Спосіб оцінювання ступеня важкості хворих на аденокарциному шлунка (акш)

Реферат: Винахід належить до медицини, а саме до оцінювання ступеня важкості хворих на аденокарциному шлунка (АКШ), згідно з яким у пацієнта проводять клініко-лабораторні дослідження та визначають маркер апоптозу, додатково проводять дослідження показників: аспарагінова амінотрансфераза (AST), аланінова амінотрансфераза (ALT), білірубін (BIL), гамма-глутомілтрансфераза (GGT), лужна фосфатаза (ALP), глюкоза (GLUC), креатинфосфокіназа (CK-N), лактатдегідрогеназа (LDH), кальцій (CALC), сечовина (UREA), креатинін (CRЕA), загальний білок (PROT), магній (MG), фосфор (PHOS), холестерин (CHOL), альбумін (ALB), залізо (FE), потім розраховують значення двох дискримінантних функцій на підставі формул дискримінантного аналізу, які мають наступний вигляд: DF1=-0,002*X1-0,005*Х2+0,193*Х3+0,02*Х4+0,001*Х5+0,067*Х6+0,026*Х7-0,057*Х80,073*Х9+1,013, DF2=0,010*X1-0,36*Х2+0,017*Х3+0,004*Х4+0,197*Х6-0,041*Х7+0,160*Х8-0,014*Х9-7.337, де X1 - AST, (u/l); Х2 - GGT, (u/l); Х3 - GLUC, (mmol/l); X4 - CK-N, (u/l); X5 - LDH, (u/l); X6 - UREA, (mmol/l); X7 - CHOL, (mmol/l); X8 - ALB, (g/l); X9 - FE, ( mоl/l), і на основі значень обох дискримінантних функцій будують територіальну карту, за якою визначають ступінь тяжкості хворого на АКШ. UA 107256 C2 (12) UA 107256 C2 UA 107256 C2 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 Спосіб належить до медицини, а саме до онкології, й може бути використаний для оцінювання ступеня важкості хворих на аденокарциному шлунка (АКШ). Рак шлунка - одна зі злоякісних пухлин, яка зустрічається дуже часто й займає перше місце у багатьох странах світу, у тому числі Японії, Росії, Україні та багатьох інших країнах СНД. Сьогодні рак шлунка виявляється найчастіше у молодому віці та має пік захворюваності у 40-50 років. При цьому найбільшу групу серед захворюваності на рак шлунка складають аденокарциноми та недиференційовані раки. Ці неопластичні процеси виникають як правило на фоні хронічних запальних захворювань шлунка: хронічний атрофічний гастрит, хронічне виразкове захворювання шлунка, аденоматозні поліпи тощо. Більше 97 % усіх випадків раку шлунка належать до аденокарцином [Fontham E.T.H. Preventive Nutrition / Eds. А. Bendich, R.J. Deckelbaum. // Totowa, New Jersey: Humana Press. 1997. P. 33-55], гістологічна структура яких має риси, властиві епітелію кишечнику 23-х недиференційованих пухлин шлунка, близько 3 % складають солідний, скірозний рак, а також персневоклітинний рак. До найбільш частих ускладнень раку шлунка слід віднести: виснаження, що обумовлене харчуванням і ендогенну інтоксикацію; анемію, часті крововтрати, часом рясні, що загрожують життю; перфорацію пухлинної виразки і розвиток перитоніту; утворення флегмони шлунка в результаті інфікування; розвиток шлункової і кишкової непрохідності, які виникають під час проростання і здавлювання плеторичного каналу і товстої кишки; формування механічної жовтухи, портальної гіпертензії, асциту в результаті проростання пухлиною голівки підшлункової залози, жовчних проток ворітної вени або здавлення їх метастазами, в лімфатичні вузли воріт печінки. В цілому, рак шлунка залишається онкологічним захворювання з поганим прогнозом, і основним стратегічним напрямом у боротьбі з цим захворюванням є його профілактика й раннє виявлення передракових патологічних станів [BukinYu.V. Human Health and Disease / Yu.V. Bukin, V.A. Draudin-Krylenko, Т.