Combination of biomarker testing and radiation diagnostics of kidney tumors in clinical practice

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim – determination of the most informative combination of biomarker tests and modern methods of radiological diagnosis of kidney tumors in clinical practice.

Material and methods. The study included clinical and morphological data of 133 patients with kidney tumors. In order to identify the informative markers of kidney tumors, such indicators as gender, age; CT and ultrasound imaging results; vascularization, density, tumor contrast, histological examination, levels of tumor pyruvate kinase and vascular endothelial growth factor were analyzed. The results were statistically processed using Statistica 10 and SAS JMP 11 software.

Results. Determination of biomarkers showed a significant increase in the level of tumor pyruvate kinase and vascular endothelial growth factor in the group of patients with kidney cancer. The TuPKM2 level in these patients reached 46.3 ± 27.2 u/l, and in the group with benign tumors – 27.8 ± 16.4 u/l, the VEGF indices were 330.0 ± 42.91 pg/ml and 266.3 ± 26.39 pg/ml, respectively (p < 0.05). The analysis of CT results showed that in the group of patients with kidney cancer, hypervascular mass was diagnosed much more often than in the group with benign tumors (69.5% and 26.7%, respectively) (p < 0.05). Vascularization is associated with the histology of neoplasms. The nature of contrast and density, determined using CT, are interrelated. The ROC analysis revealed that the most important variables for the diagnosis of kidney cancer are vascularization (relative risk = 1.24) and an increase in TuPKM2 levels above 15 u/l (relative risk = 1.24).

Conclusion. The study results revealed TuPKM2 and the nature of tumor vascularization to be the key markers for the diagnosis of kidney cancer. The groups of patients with different neoplasms had statistically significant difference in terms of TuPKM2 and VEGF. In clinical practice, a comprehensive study for kidney tumor diagnosis is rational, including the determination of tumor pyruvate kinase in combination with ultrasound examination of the kidneys and computed tomography.

About the authors

Sergei Yu. Ilivanov

Kazan State Medical Academy

Author for correspondence.
Email: ilivanovs@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8575-3348

graduate student of the Department of Oncology, radiology and palliative medicine

Russian Federation, Kazan

Kamil S. Khaertinov

Kazan State Medical Academy

Email: khaer@mi.ru
ORCID iD: 0000-0003-4764-560X

Head of the Central scientific research laboratory

Russian Federation, Kazan

Guzel A. Usmanova

Tatarstan Regional Clinical Cancer Center

Email: gausmanova@hotmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5161-6919

Head of the Immunological Laboratory

Russian Federation, Kazan

Rustem Sh. Khasanov

Kazan State Medical Academy

Email: rustem.hasanov@tatar.ru
ORCID iD: 0000-0003-4107-8608

PhD, Corresponding Member of RAS, Professor, Head of the Department of Oncology, radiology and palliative medicine

