Ранняя диагностика и скрининг рака яичников

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рак яичников — шестое по распространённости онкологическое заболевание у женщин. Общая 5-летняя выживаемость при раке яичников составляет примерно 40% в связи с тем, что большинство случаев диагностируют на поздних стадиях. Выявление рака яичников на максимально ранних стадиях — приоритетная задача здравоохранения. В статье проведён обзор существующих научных данных относительно раннего выявления и скрининга рака яичников, на основании анализа публикаций в международных электронных базах данных. Для выявления заболеваний на самих ранних стадиях наиболее эффективны скрининговые стратегии, но в настоящий момент не существует единого инструментального метода обследования, который можно рекомендовать в качестве скринингового обследования для выявления рака яичников на ранней стадии. В связи с этим большинство исследователей переключились на область биомаркёров и их комбинаций. В настоящий момент предложено более 200 онкомаркёров, которые с различной интенсивностью вырабатываются при раке яичников, но из них на клиническом опыте апробированы всего два маркёра — CA-125 и HE4. В статье освещена роль новых онкомаркёров, мультимаркёрных панелей, продольных алгоритмов в ранней диагностике рака яичников. Большая часть исследований относительно ранней диагностики рака яичников направлена на поиск новых биомаркёров либо на разработку мультимодальных алгоритмов с включением как онкомаркёров, свободной дезоксирибонуклеиновой кислоты, так и ультразвукового исследования органов малого таза. Однако до сих пор отсутствуют убедительные данные о сокращении смертности на основании рандомизированных контролируемых исследований, что останавливает врачей от включения той или иной стратегии по ранней диагностике рака яичников в национальные протоколы и/или рекомендации в качестве скринингового обследования.

Об авторах

Айгуль Рафисовна Савинова

Республиканский клинический онкологический диспансер

Автор, ответственный за переписку.
Email: aigulkazan@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7048-4125

канд. мед. наук, врач-онколог, онкологическое отделение №9

Россия, г. Казань, Россия

Ильгиз Габдуллович Гатауллин

Казанская государственная медицинская академия — филиал Российской медицинской академии последипломного образования

