александровна
  • Геращенко Татьяна Сергеевна
RU2659938C2
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЛИМФОГЕННОГО МЕТАСТАЗИРОВАНИЯ ПРИ ИНВАЗИВНОЙ КАРЦИНОМЕ НЕСПЕЦИФИЧЕСКОГО ТИПА МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ 2014
  • Кайгородова Евгения Викторовна
  • Завьялова Марина Викторовна
  • Перельмутер Владимир Михайлович
  • Богатюк Мария Вячеславовна
  • Крахмаль Надежда Васильевна
  • Слонимская Елена Михайловна
RU2566732C1
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ГЕМАТОГЕННОГО МЕТАСТАЗИРОВАНИЯ ПРИ ТРИПЛ НЕГАТИВНОЙ ИНВАЗИВНОЙ КАРЦИНОМЕ НЕСПЕЦИФИЧЕСКОГО ТИПА МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ 2014
  • Завьялова Марина Викторовна
  • Слонимская Елена Михайловна
  • Перельмутер Владимир Михайлович
  • Вторушин Сергей Владимирович
  • Телегина Надежда Семеновна
  • Брагина Ольга Дмитриевна
  • Крахмаль Надежда Валерьевна
RU2558863C1
Способ прогнозирования вероятности полной регрессии при проведении неоадъювантной химиотерапии у пациенток с трижды негативным молекулярно-генетическим субтипом рака молочной железы 2016
  • Христенко Ксения Юрьевна
  • Вторушин Сергей Владимирович
  • Завьялова Марина Викторовна
  • Слонимская Елена Михайловна
  • Литвяков Николай Васильевич
RU2623118C1
Способ прогнозирования лимфогенного метастазирования у больных при аденокарциноме прямой кишки 2018
  • Алтыбаев Сельвер Рафаэльевич
  • Завьялова Марина Викторовна
  • Крахмаль Надежда Валерьевна
  • Перельмутер Владимир Михайлович
  • Степанов Иван Вадимович
  • Вторушин Сергей Владимирович
RU2692129C1
Способ прогнозирования степени вероятности полной регрессии при проведении неоадъювантной химиотерапии у пациенток с люминальным В молекулярно-генетическим субтипом рака молочной железы 2016
  • Христенко Ксения Юрьевна
  • Вторушин Сергей Владимирович
  • Завьялова Марина Викторовна
  • Слонимская Елена Михайловна
  • Литвяков Николай Васильевич
RU2632112C1
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЛИМФОГЕННОГО МЕТАСТАЗИРОВАНИЯ ПРИ ТРИПЛ НЕГАТИВНОЙ ИНВАЗИВНОЙ КАРЦИНОМЕ НЕСПЕЦИФИЧЕСКОГО ТИПА МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ 2014
  • Завьялова Марина Викторовна
  • Слонимская Елена Михайловна
  • Перельмутер Владимир Михайлович
  • Вторушин Сергей Владимирович
  • Телегина Надежда Семеновна
  • Брагина Ольга Дмитриевна
  • Крахмаль Надежда Валерьевна
RU2558860C1
Способ прогнозирования чувствительности опухоли к неоадъювантной химиотерапии при люминальном В молекулярно-генетическом типе рака молочной железы 2016
  • Денисов Евгений Владимирович
  • Завьялова Марина Викторовна
  • Перельмутер Владимир Михайлович
  • Геращенко Татьяна Сергеевна
  • Чердынцева Надежда Викторовна
  • Крахмаль Надежда Васильевна
  • Литвяков Николай Васильевич
  • Слонимская Елена Михайловна
RU2657800C1
Способ прогнозирования гематогенного метастазирования рака ободочной кишки после комбинированного лечения 2023
  • Вторушин Сергей Владимирович
  • Синянский Лев Евгеньевич
  • Крахмаль Надежда Валерьевна
  • Афанасьев Сергей Геннадьевич
RU2797845C1

Реферат патента 2019 года Способ прогнозирования лимфогенного метастазирования при злокачественных опухолях из оболочек периферических нервов

