Возможности дифференциальной диагностики лейомиосаркомы матки

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Лейомиосаркома матки ― редкое злокачественное новообразование из гладкомышечных клеток, характеризующееся агрессивным течением и неблагоприятным прогнозом.

Ввиду неспецифичности и малой выраженности симптомов, особенно на ранних стадиях, дифференциальная диагностика лейомиосаркомы матки представляет значительные трудности. Из наиболее часто предъявляемых жалоб у пациенток с лейомиосаркомой матки можно выделить жалобы на боли в области малого таза, аномальные маточные кровотечения и симптомы сдавления близлежащих органов. Такая же клиническая симптоматика характерна для пациенток с лейомиомами матки.

Лейомиосаркому часто выявляют уже после гистологического исследования материала, полученного в ходе хирургического вмешательства по поводу миомы матки. В то же время предоперационная верификация злокачественного характера новообразования крайне важна для выбора оптимальной тактики хирургического лечения. Так, например, применение органосохраняющих методик и морцелляции в лечении предполагаемой лейомиомы матки может привести к диссеминации опухолевых клеток и значительно ухудшить прогноз у пациентки с недиагностированной лейомиосаркомой.

В данном обзоре рассматриваются существующие методы предоперационной диагностики лейомиосаркомы матки, их эффективность, а также возможности применения в клинической практике.

Об авторах

Елена Алексеевна Соснова

Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова (Сеченовский Университет)

Email: sosnova-elena@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0002-1732-6870
SPIN-код: 6313-9959

д-р мед. наук, профессор

Россия, Москва

Арина Алексеевна Кордыс

Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова (Сеченовский Университет)

Автор, ответственный за переписку.
Email: arina.kordys@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0003-9170-706X

