Способ прогнозирования эффективности проводимого лечения цервикальных интраэпителиальных неоплазий I-II степени Российский патент 2022 года по МПК G01N33/53 

Изобретение относится к медицине, в частности к гинекологии и предназначено для лечения вируса папилломы индуцированных (ВПЧ) цервикальных интраэпителиальных неоплазий I-II степени (cervical intraepithelial neoplasia, CIN) у пациенток репродуктивного возраста.

Известны методы лечения CIN I-II, ассоциированных с ВПЧ, описанные в RU 2 482 866 C2 - Способ лечения папилломавирусных инфекций, реализуемый через индукцию интерлейкина-18, а также в RU 2 520 746 C1 - Способ использования иммунологических маркеров для прогноза прогрессии цервикальных интраэпителиальных неоплазий, ассоциированных с папилломавирусной инфекцией. Их недостаток состоит в том, что в них отсутсвует оценки эффективности лечения в зависимости от возраста пациенток, количественным показателем вирусной нагрузки ВПЧ и изначальной степенью интраэпителиального поражения шейки матки.

Задачей нашего изобретения является создание рационального и точного способа прогнозирования эффективности проводимого лечения цервикальных интраэпителиальных неоплазий I-II степени, что позволяет более персонализировано подойти к терапии больных.

Технический результат достигается путем создания математической модели, включающий три достоверных показателя: возраст пациентки, степень цервикальной интраэпителиальной неоплазии (CIN I/CIN II), вирусная нагрузка вируса папилломы человека высокого канцерогенного риска (ВПЧ ВКР). Установлено, что эти показатели являются высоко значимыми критериями для прогнозирования эффективности проводимого лечения цервикальных интраэпителиальных неоплазий I-II степени. Способ является простым, быстровыполнимым, недорогим методом диагностики. Построенная математическая модель позволит персонализировано подходить к назначению обоснованной терапии.

Способ реализуется следующим образом.

Для разработки заявленного способа было проведено обследование 172 женщины с верифицированными цервикальными интраэпителиальными поражениями I-II степени по результатам жидкостной онкоцитологии и обязательно подтвержденные гистологически. Среди исследуемых нами женщин амбулаторно-поликлинического приема ДНК ВПЧ высокого онкогенного риска методом полимеразной цепной реакции (ПЦР) выявлена у 100 % (n=172). Это являлось критерием отбора данного исследования. Возраст обследованных женщин варьировал от 19 до 49 лет. Далее были сформированы 2 группы:

1 группа в количестве 86 пациенток с CIN I, вызванной вирусами ВПЧ высокого онкогенного риска;

2 группа в количестве 86 пациенток с CIN II, вызванной вирусами ВПЧ высокого онкогенного риска.

Для прогнозирования результатов лечения все пациенты были условно разделены на 2 возрастные группы (до 40 лет и 40 лет и старше). Сравнение данных подгрупп выявило достоверную разницу между группами (р=0,0482).

Следующим шагом было проведение многофакторного анализа, результатом которого стала математическая модель, позволяющая прогнозировать результат лечения (в баллах) в зависимости от возраста пациентки и клинических параметров до проводимого лечения.

С целью оценки клеточного состава и выявления наличия атипичных эпителиальных клеток было проведено цитологическое исследование мазков с шейки матки у обследуемых женщин. Материалом для цитологического исследования являлся соскоб из цервикального канала, зоны трансформации и с поверхности шейки матки, полученный с помощью одноразовой цервикальной щеточки. Оценка результатов цитологического исследования проводилась согласно общим положениям системы информативной классификации Bethesda (The Bethesda System), разработанная в США в 1988 г. (таблица 1).

Таблица 1 - Критерии цитологической оценки образца в соответствии с терминологической системой Bethesda (TBS).