Email: ilgizg@list.ru
ORCID iD: 0000-0001-5115-6388

докт. мед. наук, проф., каф. онкологии, радиологии и паллиативной медицины

Россия, г. Казань, Россия

Список литературы

  1. Yoshida R. Hereditary breast and ovarian cancer (HBOC): Review of its molecular characteristics, screening, treatment, and prognosis. Breast Cancer. 2021;28(6):1167–1180. doi: 10.1007/s12282-020-01148-2.
  2. CRUK. Cancer statistics: ovarian cancer survi­val statistics. https://www.cancerresearchuk.org/health-professional/cancer-statistics/statistics-by-cancer-type/ovarian-cancer/survival (access date: 14.01.2022).
  3. Whitwell HJ, Worthington J, Blyuss O, Gentry-Maharaj A, Ryan A, Gunu R, Timms JF. Improved early detection of ovarian cancer using longitudinal multimarker models. Br J Cancer. 2020;122(6):847–856. doi: 10.1038/s41416-019-0718-9.
  4. Chen YN, Ma F, Zhang YD, Chen L, Li CY, Gong SP. Ultrasound features improve diagnostic performance of ovarian cancer predictors in distinguishing benign and malignant ova­rian tumors. Curr Med Sci. 2020;40(1):184–191. doi: 10.1007/s11596-020-2163-7.
  5. Funston G, Hamilton W, Abel G, Crosbie EJ, Rous B, Walter FM. The diagnostic performance of CA-125 for the detection of ovarian and non-ovarian cancer in primary care: A po­pulation-based cohort study. PLoS Med. 2020;17(10):e1003295. doi: 10.1371/journal.pmed.1003295.
  6. Stott W, Campbell S, Franchini A, Blyuss O, Zaikin A, Ryan A, Menon U. Sonographers’ self-reported visualization of normal postmenopausal ovaries on transvaginal ultrasound is not reliable: results of expert review of archived images from UKCTOCS. Ultrasound Obstet Gynecol. 2018;51(3):401–408. doi: 10.1002/uog.18836.
  7. Sharma A, Burnell M, Gentry-Maharaj A, Campbell S, Amso NN, Seif MW, Fletcher G, Brunel C, Tur­ner G, Rangar R, Ryan A, Jacobs I, Menon U. Factors affecting visualization of postmenopausal ovaries: descriptive study from the multicenter United Kingdom Colla­borative Trial of Ovarian Cancer Scree­ning (UKCTOCS). Ultrasound Obstet Gynecol. 2013;42(4):472–477. doi: 10.1002/uog.12447.
  8. Olsen M, Lof P, Stiekema A, van den Broek D, Wilthagen EA, Bossuyt PM, Lok CA. The diagnostic accuracy of human epididymis protein 4 (HE4) for discriminating between benign and malignant pelvic masses: a systema­tic review and meta-analysis. Acta Obstet Gynecol Scand. 2021;00:1–2. doi: 10.1111/aogs.14224.
  9. Potenza E, Parpinel G, Laudani ME, Macchi C, Fuso L, Zola P. Prognostic and predictive value of combined HE-4 and CA-125 biomarkers during chemotherapy in patients with epithelial ovarian cancer. Int J Biol Markers. 2020;35(4):20–27. doi: 10.1177/1724600820955195.
  10. Andermann A, Blancquaert I, Beauchamp S, Dery V. Revisiting Wilson and Jungner in the genomic age: a review of screening criteria over the past 40 years. Bull World Health Organ. 2008;86:317e9. doi: 10.2471/BLT.07.050112.
  11. Gaona-Luviano P, Medina-Gaona LA, Magaña-Pérez K. Epidemiology of ovarian cancer. Chin Clin Oncol. 2020;9(4):47. doi: 10.21037/cco-20-34.
  12. McNeil BJ, Adelstein SJ. Determining the value of dia­gnostic and screening tests. J Nucl Med. 1976;17(6):439–448. doi: 10.1136/jmg.13.6.439.
  13. Armstrong DK, Alvarez RD, Bakkum-Gamez JN, Barroilhet L, Behbakht K, Berchuck A, Engh AM. Ovarian cancer, version 2.2020, NCCN clinical practice guidelines in oncology. J Natl Compr Canc Netw. 2021;19(2):191–226. doi: 10.6004/jnccn.2021.0007.
  14. Haunschild CE, Tewari KS. The current landscape of molecular profiling in the treatment of epithelial ovarian cancer. Gynecol Oncol. 2021;60(1):333–345. doi: 10.1016/j.ygyno.2020.09.043.
  15. Funston G, Hardy V, Abel G, Crosbie EJ, Emery J, Ha­milton W, Walter FM. Identifying ovarian cancer in sympto­matic women: A systematic review of clinical tools. Cancers. 2020;12(12):3686. doi: 10.3390/cancers12123686.
  16. Low EL, Waller J, Menon U, Jones A, Reid F, Simon AE. Ovarian cancer symptom awareness and anticipated time to help seeking for symptoms among UK wo­men. J Fam Plann Reprod Health Care. 2013;39(3):163–171. doi: 10.1136/jfprhc-2012-100473.