Изобретение относится к области медицины, конкретно к онкологии, и может быть использовано для прогнозирования лимфогенного метастазирования при злокачественных опухолях из оболочек периферических нервов. Сущность способа: проводят макроскопическое исследование первичной опухоли, ткани линий резекции и всех удаленных во время операции лимфатических узлов и морфологическое исследование препаратов ткани первичной опухоли на светооптическом уровне, причем оценивают наличие фигур атипических митозов в клетках опухоли, для этого в 10 полях зрения, выбранных случайным образом, при увеличении объектива микроскопа ×400 считают количество фигур атипических митозов, при отсутствии митозов данный признак оценивают в 1 балл, при наличии единичных митозов до 5 митозов в 10 полях зрения признак оценивают в 2 балла, при наличии более 5 фигур атипических митозов признак оценивают в 3 балла, далее в ткани опухоли проводят морфологическую оценку спонтанных некрозов с определением площади спонтанных некрозов в первичной опухоли в пределах гистологического препарата при увеличении объектива микроскопа ×100, при отсутствии спонтанных некрозов в ткани опухоли признак оценивают в 1 балл, если зона некроза занимает менее 10% площади опухоли в пределах гистологического среза, признак оценивают в 2 балла, в случаях, когда площадь спонтанных некрозов в ткани опухоли занимает от 10 до 50% площади - признак оценивают в 3 балла, если более 50% - в 4 балла, после гистологического исследования ткани первичной опухоли проводят иммуногистохимическое исследование с использованием антител к SMA и белку S100 (Dako) по стандартной методике согласно протоколам, далее оценивают экспрессию указанных маркеров в препаратах опухоли, при наличии негативной экспрессии маркера SMA признак оценивают в 1 балл, при умеренной позитивной экспрессии признак оценивают в 2 балла, при слабо выраженной позитивной экспрессии признак оценивают в 3 балла, при наличии негативной экспрессии маркера S100 признак оценивают в 1 балл, при умеренной позитивной экспрессии признак оценивают в 2 балла, при слабо выраженной позитивной экспрессии признак оценивают в 3 балла, кроме того, в каждом случае в ткани опухоли проводят иммуногистохимическое исследование широкого спектра цитокератинов, при этом в каждом случае проводят изучение 11 маркеров с использованием антител: Pan-Cytokeratin (5/6/8/18) (Clone 5D3, Novocastra), Cytokeratin AE1/AE3 (Clone AE1/AE3, Dako), Cytokeratin 5 (Clone XM26, Novocastra), Cytokeratin 5/6 (Clone D5/16 B4, Dako), Cytokeratin 7 (Clone OV-TL 12/30, Novocastra), Cytokeratin 8 (Clone TS1, Novocastra), Cytokeratin 14 (Clone LL002, Novocastra), Cytokeratin 19 (Clone b170, Novocastra), Cytokeratin 20 (Clone Ks 20.08, Novocastra), Cytokeratin HMW (betta Clone 34E12, Dako), Cytokeratin 8/18 (Clone 5D3, Dako), экспрессию каждого маркера оценивают как негативную или позитивную, при негативной экспрессии всех вышеперечисленных маркеров данный признак оценивают в 1 балл, при наличии позитивной экспрессии хотя бы одного из 11 цитокератинов - значение уравнения регрессии перечисленных маркеров в опухолевой ткани - признак оценивают в 2 балла, далее рассчитывают значение уравнения регрессии Y по формуле, который используют в формуле для определения значения вероятности развития лимфогенных метастазов Р. При Р≥50% определяют высокий, а при Р<50% - низкий риск лимфогенного метастазирования. Чувствительность способа составила 100%, специфичность 100%. Изобретение обеспечивает повышение точности и информативности способа. 2 пр.

Формула изобретения RU 2 677 872 C1

Способ прогнозирования лимфогенного метастазирования при злокачественных опухолях из оболочек периферических нервов, включающий определение и морфологическую оценку на светооптическом уровне в ткани опухоли показателей дифференцировки опухоли, митотической активности и некроза опухолевой ткани, отличающийся тем, что исследованию подвергают ткани опухоли, ткани линий резекции и всех удаленных во время операции лимфатических узлов, оценивают наличие фигур атипических митозов в клетках опухоли, для этого в 10 полях зрения, выбранных случайным образом, при увеличении объектива микроскопа ×400 считают количество фигур атипических митозов, при отсутствии митозов данный признак оценивают в 1 балл, при наличии единичных митозов до 5 митозов в 10 полях зрения признак оценивают в 2 балла, при наличии более 5 фигур атипических митозов признак оценивают в 3 балла, далее в ткани опухоли проводят морфологическую оценку спонтанных некрозов с определением площади спонтанных некрозов в первичной опухоли в пределах гистологического препарата при увеличении объектива микроскопа ×100, при отсутствии спонтанных некрозов в ткани опухоли признак оценивают в 1 балл, если зона некроза занимает менее 10% площади опухоли в пределах гистологического среза, признак оценивают в 2 балла, в случаях, когда площадь спонтанных некрозов в ткани опухоли занимает от 10 до 50% площади признак оценивают в 3 балла, если более 50% - в 4 балла, после гистологического исследования ткани первичной опухоли проводят иммуногистохимическое исследование с использованием антител к SMA и белку S100 (Dako) по стандартной методике согласно протоколам, далее оценивают экспрессию указанных маркеров в препаратах опухоли, при наличии негативной экспрессии маркера SMA признак оценивают 1 балл, при умеренной позитивной экспрессии признак оценивают в 2 балла, при слабо выраженной позитивной экспрессии признак оценивают в 3 балла, при наличии негативной экспрессии маркера S100 признак оценивают в 1 балл, при умеренной позитивной экспрессии признак оценивают в 2 балла, при слабо выраженной позитивной экспрессии признак оценивают в 3 балл, кроме того, в каждом случае в ткани опухоли проводят иммуногистохимическое исследование широкого спектра цитокератинов, при этом в каждом случае проводят изучение 11 маркеров с использованием антител: Pan-Cytokeratin (5/6/8/18) (Clone 5D3, Novocastra), Cytokeratin AE1/AE3 (Clone AE1/AE3, Dako), Cytokeratin 5 (Clone XM26, Novocastra), Cytokeratin 5/6 (Clone D5/16 B4, Dako), Cytokeratin 7 (Clone OV-TL 12/30, Novocastra), Cytokeratin 8 (Clone TS1, Novocastra), Cytokeratin 14 (Clone LL002, Novocastra), Cytokeratin 19 (Clone b170, Novocastra), Cytokeratin 20 (Clone Ks 20.08, Novocastra), Cytokeratin HMW (betta Clone 34E12, Dako), Cytokeratin 8/18 (Clone 5D3, Dako), экспрессию каждого маркера оценивают как негативную или позитивную, при негативной экспрессии всех вышеперечисленных маркеров данный признак оценивают в 1 балл, при наличии позитивной экспрессии хотя бы одного из 11 цитокератинов - значение уравнения регрессии перечисленных маркеров в опухолевой ткани - признак оценивают в 2 балла, далее рассчитывают значение уравнения регрессии Y по формуле:

