Молекулярно-генетические кластеры трижды негативного рака молочной железы и их прогностическая значимость

Обложка
  • Авторы: Панченко И.С.1,2, Родионов В.В.3, Бурменская О.В.3, Кометова В.В.4, Боженко В.К.5
  • Учреждения:
    1. Ульяновский государственный университет
    2. Областной клинический онкологический диспансер
    3. Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии им. В.И. Кулакова
    4. Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии им. В.И. Кулакова,
    5. Российский научный центр рентгенорадиологии
  • Выпуск: Том 104, № 2 (2023)
  • Страницы: 198-206
  • Тип: Теоретическая и клиническая медицина
  • URL: https://bakhtiniada.ru/kazanmedj/article/view/145677
  • DOI: https://doi.org/10.17816/KMJ104784
  • ID: 145677

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Актуальность. Трижды негативный рак молочной железы — группа опухолей с разными клинико-морфологическими особенностями, прогнозом и ответом на терапию. Выделяют от 4 до 6 молекулярно-генетических разновидностей данного вида злокачественного новообразования.

Цель. Выделение отдельных кластеров трижды негативного рака молочной железы, отличавшихся по показателям общей и безрецидивной выживаемости.

Материал и методы исследования. На базе ГУЗ «Областной клинический онкологический диспансер» (г. Ульяновск) и ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Минздрава России (г. Москва) в период с 2017 по 2021 г. проведён молекулярно-генетический анализ с использованием 45-генной сигнатуры у 246 пациенток с трижды негативным раком молочной железы, подтверждённым иммуногистохимически. Методом кластеризации K-средних удалось сформировать 4 молекулярно-генетических кластера. При сопоставлении кластеров по клинико-морфологическим признакам использовали t-критерий Стьюдента, U-критерий Манна–Уитни, точный критерий Фишера, критерий χ2 Пирсона. Анализ выживаемости проводили с помощью построения кривых Каплана–Майера (период наблюдения составил 3 года и 8 мес). Сравнение кластеров по выживаемости осуществляли с помощью лонг-рангового критерия. При определении значимости переменных, влияющих на общую и безрецидивную выживаемость, использовали многофакторный анализ. Различия между группами считали статистически значимыми при р <0,05.

Результаты. В 1-й кластер вошли пациентки с IIА клинической стадией, инвазивным неспецифическим подтипом, G3, N0, Ki67 ≥31%, c гипоэкспрессией большинства генов, нестабильным прогностическим результатом: высокой выживаемостью при IV стадии (62%) и нулевой выживаемостью при IIIB стадии. Пациентки 2-го кластера ассоциировались с IIA стадией, медуллярным гистологическим подтипом, G3, N0, Ki67 ≥31%, гиперэкспрессией генов гормональных рецепторов, рецепторов факторов роста и транскрипции и благоприятным прогнозом: лучшими показателями общей (100% при I стадии, 66% при IV стадии) и безрецидивной (75% при I стадии, 33% при IV стадии) выживаемости. Пациентки 3-го кластера чаще имели IA стадию, инвазивный дольковый и особые гистологические подтипы опухолей, N+, Ki67 ≤14%, высокую экспрессию генов, ответственных за регуляцию пролиферации, митоза, формирование веретена деления и регуляцию клеточного цикла, генов, регулирующих клеточный транспорт, процессы репликации и репарации дезоксирибонуклеиновой кислоты, маркёров дифференцировки опухолевых клеток и генов, регулирующих иммунные процессы, и имели закономерный прогноз — с ростом клинической стадии происходило снижение выживаемости. Пациентки 4-го кластера коррелировали с IV стадией, инвазивным неспецифическим подтипом, G1–G2, N0, Ki67=15–30%, средними значениями большинства генов и худшими показателями общей и безрецидивной выживаемости (64% при I стадии, 0% при IV стадии).

Вывод. На основании данных молекулярно-генетического профилирования трижды негативного рака молочной железы возможно выделение отдельных кластеров, статистически значимо отличающихся друг от друга по показателям выживаемости.

Об авторах

Иван Сергеевич Панченко

Ульяновский государственный университет; Областной клинический онкологический диспансер

Автор, ответственный за переписку.
Email: pan91ch@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-7923-4317
SPIN-код: 3171-5174

аспирант, каф. онкологии и лучевой диагностики, медицинский факультет им. Т.З. Биктимирова; врач-онколог

Россия, г. Ульяновск, Россия; г. Ульяновск, Россия

Валерий Витальевич Родионов

Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии им. В.И. Кулакова

Email: dr.valery.rodionov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-0096-7126
SPIN-код: 2716-7193

докт. мед. наук, зав. отд., отд. патологии молочной железы

Россия, г. Москва, Россия

Ольга Владимировна Бурменская

Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии им. В.И. Кулакова

Email: o_bourmenskaya@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0003-2842-3980

докт. биол. наук, зав. лаб., лаб. онкологической генетики

Россия, г. Москва, Россия

Влада Владимировна Кометова

Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии им. В.И. Кулакова,

Email: v_kometova@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0001-9666-6875

канд. мед. наук, зав. отд., отд. онкологической патологии

Россия, г. Москва, Россия

Владимир Константинович Боженко

Российский научный центр рентгенорадиологии

Email: vbojenko@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8351-8152

докт. мед. наук, проф., руководитель, отд. молекулярной биологии и экспериментальной терапии