Адекватность образца - Удовлетворительный (наличие или отсутствие компонента эндоцервикса/ЗТ)
- Неудовлетворительный (причина)     Интерпретация/результат исследования     - Негативный в отношении интраэпителиального поражения или злокачественности     - Цитограмма в пределах нормы -Микроорганизмы: Trichomonas vaginalis; Candida spp.; изменения флоры, соответствующие бактериальному вагинозу; бактерии, морфологически соответствующие Actinomyce ssp.; клеточные изменения, соответствующие герпес-вирусной инфекции - Другие доброкачественные изменения: реактивные клеточные изменения, связанные с воспалением, облучением, внутриматочным средством; железистые клетки при постгистерэктомическом статусе; атрофия, гиперкератоз, паракератоз и др. - Атипия клеток многослойного плоского эпителия - Атипичные клетки плоского эпителия неясного значения (ASC-US) или атипичные клетки плоского эпителия, не позволяющие исключить HSIL (ASC-H) - Низкая степень плоскоклеточного интраэпителиального поражения (LSIL): ВПЧ-эффект, легкая дисплазия/CIN I - Высокая степень плоскоклеточного интраэпителиального поражения (HSIL): умеренная дисплазия, тяжелая дисплазия, CIS/CIN II, CIN III - Плоскоклеточный рак - Атипи яэндоцервикального (высокого цилиндрического) эпителия - Атипичные железистые клетки (AGC): эндоцервикальные, эндометриальные или неопределенные (NOS) - Атипичные железистые клетки, похожие на неопластические: эндоцервикальные, эндометриальные или неопределенные (NOS) – Эндоцервикальная аденокарцинома insitu (AIS) - Аденокарцинома - Другое - Эндометриальные клетки у женщины старше 40 лет

В качестве метода выявления ДНК ВПЧ ВКР использовалась ПЦР с гибридизационно-флуоресцентной детекцией в режиме реального времени при помощи диагностического комплекта «АмплиСенс® ВПЧ ВКР скрин-титр-FL», согласно рекомендациям производителя ФБУН «ЦНИИЭ» Роспотребнадзора (г.Москва).

Для обработки взятого клинического материала (клеточный материал и поверхностный эпителий из влагалищной порции шейки матки, области зоны трансформации (ЗТ) и цервикального канала) и выделения ДНК использовался набор реагентов «АмплиПрайм ДНК-сорб-АМ» (ООО «НекстБио», Россия).

Анализ данных осуществлялся автоматически в программном обеспечении, соответствующем используемому оборудованию. Принципы, лежащие в основе автоматического анализа данных таковы, что сигнал в данной пробирке по данному каналу считается положительным, если соответствующая кривая накопления флуоресценции пересекает линию порога. Характеристикой данного сигнала является пороговый цикл - цикл, которому соответствует точка пересечения флуоресцентной кривой и линии порога. Именно значения пороговых циклов, а так же их присутствие или отсутствие анализируются программой автоматического учета результатов «AmpliSens FRT HR HPV GenotypeQuantResults Matrix.xls». В соответсвие с этит значениями автоматически проходило построение калибровочной прямой и расчет концентраций ДНК человека и ДНК ВПЧ. Конечный результат нормированной концентрации ДНК ВПЧ на количество клеток человека рассчитывали по формуле:

Ig×200000] = Ig(ВПЧ на 100 тыс клеток)

Результаты концентрации ДНК ВПЧ выражались в Ig (ВПЧ. на 100 тыс. клеток) и оценивались следующим образом: менее 3 Ig -малозначимая, от 3 Ig до 5 Ig —клинически значимая и более 5 Ig - повышенная вирусная нагрузка (табл. 2).

Таблица 2 - Клинически значимая вирусная нагрузка во взятых образцах

Результат Ig (копий ДНК ВПЧ. на 100 тыс. клеток) Трактовка < 3 Клинически малозначимая 3-5 Клинически значимая. Нельзя исключить дисплазию, существует риск развития дисплазии. > 5 Клинически значимая, повышенная. Высокая вероятность наличия дисплазии.

Амплификацию и детекцию ВПЧ ВР с определением генотипа и вирусной нагрузки, а также анализ результатов проводили на приборе «CFX96» («BioRad», США).

В модель были включены следующие показатели: возраст пациентки, вирусная нагрузка до лечения, а также категория по TBS до лечения (предварительно данный параметр был закодирован, CIN II – 0, CIN I – 1).

Коэффициенты модели (В) для включенных в модель фактором, а также значимость указанных параметров приведены в таблице 3.