  17. Ladegaard Baun ML, Dueholm M, Heje HN, Hamilton W, Petersen LK, Vedsted P. Direct access from ­general practice to transvaginal ultrasound for early detection of ova­rian cancer: a feasibility study. Scand J Prim Health Care. 2021;39(2):230–239. doi: 10.1080/02813432.2021.1922831.
  18. Sharma A, Burnell M, Gentry‐Maharaj A, Campbell S, Amso NN, Seif MW, Menon U. Quality assurance and its impact on ovarian visualization rates in the multicenter United Kingdom Collaborative Trial of Ovarian Cancer Screening (UKCTOCS). Ultrasound Obs Gynecol. 2016;47(2):228–235. DOI: 0.1002/uog.14929.
  19. Aalipour A, Chuang HY, Murty S, D’Souza AL, Park SM, Gulati GS, Gambhir SS. Engineered immune cells as highly sensitive cancer diagnostics. Nat Biotechnol. 2019;37:531–539. doi: 10.1038/s41587-019-0064-8.
  20. Pal S, Ray A, Andreou C, Zhou Y, Rakshit T, Wlodarczyk M, Kircher MF. DNA-enabled rational design of fluo­rescence-Raman bimodal nanoprobes for cancer ima­ging and therapy. Nat Commun. 2019;10(1):19–26. doi: 10.1038/s41467-019-09173-2.
  21. Patriotis C, Maruvada P. Molecular detection and dia­gnosis of Cancer. In: Colemann WB, Tsongalis GJ, edi­tors. The molecular basis of human cancer. 2nd edition. New York: Springer; 2017. р. 797–809. doi: 10.1007/978-1-59745-458-2_41.
  22. Palmer D, Adam C. A proof of concept for biomar­ker-guided targeted therapy against ovarian cancer based on patient-derived tumor xenografts. Cancer Res. 2020;80(19):4278–4287. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-19-3850.
  23. Haque R, Skates SJ, Armstrong MA, Lentz SE, Anderson M, Jiang W, Powell CB. Feasibility, patient compliance and acceptability of ovarian cancer surveillance using two serum biomarkers and Risk of Ovarian Cancer Algorithm compared to standard ultrasound and CA 125 among women with BRCA mutations. Gynecol Oncol. 2020;157(2):521–528. doi: 10.1016/j.ygyno.2020.02.027.
  24. Gentry-Maharaj A, Blyuss O, Ryan A, Burnell M, Karpinskyj C, Gunu R, Kalsi JK, Dawnay A, Marino IP, Manchanda R, Lu K. Multi-marker longitudinal algorithms incorporating HE4 and CA-125 in ovarian cancer screening of postmenopausal women. Cancers. 2020;12(7):1931. doi: 10.3390/cancers12071931.
  25. Li M, Men X, Zhang X. Diagnostic value of carbohydrate antigen 72-4 combined with carbohydrate antigen 15.3 in ovarian cancer, cervical cancer and endometrial cancer. J BUON. 2020;25(4):1918–1927. PMID: 33099933.
  26. Boyarskikh UA, Gulyaeva LF, Avdalyan AM, Kechin AA, Khrapov EA, Lazareva DG, Filipenko ML. Spectrum of TP53 mutations in BRCA1/2 associated high-grade serous ovarian cancer. Front Oncol. 2020;10:1103. doi: 10.3389/fonc.2020.01103.
  27. Giampaolino P, Foreste V, Della Corte L, Di Filippo C, Iorio G, Bifulco G. Role of biomarkers for early detection of ovarian cancer recurrence. Gland Surg. 2020;9(4):1102–1111. doi: 10.21037/gs-20-544.
  28. Nash Z, Menon U. Best Practice & Research Clinical Obstetrics and Gynaecology Ovarian cancer screening: Current status and future directions. Best Pract Res Clin Obstet Gynaecol. 2020;65:32–45. doi: 10.1016/j.bpobgyn.2020.02.010.
  29. Ullah N, Ma FR, Han J, Liu XL, Fu Y, Liu YT, Li HY. Monomeric C-reactive protein regulates fibronectin media­ted monocyte adhesion. Mol Immunol. 2020;117:122–130. doi: 10.1016/j.molimm.2020.06.001.
  30. Fekete JT, Ősz Á, Pete I, Nagy GR, Vereczkey I, Győrffy B. Predictive biomarkers of platinum and taxane resistance using the transcriptomic data of 1816 ovarian cancer patients. Gynecol Oncol. 2020;156(3):654–661. doi: 10.1016/j.ygyno.2020.01.006.
  31. Graça G, Lau CHE, Gonçalves LG. Exploring cancer metabolism: Applications of metabolomics and meta­bolic phenotyping in cancer research and diagnostics. Tumor Microenviron. 2020;1219:367–385. doi: 10.1007/978-3-030-34025-4_19.
  32. Fekete JT, Ősz Á, Pete I, Nagy GR, Vereczkey I, Győrffy B. A radioimmunoassay using a monoclonal antibody to monitor the course of epithelial ovarian cancer. N Engl J Med. 1983;309(15):883–887. doi: 10.1056/nejm198310133091503.