К. Basu // Oxon, UK.: CABІ Publishing. - 1999. - Chapter 19. - P. 235248]. Як показали детальні дослідження Корреа, формування раку шлунка протікає через ряд послідовних дискретних морфологічних стадій: поверхневий гастрит, метаплазія тонкокишкового типу, метаплазія товсто-кишкового типу, прогресуюча дисплазія та рак in situ, що завершується інвазивним раком. Вказаний процес охоплює зазвичай період в 20-30 років [Correa P. Molecular Epidemiology: Insights Into Cancer Susceptibility, Risk Assessment, and Prevention // Cancer Epidemiol., Bio-markers & Prev. 1991. Vol. 1. P. 5-11], що в принципі, надає достатньо часу для завчасного виявлення небезпеки і прийняття адекватних лікувальнопрофілактичних заходів. Разом з тим, рак шлунка займає лідуюче місце серед інших злоякісних новоутворень людини. Незважаючи на кардинальні хірургічні втручання та адекватну терапію, смертність хворих від раку шлунка залишається на високому рівні і становить до 10 % смертельних випадків від пухлин всіх локалізацій. Слід зазначити, що після лікування хворих на це захворювання, яке полягає в резекції шлунка, субтотальної або тотальної гастроектомії, лімфоденектомії, п'ятирічне виживання пацієнтів становить лише 30 %. Тому немає сумніву, що подальше вивчення молекулярно-метаболічних особливостей і патогенетичних механізмів формування раку шлунка сприятиме пошуку нових підходів для підвищення діагностики, ефективності лікування та прогнозування виживання хворих. У зв'язку з вищесказаним, в пропонованому способі були використані моніторингові метаболічні показники, які відображають стан основних видів обміну речовин і енергії у хворих з аденокарциномою шлунка. Це дозволяє об'єктивно оцінити зміни з боку білкового, вуглеводневого, ліпідного, і мінерального обміну, залежно від ступеня тяжкості захворювання, стадії розвитку патологічного процесу, що може бути прогностично значущим при виборі тактики та об'єму хірургічного лікування хворих. Відомий спосіб діагностики рака шлунку на ранній стадії [Патент РФ № 2204835 МПK 7 G01N33/50, C12Q1/68, опубл.20.05.2003], суть якого полягає у виявленні мРНК циклооксигепази-2 (ЦОКС-2) або білка ЦОКС-2 в відповідних зразках, взяті у пацієнта. Цей спосіб заснований на встановленому автором факту підвищеної експресії ЦОКС-2 у клітках ракових пухлин шлунка в передракових пошкодженнях. Недоліком способу є дуже низька або взагалі не визначена експресія ЦОКС-2 у нормальних тканях шлунка. Також існує спосіб моніторування ефекту від лікування у хворого на рак пацієнта (варіанти) та спосіб оцінки стану хворого на рак пацієнта [заявка РФ № 2008 12 3406, МПК G01N33/50 (2006.01), опубл. 27.12.2009] під час якого моніторують ефект від введення препарату сорафенібу в пацієнта при лікування від карциноми ниркових клітин, який відрізняється тим, що до введення сорафенібу отримують перший зразок плазми пацієнта, визначають рівень експресії біомаркера активності фактора росту судинного ендотелію (VEGF) або розчинного рецептора фактора росту судинного ендотелію (sVEGFR-2) у біологічному зразку, порівнюють рівень експресії VEGF або sVEGFR-2 у другому зразку з рівнем експресії біомаркера в першому зразку. 1 UA 107256 C2 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 До загальних недоліків описаних аналогів можна віднести відсутність врахування імуномаркерів та маркерів апоптозу, а також можливості встановлення початкового ступеня важкості АКШ. Найбільш близьким за своїм функціональним призначенням та суттєвими ознаками до запропонованого способу є спосіб прогнозування метастазів у хворих на рак шлунка [патент РФ № 2445632, МПК G 01N 33/53, G 01N 33/68, опубл. 