Оценка результатов неоадъювантного лечения пациенток с HER2-позитивным подтипом рака молочной железы

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Актуальность. У женщин рак молочной железы — наиболее распространённая злокачественная опухоль. На основании современных клинических рекомендаций при HER2-позитивном типе роста опухоли возможно проведение предоперационной химиотерапии для дальнейшего выполнения органосохранных операций. Однако в настоящий момент не разработана прогностическая шкала оценки неоадъювантного лечения.

Цель. Создать математическую модель, на основе которой разработана компьютерная программа по определению вероятности эффективности неоадъювантного лечения у пациенток с диагнозом «HER2-позитивный рак молочной железы» для дальнейшего выполнения органосохранных операций.

Материал и методы исследования. В Самарском областном клиническом онкологическом диспансере выполнено спланированное ретроспективное исследование, в котором проведена оценка результатов комбинированного лечения 93 больных с диагнозом «рак молочной железы с HER2-позитивным подтипом роста опухоли» с выполнением органосохранных операций. Возраст больных был от 31 до 62 лет, средний возраст 47,11±9,78 года. У 3 (15,53%) пациенток диагностирована I стадия заболевания согласно системе TNM, у 90 (84,47%) — II стадия. Проводили поиск статистически значимых предикторов достижения морфологического регресса в результате предоперационной химиотерапии.

Результаты. Математическая модель создана в модуле логистической регрессии согласно алгоритму Вальда. С помощью программы SPSS 10.0 выполнялось пошаговое исключение предикторов. В результате проведения многофакторного анализа создана математическая модель и соответствующая программа для электронно-вычислительной машины «Расчёт достижения полного морфологического регресса у больных с диагнозом “первично-операбельный рак молочной железы с рецепторами эпидермального фактора роста” после неоадъювантной химиотерапии». В дальнейшем оценка эффективности данной программы сопоставлена с результатами лечения 206 больных.

Вывод. Благодаря созданию математической модели и компьютерной программы появилась возможность персонифицированного выбора наиболее эффективной схемы лечения пациенток с диагнозом «HER2-¬позитивный рак молочной железы» в зависимости от исходных характеристик опухоли.

Об авторах

Олег Игоревич Каганов

Самарский областной клинический онкологический диспансер; Самарский государственный медицинский университет

Email: okaganov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1765-6965

докт. мед. наук, доц., зам. глав. врача по научной работе; зав. каф., каф. онкологии

Россия, г. Самара, Россия; г. Самара, Россия

Анастасия Константиновна Орлова

Самарский государственный медицинский университет

Email: tkachevmv@samaraonko.ru
ORCID iD: 0000-0001-6863-9968

студент

Россия, г. Самара, Россия

Максим Валерьевич Ткачев

Самарский областной клинический онкологический диспансер; Самарский государственный медицинский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: m9277477577@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4183-0647

канд. мед. наук, врач-онколог, онкологическое отделение (общая онкология)»; асс., каф. онкологии

Россия, г. Самара, Россия

Список литературы

  1. Semsarzadeh NN, Tadisina KK, Maddox J. Closed incision negative-pressure therapy is associated with decreased surgical-site infections: a meta-analysis. Plast Reconstr Surg. 2015;136:592–602. doi: 10.1097/PRS.0000000000001519.
  2. Suh H, Lee AY, Park EJ. Negative pressure wound therapy on closed surgical wounds with dead space: animal study using a swine model. Ann Plast Surg. 2016;76:717–722. doi: 10.1097/SAP.0000000000000231.
  3. Pachowsky M, Gusinde J, Klein A. Negative pressure wound therapy to prevent seromas and treat surgical incisions after total hip arthroplasty. Int Orthop. 2012;36:719–722. doi: 10.1007/s00264-011-1321-8.
  4. Maksimenko J. Prognostic role of BRCA1 mutation in patients with triple-negative breast cancer. Oncol Lett. 2014;7(1):278–284. doi: 10.3892/ol.2013.1684.
  5. Jhan JR, Andrechek ER. Triple-negative breast cancer and the potential for targeted therapy. Pharmacogeno¬mics. 2017;18 (17):1595–1609. doi: 10.2217/PGS-2017-0117.
  6. Dent R, Trudeau M, Pritchard KI. Triple-negative breast cancer: clinical features and patterns of recurrence. Clin Cancer Res. 2007;1(15):4429–4434. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-06-3045.
  7. Schoormans D, Czene K, Hall P, Brandberg Y. The impact of co-morbidity on health-related quality of life in breast cancer survivors and controls. Acta Oncologica. 2015;54:727–734. doi: 10.3109/0284186X.2014.998277.
  8. De Glas NA, Kiderlen M, Bastiaannet E. Postoperative complications and survival of elderly breast cancer patients: a FOCUS study analysis. Breast Cancer Res Treat. 2013;138:561–569. doi: 10.1007/s10549-013-2462-9.
  9. Владимирова Л.Ю., Сторожакова А.Э., Снежко Т.А., Страхова Л.К., Абрамова Н.А., Кабанов С.Н., Калабанова Е.А., Саманева Н.Ю., Светицкая Я.В., Тишина А.В. Гормоно-положительный HER2-негативный метастатический рак молочной железы: принятие решений в реальной клинической практике. Южно-российский онкологический журнал. 2020;1(2):46–51. doi: 10.37748/2687-0533-2020-1-2-6.
  10. Lebert JM, Lester R, Powell E. Advances in the systemic treatment of triple-negative breast cancer. Curr Oncol. 2018;1(25):142–150. DOI: 10.3747CO.25.3954.
  11. Хакимова Ш.Г., Зикиряходжаев А.Д. Выбор метода реконструкции у больных раком молочной железы. Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. 2021;10(4):53–58. doi: 10.17116/onkolog20211004153.
  12. Шкурников М.Ю., Каприн А.Д. Роль интерактомных взаимодействий в формировании резистентности к тамоксифену рака молочной железы: новые подходы к поиску механизмов патогенеза. Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. 2020;9(6):80–85. doi: 10.17116/onkolog2020906180.
  13. Abramson VG, Lehmann BD, Ballinger TJ, Pietenpol JA. Subtyping of triple-negative breast cancer: implications for therapy. Cancer. 2015;1(121):8–16. doi: 10.1002/CNCR.28914.
  14. Орлов А.Е., Каганов О.И., Савельев В.Н., Ткачев М.В., Борисов А.П., Круглова П.Л. Математическая модель достижения полного морфологического регресса у больных с диагнозом «Первично-операбельный HER2-позитивный рак молочной железы». Креативная хирургия и онкология. 2021;11(1):5–9. doi: 10.24060/2076-3093-2021-11-1-5-9.
  15. Ткачев М.В., Морякин И.Н., Савельев В.Н. Расчёт достижения полного морфологического регресса у больных с диагнозом первично-операбельный рак молочной железы с рецепторами эпидермального фактора роста после неоадъювантной химиотерапии. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2017660827 от 27.09.2017.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© 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».