  33. Hurteau JA, Woolas RP, Jacobs IJ, Oram DC, Kurman CC, Rubin LA, Mills GB. Soluble interleukin-2 receptor α is elevated in sera of patients with benign ovarian neoplasms and epithelial ovarian cancer. Cancer. 1995;76:1615–1620. doi: 10.1002/1097-0142(19951101)76:9<1615::AID-CNCR2820760918>3.0.CO;2-G.
  34. Hurteau JA, Woolas RP, Jacobs IJ, Oram DC, Kurman CC, Rubin LA, Mills GB. Prostasin, a potential serum marker for ovarian cancer: identification through microarray technology. J Natl Cancer Inst. 2001;93:1458–1464. doi: 10.1093/jnci/93.19.1458.
  35. Zhang Z, Bast RC, Yu Y, Li J, Sokoll LJ, Rai AJ, Chan DW. Biomarkers identified from, proteomic analysis for the detection of early stage, and ovarian cancer. Cancer Res. 2004;64:5882–5890. doi: 10.1158/0008-5472.can-04-0746.
  36. Mor G, Visintin I, Lai Y, Zhao H, Schwartz P, Rutherford T, Ward DC. Serum protein markers for early detection of ovarian cancer. Proc Natl Acad Sci. 2005;102(21):7677–7682. doi: 10.1073/pnas.0502178102.
  37. Ye B, Skates S, Mok SC, Horick NK, Rosenberg HF, Vitonis A, Cramer DW. Proteomic-based discovery and characte­rization of glycosylated eosinophilderived-neurotoxin and C-terminal osteopontin fragments for ovarian cancer in urine. Clin Cancer Res. 2006;12:432–441. doi: 10.1158/1078-0432.ccr-05-0461.
  38. Helleman J, Van Der Vlies D, Jansen MpHM, Lui­der TM, Van Der Burg MEL, Stoter G, Berns EMJJ. Serum proteomic patterns for ovarian cancer monitoring. Int J Gynecol Cancer. 2008;18:985–995. doi: 10.1111/j.1525-1438.2007.01139.x.
  39. Scholler N, Fu N, Yang YI, Ye Z, Goodman GE, Hellström KE, Hellström I. Soluble member (s) of the mesothelin/megakaryocyte potentiating factor family are detectable in sera from patients with ovarian carcinoma. Proc Natl Acad Sci. 1999;96(20):11531–11536. doi: 10.1073/pnas.96.20.11531.
  40. Jackson D, Craven RA, Hutson RC, Graze I, Lueth P, Tonge RP, Banks RE. Proteomic profiling identifies afamin as a potential biomarker for ovarian cancer. Clin Cancer Res. 2007;13(24):7370–7379. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-07-0747.
  41. Kozak KR, Su F, Whitelegge JP, Faull K, Reddy S. Cha­racterization of serum biomarkers for detection of early stage ovarian cancer. Proteomics. 2007;5:4589–4596. doi: 10.1002/pmic.200500093.
  42. Ahmed N, Oliva KT, Barker G, Hoffmann P, Reeve S, Smith IA, Rice GE. Proteomic tracking of serum protein isoforms as screening biomarkers of ovarian cancer. Proteomics. 2005;5:4625–4636. doi: 10.1002/pmic.200401321.
  43. Bergen III, HR, Vasmatzis G, Cliby WA, Johnson KL, Oberg AL, Muddiman DC. Discovery of ovarian cancer biomarkers in serum using NanoLC electrospray ionization TOF and FT-ICR mass spectrometry. Dis Markers. 2003;19(4,5):239–249. doi: 10.1155/2004/797204.
  44. Whitwell HJ, Blyuss O, Menon U, Timms JF, Zaikin A. Parenclitic networks for predicting ovarian cancer. Oncotarget. 2018;9(32):22717. doi: 10.18632/oncotarget.25216.
  45. Hegab HM, Malis MeS, Mostafa MF, El-Saaba BM, El-agwany AS, Tawfik RT. Claudin-4 in ovarian cancer and its relation to platinum compounds resistance. Progresos Obstet Ginecol. 2015;58(6):269–274. doi: 10.1016/j.pog.2015.03.001.
  46. Hilliard TS. The impact of mesothelin in the ovarian cancer tumor microenvironment. Cancers. 2018;10(9):277. doi: 10.3390/cancers10090277.
  47. 47․ Coelho R, Ricardo S, Amaral AL, Huang YL, Nunes M, Neves JP, David L. Regulation of invasion and peritoneal dissemination of ovarian cancer by mesothelin manipulation. Oncogenesis. 2020;9(6):1–2. doi: 10.1038/s41389-020-00246-2.
  48. Drenberg CD, Saunders BO, Wilbanks GD, Chen R, Nicosia RF, Kruk PA, Nicosia SV. Urinary angiostatin le­vels are elevated in patients with epithelial ovarian cancer. Gynecol Oncol. 2010;117(1):117–124. doi: 10.1016/j.ygyno.2009.12.011.