студентка

Россия, Москва

Список литературы

  1. Multinu F., Casarin J., Tortorella L., et al. Incidence of sarcoma in patients undergoing hysterectomy for benign indications: a population-based study // Am J Obstet Gynecol. 2019. Vol. 220, N. 2. P. 179.e1–179.e10. doi: 10.1016/j.ajog.2018.11.1086
  2. Skorstad M., Kent A., Lieng M. Preoperative evaluation in women with uterine leiomyosarcoma. A nationwide cohort study // Acta Obstet Gynecol Scand. 2016. Vol. 95, N. 11. P. 1228–1234. doi: 10.1111/aogs.13008
  3. Major F.J., Blessing J.A., Silverberg S.G., et al. Prognostic factors in early-stage uterine sarcoma. A Gynecologic Oncology Group study // Cancer. 1993. Vol. 71, N. 4 Suppl. P. 1702–1709. doi: 10.1002/cncr.2820710440
  4. Ульрих Е.А. Особенности лечения сарком матки // Практическая онкология. 2013. Т. 14, № 2. С. 127–134.
  5. Mbatani N., Olawaiye A.B., Prat J. Uterine sarcomas // Int J Gynaecol Obstet. 2018. Vol. 143, Suppl. 2. P. 51–58. doi: 10.1002/ijgo.12613
  6. Chantasartrassamee P., Kongsawatvorakul C., Rermluk N., et al. Preoperative clinical characteristics between uterine sarcoma and leiomyoma in patients with uterine mass, a case-control study // Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol. 2022. Vol. 270. P. 176–180. doi: 10.1016/j.ejogrb.2022.01.013
  7. Chen I., Firth B., Hopkins L., et al. Clinical Characteristics Differentiating Uterine Sarcoma and Fibroids // JSLS. 2018. Vol. 22, N. 1. P. e2017.00066. doi: 10.4293/JSLS.2017.00066
  8. Zhang G., Yu X., Zhu L., et al. Preoperative clinical characteristics scoring system for differentiating uterine leiomyosarcoma from fibroid // BMC Cancer. 2020. Vol. 20, N. 1. P. 514. doi: 10.1186/s12885-020-07003-z
  9. Nagai T., Takai Y., Akahori T., et al. Highly improved accuracy of the revised PREoperative sarcoma score (rPRESS) in the decision of performing surgery for patients presenting with a uterine mass // Springerplus. 2015. Vol. 4. P. 520. doi: 10.1186/s40064-015-1318-7
  10. Goto A., Takeuchi S., Sugimura K., Maruo T. Usefulness of Gd-DTPA contrast-enhanced dynamic MRI and serum determination of LDH and its isozymes in the differential diagnosis of leiomyosarcoma from degenerated leiomyoma of the uterus // Int J Gynecol Cancer. 2002. Vol. 12, N. 4. P. 354–361. doi: 10.1046/j.1525-1438.2002.01086.x
  11. Cho H.-Y., Kim K., Kim Y.-B., No J.H. Differential diagnosis between uterine sarcoma and leiomyoma using preoperative clinical characteristics // J Obstet Gynaecol Res. 2016. Vol. 42, N. 3. P. 313–318. doi: 10.1111/jog.12915
  12. Exacoustos C., Romanini M.E., Amadio A., et al. Can gray-scale and color Doppler sonography differentiate between uterine leiomyosarcoma and leiomyoma? // J Clin Ultrasound. 2007. Vol. 35, N. 8. P. 449–457. doi: 10.1002/jcu.20386
  13. Ludovisi M., Moro F., Pasciuto T., et al. Imaging in gynecological disease (15): clinical and ultrasound characteristics of uterine sarcoma // Ultrasound Obstet Gynecol. 2019. Vol. 54, N. 5. P. 676–687. doi: 10.1002/uog.20270
  14. Sun S., Bonaffini P.A., Nougaret S., et al. How to differentiate uterine leiomyosarcoma from leiomyoma with imaging // Diagn Interv Imaging. 2019. Vol. 100, N. 10. P. 619–634. doi: 10.1016/j.diii.2019.07.007
  15. Столярова И.В., Яковлева Е.К., Шаракова В.В. Оценка диагностической эффективности методики диффузно-взвешенных МР-изображений в диагностике патологии тела матки // Вопросы онкологии. 2015. Т. 61, № 6. С. 986–993.
  16. Camponovo C., Neumann S., Zosso L., Mueller M.D., Raio L. Sonographic and Magnetic Resonance Characteristics of Gynecological Sarcoma // Diagnostics (Basel). 2023. Vol. 13, N. 7. P. 1223. doi: 10.3390/diagnostics13071223
  17. Namimoto T., Yamashita Y., Awai K., et al. Combined use of T2-weighted and diffusion-weighted 3-T MR imaging for differentiating uterine sarcomas from benign leiomyomas // Eur Radiol. 2009. Vol. 19, N. 11. P. 2756–2764. doi: 10.1007/s00330-009-1471-x
  18. Sadeghi R., Zakavi S.R., Hasanzadeh M., et al. Diagnostic performance of fluorine-18-fluorodeoxyglucose positron emission tomography imaging in uterine sarcomas: systematic review and meta-analysis of the literature // Int J Gynecol Cancer. 2013. Vol. 23, N. 8. P. 1349–1356. doi: 10.1097/IGC.0b013e3182a20e18
  19. Bansal N., Herzog T.J., Burke W., Cohen C.J., Wright J.D. The utility of preoperative endometrial sampling for the detection of uterine sarcomas // Gynecol Oncol. 2008. Vol. 110, N. 1. P. 43–48. doi: 10.1016/j.ygyno.2008.02.026
  20. Hinchcliff E.M., Esselen K.M., Watkins J.C., et al. The Role of Endometrial Biopsy in the Preoperative Detection of Uterine Leiomyosarcoma // J Minim Invasive Gynecol. 2016. Vol. 23, N. 4. P. 567–572. doi: 10.1016/j.jmig.2016.01.022
  21. Stukan M., Rutkowski P., Smadja J., Bonvalot S. Ultrasound-Guided Trans-Uterine Cavity Core Needle Biopsy of Uterine Myometrial Tumors to Differentiate Sarcoma from a Benign Lesion-Description of the Method and Review of the Literature // Diagnostics (Basel). 2022. Vol. 12, N. 6. P. 1348. doi: 10.3390/diagnostics12061348
  22. Yoshida C., Ichimura T., Kawamura N., et al. A scoring system for histopathologic and immunohistochemical evaluations of uterine leiomyosarcomas // Oncol Rep. 2009. Vol. 22, N. 4. P. 725–731. doi: 10.3892/or_00000493
  23. Bogani G., Cliby W.A., Aletti G.D. Impact of morcellation on survival outcomes of patients with unexpected uterine leiomyosarcoma: a systematic review and meta-analysis // Gynecol Oncol. 2015. Vol. 137, N. 1. P. 167–172. doi: 10.1016/j.ygyno.2014.11.011
  24. Bretthauer M., Goderstad J.M., Løberg M., et al. Uterine morcellation and survival in uterine sarcomas // Eur J Cancer. 2018. Vol. 101. P. 62–68. doi: 10.1016/j.ejca.2018.06.007

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Эко-Вектор, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 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».