Кроме того, в таблице 3 даны оценки качества модели:

- коэффициент детерминации (R2=0,1171120570), определяющий ее информационную значимость;

- значение F-критерия (F(3,168) = 11,568) и уровень значимости модели (p<0,0000),

определяющие статистическую значимость модели.

Таблица 3 – Результаты множественной регрессии

N=172 Итоги регрессии для зависимой переменной: Результат лечения
l=0,10000 R=0 ,41377011 R2=0 ,17120570 Скоррект.R2=0 ,15640580
F(3,168)=11,568 p<0,00000 Станд. ошибка оценки: 2,0421 БЕТА Стандарт. ошибка БЕТА В Стандарт. ошибка
В t(168) p-уровень Свободный член 4,9476 1,0512 4,7065 0,0000 Возраст пациентки -0,1635 0,0695 -0,0640 0,0272 -2,3522 0,0198 Вирусная нагрузка Ig ВПЧ на 10 *5 копии до лечения 0,1765 0,0703 0,0182 0,0073 2,5104 0,0130 Категория_TBS_код -0,2829 0,0699 -1,2541 0,3100 -4,0459 0,0001

Степень влияния независимых факторов на результат проводимого лечения (таблица 4) рассчитывался, исходя из величины стандартизированных коэффициентов регрессии ВЕТА (по результатам регрессионного анализа) с помощью формулы:

Таблица 4 – Степень влияния факторов на результат лечения

Фактор BETA Степень влияния , % Возраст пациентки -0,1635 10,37 Вирусная нагрузка Ig ВПЧ на 10 *5 копии до лечения 0,1765 11,20 Категория_TBS_код -0,2829 17,95

Таким образом, наибольшее влияние на результат лечения оказывает категория по TBS (17,95%), меньше вирусная нагрузка (11,20%) и возраст (10,37%).

Способ прогнозирования результатов лечения CIN I и СIN II, включающий обследование больных, отличающийся тем, что с помощью математической модели на основании трех достоверных информативных показателей: возраст пациентки, вирусная нагрузка ВПЧ ВКР и категория по TBS (CIN I – CIN II) осуществляют комплексную математическую оценку.

Модель для диагностики характера течения заболевания и прогноза эффективности лечения имеет вид математической формулы:

у = 4,9476-0,064×х₁+0,0182×х₂–1,2541×х₃, (2)

где у – результат лечения (в баллах), х₁ – возраст пациентки, х₂ – вирусная нагрузка Ig ВПЧ на 10*5 копии до лечения, х₃ – Категория_TBS_код.

Результат лечения оценивался в виде изменения бальных оценок (таблица 5).

Таблица 5–Бальная оценка изменения категории по TBS в результате лечения CIN I/CIN II

CIN I СIN II y Изменение категории по TBS в результате лечения y Изменение категории по TBS в результате лечения (0 баллов) CIN I (0 баллов) CIN I/CIN II (1 балл) Ascus (1 балл) CIN I (2 балла) Цитограмма воспаления (2 балла) Ascus (3 балла) метаплазия (3 балла) цитограмма воспаления (4 балла) NILM (4 балла) метаплазия (-1 балл) СINI/CIN II (5 баллов) NILM

В таблице 6 приведены данные дисперсионного анализа полученной регрессионной модели и оценки ее информативности. Вклад факторов, включенных в модель (Регресс. = 144,7166), составляет 17,12% от общей суммы квадратичных отклонений параметра у, а часть вклада (82,88%) вносят неучтенные (случайные) факторы (Остатки = 700,5625), что свидетельствует о степени информационной способности модели. По величине F-критерия, F = 11,568 с уровнем значимости p=0,0000 модель можно считать значимой и достоверной.

Таблица 6 – Результаты дисперсионного анализа

Сумма квадратов Степень свободы Среднее квадратичное F p-уровень Регресс. 144,7166 3 48,23887 11,56803 0,000001 Остатки 700,5625 168 4,17001 Итого 845,2791

Полученная модель прогнозирования результатов лечения позволяет путем подстановки в указанную формулу значений параметров «возраст», «вирусная нагрузка» и «категория по TBS» получить бальную оценку проводимого лечения.

Реализация предложенного способа иллюстрируется следующими примерами.

Пример 1.