Russian Federation, Kazan

References

  1. Lanchon C, Fiard G, Long JA. Management of cystic renal masses: Review of the literature. Prog Urol. 2015;25(12):675–82. (In French). [Lanchon C, Fiard G, Long JA. Prise en charge des lésions kystiques du rein: revue de la literature. Prog Urol. 2015;25(12):675–82]. doi: 10.1016/j.purol.2015.05.013
  2. Hines JJ Jr, Eacobacci K, Goyal R. The Incidental Renal Mass- Update on Characterization and Management. Radiol Clin North Am. 2021;59(4):631–646. doi: 10.1016/j.rcl.2021.03.011
  3. McGuire BB, Fitzpatrick JM. The diagnosis and management of complex renal cysts. Curr Opin Urol. 2010;20(5):349–54. doi: 10.1097/MOU.0b013e32833c7b04
  4. Maelle R, Jean-Philippe R, Jochen W, et al. Gastrointestinal Metastases From Primary Renal Cell Cancer: A Single Center Review. Front Oncol. 2021;11:644301. doi: 10.3389/fonc.2021.644301
  5. Edenberg J, Gløersen K, Osman HA, et al. The role of contrast-enhanced ultrasound in the classification of CT-indeterminate renal lesions. Scand J Urol. 2016;50(6):445–451. doi: 10.1080/21681805.2016.1221853
  6. Chen Y, Wu N, Xue T, et al. Comparison of contrast-enhanced sonography with MRI in the diagnosis of complex cystic renal masses. J Clin Ultrasound. 2015;43(4):203–209. doi: 10.1002/jcu.22232
  7. Snegovoj AV, Manzyuk LV. The value of biomarkers for determining the tactics of treatment and prognosis of malignant tumors. Prakticheskaya onkologiya. 2011;12(4):166–70. (In Russ.). [Снеговой А.В., Манзюк Л.В. Значение биомаркеров для определения тактики лечения и прогноза злокачественных опухолей. Практическая онкология. 2011;12(4):166–70].
  8. Granov AM, Yakubovich EI, Evtushenko VI. Bispecific protein kinase dusp9 as a new diagnostic marker of kidney cancer and prospects for its use in gene therapy. Medical Academic Journal. 2012;12(3):7–14. (In Russ.). [Гранов А.М., Якубович Е.И., Евтушенко В.И. Биспецифическая протеинкиназа dusp9 как новый диагностический маркер рака почки и перспективы ее пользования для генотерапии. Медицинский академический журнал. 2012;12(3):7–14].
  9. Park Y, Yeom J, Kim Y, et al. Identification of plasma membrane glycoproteins specific to human glioblastomamultiforme cells using lectin arrays and LC-MS/MS. Proteomics. 2017;14. doi: 10.1002/pmic.201700302
  10. Popkov VM, Zaharova NB, Nikol'skij YuE. Biomarkers in the development of modern methods of diagnosis and treatment of kidney cancer. Bulletin of Medical Internet Conferences. 2014;1(4):5–6. (In Russ.). [Попков В.М., Захарова Н.Б., Никольский Ю.Е. Биомаркеры в развитии современных методов диагностики и лечения рака почки. Бюллетень медицинских интернет-конференций. 2014;1(4):5–6].
  11. Banyra OB, Stroj AA, Shulyak AV. Tumor markers in kidney cancer diagnosing. Experimental and clinical urology. 2011;(4):72–78. (In Russ.). [Баныра О.Б., Строй А.А., Шуляк А.В. Маркеры опухолевого роста в диагностике рака почки. Экспериментальная и клиническая урология. 2011;(4):72–78].
  12. Nikol'skij YuE, Chekhonackaya ML, Zaharova NB. Magnetic resonance imaging and biomarkers of serum and urine wile diagnostics of kidney cancer. Saratov Journal of Medical Scientific Research. 2016;12(1):52–56. (In Russ.). [Никольский Ю.Е., Чехонацкая М.Л., Захарова Н.Б. Магнитно-резонансная томография и биомаркеры сыворотки крови и мочи в диагностике рака почки. Саратовский научно-медицинский журнал. 2016;12(1):52–56].
  13. Noujaim J, Thway K, Sheri A, et al. Histology-Driven Therapy: The Importance of Diagnostic Accuracy in Guiding Systemic Therapy of Soft Tissue Tumors. Int J Surg Pathol. 2016;24(1):5–15. doi: 10.1177/1066896915606971
  14. Ashuba SA, Solomko ESh, Hochenkov DA, et al. Biomarkers for renal cell carcinoma. Russian Journal of Biotherapy. 2018;17(4):45–51. (In Russ.). [Ашуба С.А., Соломко Э.Ш., Хоченков Д.А., и др. Биомаркеры почечно-клеточного рака. Российский биотерапевтический журнал. 2018;17(4):45–51]. https://doi.org/10.17650/1726-9784-2018-17-4-45-51
  15. Nisman B, Yutkin V, Nechushtan H, et al. Circulating tumor M2 pyruvate kinase and thymidine kinase 1 are potential predictors for disease recurrence in renal cell carcinoma after nephrectomy. Urology. 2010;76(2):513.e1–6. doi: 10.1016/j.urology.2010.04.034
  16. Oremek GM, Sapoutzis N, Kramer W, et al. Value of tumor M2 (Tu M2-PK) in patients with renal carcinoma. Anticancer Res. 2000;20(6D):5095–8.
  17. Golovastova MO, Korolev DO, Tsoy LV, et al. Biomarkers of Renal Tumors: the Current State and Clinical Perspectives. Curr Urol Rep. 2017;18(1):3. doi: 10.1007/s11934-017-0655-1
  18. Veselaj F, Manxhuka-Kerliu S, Neziri A, et al. Prognostic Value of Vascular Endothelial Growth Factor A in the Prediction of the Tumor Aggressiveness in Clear Cell Renal Cell Carcinoma. Open Access Maced J Med Sci. 2017;5(2):167–172. doi: 10.3889/oamjms.2017.035
  19. Krishna S, Leckie A, Kielar A, Hartman R, et al. Imaging of Renal Cancer. Semin Ultrasound CT MRI. 2020;41(2):152–169. doi: 10.1053/j.sult.2019.12.004

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Figure 1. Percentage of vascularization indicators.

Download (141KB)
Indexing metadata
3. Figure 2. Correlation of different histological patterns for all types of vascularization.

Download (184KB)
Indexing metadata
4. Figure 3. Percentage of contrast character indicators for all density levels.

Download (164KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2021 Ilivanov S.Y., Khaertinov K.S., Usmanova G.A., Khasanov R.S.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».