Россия, г. Москва, Россия

Список литературы

  1. Sporikova Z, Koudelakova V, Trojanec R, Hajduch M. Genetic markers in triple-negative breast cancer. Clin Breast Cancer. 2018;18(5):e841–e850. doi: 10.1016/j.clbc.2018.07.02.
  2. Li X, Yang J, Peng L, Sahin AA, Huo L, Ward KC, O’Regan R, Torres MA, Meisel JL. Triple-negative breast cancer has worse overall survival and cause-specific survival than non-triple-negative breast cancer. Breast Cancer Res Treat. 2017;161(2):279–287. doi: 10.1007/s10549-016-4059-6.
  3. Kennecke H, Yerushalmi R, Woods R, Cheang MC, Voduc D, Speers CH, Nielsen TO, Gelmon K. Metastatic behavior of breast cancer subtypes. J Clin Oncol. 2010;28(20):3271–3277. doi: 10.1200/JCO.2009.25.9820.
  4. Fornier M, Fumoleau P. The paradox of triple negative breast cancer: novel approaches to treatment. Breast J. 2012;18(1):41–51. doi: 10.1111/j.1524-4741.2011.01175.x.
  5. Lehmann BD, Bauer JA, Chen X, Sanders ME, Chakravarthy AB, Shyr Y, Pietenpol JA. Identification of human triple-negative breast cancer subtypes and preclinical models for selection of targeted therapies. J Clin Invest. 2011;121(7):2750–2767. doi: 10.1172/JCI45014.
  6. Yin L, Duan JJ, Bian XW, Yu SC. Triple-negative breast cancer molecular subtyping and treatment progress. Breast Cancer Res. 2020;22(1):61. doi: 10.1186/s13058-020-01296.
  7. Burstein MD, Tsimelzon A, Poage GM, Covington KR, Contreras A, Fuqua SA, Savage MI, Osborne CK, Hilsenbeck SG, Chang JC, Mills GB, Lau CC, Brown PH. Comprehensive genomic analysis identifies novel subtypes and targets of triple-negative breast cancer. Clin Cancer Res. 2015;21(7):1688–1698. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-14-0432.
  8. Liu YR, Jiang YZ, Xu XE, Yu KD, Jin X, Hu X, Zuo WJ, Hao S, Wu J, Liu GY, Di GH, Li DQ, He XH, Hu WG, Shao ZM. Comprehensive transcriptome analysis identifies novel molecular subtypes and subtype-specific RNAs of triple-negative breast cancer. Breast Cancer Res. 2016;18(1):33. doi: 10.1186/s13058-016-0690-8.
  9. Cancer Genome Atlas Network. Comprehensive molecular portraits of human breast tumours. Nature. 2012;490(7418):61–70. doi: 10.1038/nature11412.
  10. Saal LH, Holm K, Maurer M, Memeo L, Su T, Wang X, Yu JS, Malmström PO, Mansukhani M, Enoksson J, Hibshoosh H, Borg A, Parsons R. PIK3CA mutations correlate with hormone receptors, node metastasis, and ERBB2, and are mutually exclusive with PTEN loss in human breast carcinoma. Cancer Res. 2005;65(7):2554–2559. doi: 10.1158/0008-5472-CAN-04-3913.
  11. Horiuchi D, Kusdra L, Huskey NE, Chandriani S, Lenburg ME, Gonzalez-Angulo AM, Creasman KJ, Bazarov AV, Smyth JW, Davis SE, Yaswen P, Mills GB, Esserman LJ, Goga A. MYC pathway activation in triple-negative breast cancer is synthetic lethal with CDK inhibition. J Exp Med. 2012;209(4):679–696. doi: 10.1084/jem.20111512.
  12. Prat A, Lluch A, Albanell J, Barry WT, Fan C, Chacón JI, Parker JS, Calvo L, Plazaola A, Arcusa A, Seguí-Palmer MA, Burgues O, Ribelles N, Rodriguez-Lescure A, Guerrero A, Ruiz-Borrego M, Munarriz B, López JA, Adamo B, Cheang MC, Li Y, Hu Z, Gulley ML, Vidal MJ, Pitcher BN, Liu MC, Citron ML, Ellis MJ, Mardis E, Vickery T, Hudis CA, Winer EP, Carey LA, Caballero R, Carrasco E, Martín M, Perou CM, Alba E. Predicting response and survival in chemotherapy-treated triple-negative breast cancer. Br J Cancer. 2014;111(8):1532–1541. doi: 10.1038/bjc.2014.444.
  13. Бурменская О.В., Трофимов Д.Ю., Кометова В.В., Сергеев И.В., Маерле А.В., Родионов В.В., Сухих Г.Т. Разработка и опыт использования транскрипционной сигнатуры генов в диагностике молекулярных подтипов рака молочной железы. Акушерство и гинекология. 2020;(2):132–140. doi: 10.18565/aig.2020.2.132-140.
  14. Пасько М.А., Захаренко М.В., Троценко И.Д., Кудинова Е.А., Чхиквадзе В.Д., Боженко В.К. Прогностические возможности профиля экспрессии генов в определении риска рецидивирования рака молочной железы после органосохраняющего лечения. Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. 2016;5(3):27–32. EDN: WDGBZR.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Общая выживаемость пациенток с трижды негативным раком молочной железы 4 кластеров (метод Каплана–Мейера, log-rank test р=0,0007)

Скачать (40KB)
3. Рис. 2. Безрецидивная выживаемость пациенток с трижды негативным раком молочной железы 4 кластеров (метод Каплана–Мейера, log rank test р=0,0021)

Скачать (36KB)

© 2023 Эко-Вектор



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».