Пациентка Л., 22 лет с диагнозом: CIN I, ВПЧ ВКР (+) 52, 56 типы. Вирусная нагрузка 4 Ig ВПЧ на 10 *5 копии до лечения.

Модель для диагностики характера течения заболевания в данном случае имеет вид (х₁ = 22, х₂ = 4, х₃ = 1):

у = 4,9476 – 0,064×22+0,0182×4 – 1,2541×1 = 2,3583 (2 балла)

Прогнозируемая категория по TBS – Цитограмма воспаления

Пример 2

Пациентка Ю., 43 лет с диагнозом: CIN II, ВПЧ ВКР (+) 51 тип. Вирусная нагрузка 4,9 Ig ВПЧ на 10 *5 копии до лечения.

Модель для диагностики характера течения заболевания в данном случае имеет вид (х₁ = 43, х₂ = 4,9, х₃ = 0):

у = 4,9476 – 0,064×43+0,0182×4,9 – 1,2541×0 = 2,28478 (2 балла)

Прогнозируемая категория по TBS – ASCUS

Пример 3.

Пациентка А., 31 лет с диагнозом: CIN II, ВПЧ ВКР (+) 31 тип. Вирусная нагрузка 3,3 Ig ВПЧ на 10 *5 копии до лечения.

Модель для диагностики характера течения заболевания в данном случае имеет вид (х₁ = 31, х₂ = 3,3, х₃ = 0):

у = 4,9476 – 0,064×31+0,0182×3,3 – 1,2541×0 = 3,02366 (3 балла)

Прогнозируемая категория по TBS – Цитограмма воспаления

В новые признаки изобретения входят: возраст пациентки, степень цервикальной интраэпителиальной неоплазии (CIN I/CIN II), вирусная нагрузка вируса папилломы человека высокого канцерогенного риска (ВПЧ ВКР). Установлено, что эти показатели являются высоко значимыми критериями для прогнозирования эффективности проводимого лечения цервикальных интраэпителиальных неоплазий I-II степени. 

Таким образом, предложенный способ объективен, достоверен и может быть использован для прогноза развития прогрессирования цервикальных интраэпителиальных неоплазий, что позволяет, персонализировано подходить к терапии пациентов в разной возрастной группе. Поэтому назначение пациентам дополнительно к стандартной терапии иммунотерапии будет способствовать повышению эффективности лечения, а также минимизировать риск развития рака шейки матки.

Изобретение относится к медицине, в частности к гинекологии, и предназначено для лечения вируса папилломы индуцированных (ВПЧ) цервикальных интраэпителиальных неоплазий I-II степени (cervical intraepithelial neoplasia, CIN) у пациенток репродуктивного возраста. Осуществляют обследование больных, определяют три показателя: возраст пациентки, вирусную нагрузку Ig ВПЧ на 10*5 копии до лечения, Категория_TBS_код, и осуществляют оценку эффективности проводимого лечения (у) по формуле. При значении у = от -1 до 0 баллов прогнозируют отсутствие эффекта от проводимого лечения, а при значениях y = от 1 балла и выше прогнозируют благоприятный исход проводимого лечения. Способ позволяет повысить эффективность лечения, за счёт возможности прогнозирования развития прогрессирования цервикальных интраэпителиальных неоплазий, персонализировано подходить к терапии пациентов в разной возрастной группе, а также минимизирует риск развития рака шейки матки. 6 табл., 3 пр.

Способ прогнозирования эффективности проводимого лечения цервикальных интраэпителиальных неоплазий I-II степени, включающий обследование больных, отличающийся тем, что определяют три показателя: возраст пациентки, вирусную нагрузку Ig ВПЧ на 10*5 копии до лечения, Категория_TBS_код, и осуществляют оценку эффективности проводимого лечения (у) по формуле:

у = 4,9476-0,064×х1+0,0182×х2–1,2541×х3, (2)

где у – результат лечения в баллах, х1 – возраст пациентки, х2 – вирусная нагрузка Ig ВПЧ на 10*5 копии до лечения, х3 – Категория_TBS_код, при этом при CIN II – 0, CIN I – 1,

при значении у = от -1 до 0 баллов прогнозируют отсутствие эффекта от проводимого лечения, а при значениях y = от 1 балла и выше прогнозируют благоприятный исход проводимого лечения.