  49. Yin H, Wang J, Li H, Yu Y, Wang X, Lu L, Yang G. Extracellular matrix protein-1 secretory isoform promotes ovarian cancer through increasing alternative mRNA splicing and stemness. Nat Commun. 2021;12(1):1–9. doi: 10.1038/s41467-021-24315-1.
  50. Zhang W, Peng P, Ou X, Shen K, Wu X. Ovarian cancer circulating extracelluar vesicles promote coagulation and have a potential in diagnosis: an iTRAQ based proteomic analysis. BMC Cancer. 2019;19(1):1–3. doi: 10.1186/s12885-019-6176-1.
  51. Li JY, Li CJ, Lin LT, Tsui KH. Multi-omics analysis identifying key biomarkers in ovarian cancer. Cancer Control. 2020;27(1):1–10. doi: 10.1177/1073274820976671.
  52. Chen H, Shi P, Xu Z, Fan F, Wang Z, Du M. Oral administration of oyster peptide prevents bone loss in ovariectomized mice. eFood. 2020;1(4):298–309. doi: 10.2991/efood.k.200812.001.
  53. Yagi T, Kuschner CE, Shoaib M, Choudhary RC, Becker LB, Lee AT, Kim J. Relative ratios enhance the dia­gnostic power of phospholipids in distinguishing benign and cancerous ovarian masses. Cancers. 2020;12(1):72. doi: 10.3390/cancers12010072.
  54. Magalhaes JDS, Jammal MP, Crispim PCA, Murta EFC, Nomelini RS. Role of biomarkers CA-125, CA-15.3 and CA-19.9 in the distinction between endometriomas and ovarian neoplasms. Biomarkers. 2021;26(3):268–274. doi: 10.1080/1354750x.2021.1885490.
  55. Scholz C, Heublein S, Lenhard M, Friese K, Mayr D, Jeschke U. Glycodelin A is a prognostic marker to predict poor outcome in advanced stage ovarian cancer patients. BMC Res Notes. 2012;5(1):1–8. doi: 10.1186/1756-0500-5-551.
  56. Wang FQ, So J, Reierstad S, Fishman DA. Matrilysin (MMP‐7) promotes invasion of ovarian cancer cells by activation of progelatinase. Int J Cancer. 2005;114(1):19–31. doi: 10.1002/ijc.20697.
  57. Gadducci A, Ferdeghini M, Cosio S, Fanucchi A, Cristofani R, Genazzani AR. The clinical relevance of serum CYFRA 21-1 assay in patients with ovarian cancer. Int J Gynecol Cancer. 2001;11:277–282. doi: 10.1136/ijgc-00009577-200107000-00004.
  58. Gao A, Zhang L, Chen X, Chen Y, Xu Z, Liu Y, Zhu W. Effect of VTCN1 on progression and metastasis of ovarian carcinoma in vitro and vivo. Biomed Pharmacother. 2015;73:129–134. doi: 10.1016/j.biopha.2015.05.016.
  59. Russell MR, Walker MJ, Williamson AJ, Gentry‐Maharaj A, Ryan A, Kalsi J, Graham RL. Protein Z: A putative novel biomarker for early detection of ovarian cancer. Int J Cancer. 2016;138(12):2984–2992. doi: 10.1002/ijc.30020.
  60. Liest AL, Omran AS, Mikiver R, Rosenberg P, Uppugunduri S. RMI and ROMA are equally effective in discriminating between benign and malignant gynecological tumors: A prospective population‐based study. Acta Obstet Gynecol Scand. 2019;98(1):24–33. doi: 10.1111/aogs.13462.
  61. Blyuss O, Burnell M, Ryan A, Gentry-Maharaj A, Mariño IP, Kalsi J, Menon U. Comparison of longitudinal CA-125 algorithms as a first-line screen for ovarian cancer in the general population. Clin Cancer Res. 2018;24:4726–4733. doi: 10.1158/1078-0432.ccr-18-0208.
  62. Cohen JD, Li L, Wang Y, Thoburn C, Afsari B, Danilova L, Papadopoulos N. Detection and localization of surgically resectable cancers with a multi-analyte blood test. Science. 2018;359:926–930. doi: 10.1126/science.aar3247.
  63. Erickson BK, Kinde I, Dobbin ZC, Wang Y, Martin JY, Alvarez RD, Landen JrCN. Detection of soma­tic TP53 mutations in tampons of patients with high-grade serous ova­rian cancer. Obstet Gynecol. 2014;124:881–885. doi: 10.1097/aog.0000000000000484.
  64. Pinsky PF, Miller EA, Zhu CS, Prorok PC. Overall mortality in men and women in the randomized Prostate, Lung, Co­lorectal, and Ovarian Cancer Screening Trial. J Med Screen. 2019;26(3):127–134. doi: 10.1177/0969141319839097.
  65. National Institute for Healthcare Research (NIHR) Funding awards. Long term impact of screening on ovarian cancer mortality in the UK Collaborative Trial of Ova­rian Cancer Screening (UKCTOCS). https://www.fundingawards.nihr.ac.uk/ award/16/46/01 (access date: 14.11.2021).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© 2022 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».