Y=-590+188⋅Х1+12,7⋅Х2+64,7⋅Х3-36,2⋅X4-31,9⋅Х5, где

(-590) - значение коэффициента регрессии свободного члена,

X1 - наличие фигур атипических митозов в опухоли в 10 полях зрения (1 - атипические митозы отсутствуют, 2 - наличие до 5 атипических митозов в 10 полях зрения, 3 - наличие более 5 атипических митозов в 10 полях зрения),

(188) - значение коэффициента регрессии этого признака,

Х2 - распространенность спонтанных некрозов (1 - некрозы отсутствуют, 2 - зона некроза занимает менее 10% площади опухоли, 3 - зона некроза занимает 10-50% площади опухоли, 4 - более 50% площади опухоли),

(12,7) - значение коэффициента регрессии этого признака,

Х3 - экспрессия маркера SMA (1 - негативная, 2 - умеренно позитивная, 3 - слабо позитивная),

(64,7) - значение коэффициента регрессии этого признака,

Х4 - экспрессия маркера S100 (1 - негативная, 2 - умеренно позитивная, 3 - слабо позитивная),

(- 36,2) - значение коэффициента регрессии этого признака,

Х5 - экспрессия цитокератинов (1 - негативная экспрессия всех цитокератинов, 2 - позитивная экспрессия хотя бы 1 из 11 цитокератинов),

(- 31,9) - значение коэффициента регрессии этого признака,

вероятность риска лимфогенного метастазирования Р определяют по формуле:

Р=eY/(1+eY),

где

е - математическая константа, равная 2,72,

и при Р≥50% определяют высокий, а при Р<50% - низкий риск лимфогенного метастазирования.

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 2019 года RU2677872C1

ФЕДЕНКО А
А
и др
Практические рекомендации по лекарственному лечению сарком мягких тканей // Злокачественные опухоли
Токарный резец 1924
  • Г. Клопшток
SU2016A1
Очаг для массовой варки пищи, выпечки хлеба и кипячения воды 1921
  • Богач Б.И.
SU4A1
Аппарат для очищения воды при помощи химических реактивов 1917
  • Гордон И.Д.
SU2A1
с
Мяльно-трепальный станок для обработки тресты лубовых растений 1922
  • Клубов В.С.
SU200A1
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА ЛИМФОГЕННОГО МЕТАСТАЗИРОВАНИЯ ПРИ РАКЕ ЖЕЛУДКА 2010
  • Сеньчукова Марина Алексеевна
  • Стадников Александр Абрамович
  • Шевлюк Николай Николаевич
  • Боков Дмитрий Александрович
RU2425639C1
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЛИМФОГЕННОГО МЕТАСТАЗИРОВАНИЯ ПРИ ТРИПЛ НЕГАТИВНОЙ ИНВАЗИВНОЙ КАРЦИНОМЕ НЕСПЕЦИФИЧЕСКОГО ТИПА МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ 2014
  • Завьялова Марина Викторовна
  • Слонимская Елена Михайловна
  • Перельмутер Владимир Михайлович
  • Вторушин Сергей Владимирович
  • Телегина Надежда Семеновна
  • Брагина Ольга Дмитриевна
  • Крахмаль Надежда Валерьевна
RU2558860C1
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИСХОДА МЫШЕЧНО-ИНВАЗИВНОГО РАКА МОЧЕВОГО ПУЗЫРЯ ПОСЛЕ КОМБИНИРОВАННОГО ЛЕЧЕНИЯ 2012
  • Спирина Людмила Викторовна
  • Кондакова Ирина Викторовна
  • Усынин Евгений Анатольевич
  • Слонимская Елена Михайловна
RU2538632C2
US 20020009739 A1, 24.01.2002.

RU 2 677 872 C1

Авторы

Васильев Николай Вольтович

Завьялова Марина Викторовна

Перельмутер Владимир Михайлович

Чойнзонов Евгений Лхамацыренович

Тюкалов Юрий Иванович

Крахмаль Надежда Валерьевна

Даты

2019-01-22Публикация

2017-08-01Подача