20.03.2010], суть якого полягає у тому, що у хворих на рак шлунка за допомогою клініко-лабораторних досліджень у сироватці крові визначають маркер проліферативної активності Кі-67 і маркери апоптозу р53 і bcl-2. При аденокарциномі: р53-10 %, bсl-2-9 %, Кі-67-12 % прогнозують виникнення метастазів у лімфовузлах. При р53-6 %, bcl-2-5 %, Кі-67-10 % прогнозують відсутність метастатичного ураження лімфовузлів. Недоліком є неможливість визначення абсолютної, 100 % специфічності якогось маркера, клінічна цінність яких або їх груп, оцінка їх чутливості та специфічності для даної патології активно досліджується у всьому світі. Технічною задачею винаходу є підвищення ефективності визначення ступеня важкості АКШ у хворих за рахунок покращення точності діагностики, яка досягається отриманням найбільш інформативних, прогностично значущих показників формування АКШ на ранніх стадіях прояву. Ця задача вирішується наступним чином. У способі оцінювання ступеня важкості хворих па АКШ, що включає у себе проведення клініко-лабораторних досліджень та визначення маркера апоптозу, згідно з запропонованим рішенням, у пацієнта додатково проводять дослідження показників: аспарагінова амінотрансфераза (AST), аланінова амінотрансфераза (ALT), білірубін (BIL), гама-глутамілтрансфераза (GGT), лужна фосфатаза (ALP), глюкоза (GLUC), креатинфосфокіназа (CK-N), лактатдегідрогеназа (LDH), кальцій (CALC), сечовина (UREA), креатинін (CREA), загальний білок (PROT), магній (MG), фосфор (PHOS), холестерин (CHOL), альбумін (ALB), залізо (FE), потім розраховують значення двох дискримінантних функцій на підставі формул дискримінантного аналізу, які мають наступний вигляд: DF1=-0,002*X1-0,005*Х2+0,193*Х3+0,002*Х4+0,001*Х5+0,067*Х6+0,026*Х7-0,057*Х80,073*Х9+1,013, DF2=0,010*X1-0,360*Х2+0,017*Х3+0,004*Х4+0,197*Х6-0,041*Х7+0,160*Х8-0,014*Х9-7,337, де X1-AST, (u/l); Х2-GGT, (u/l); Х3-GLUC, (mmol/l); X4-CK-N, (u/l); X5-LDH, (u/l); X6-UREA, (mmol/l); X7-CHOL, (mmol/l); X8-ALB, (g/l); X9-FE, (μmоl/l), і на основі значень обох дискримінантних функцій будують територіальну карту, за якою визначають ступінь тяжкості хворого на AКШ. Таблиця 1 - канонічні коефіцієнти дискримінантних функцій. Таблиця 2 - результат класифікації об'єктів. Таблиця 3 - власні значення дискримінантних функцій. Таблиця 4 - результат теста. Таблиця 5 - дані про фактичну та прогнозовану групи для кожного об'єкта, а також значення дискримінантних функцій. На фіг. 1 наведена територіальна карта класифікації об'єктів дослідження. Символи, що використані на територіальній карті: 1) група в якій, пацієнти із 2-м ступенем тяжкості АКШ (1 група - 65 пацієнтів); 2) група в якій, пацієнти із 3-м ступенем тяжкості АКШ (2 група - 25 пацієнтів); 3) група в якій, пацієнти із 4-м ступенем тяжкості АКШ (3 група - 16 пацієнтів); 4) * - центр групи. На фіг. 2 наведена діаграма розсіяння випадків досліджуваних груп пацієнтів. Для диференціації стадії АКШ була досліджена сукупність об'єктів (106 пацієнтів), що була поділена на три групи: 1 група - пацієнти з другим ступенем тяжкості АКШ (65 обстежених); 2 група - пацієнти з третім ступенем тяжкості (25 обстежених); 3 група пацієнти з четвертим ступенем тяжкості АКШ (16 обстежених). Усім пацієнтам було проведено комплексне обстеження, яке включало в себе, на основі TNM, морфологічні, клінічні та біохімічні клініколабораторні ознаки) та проведено основний обсяг клінічних досліджень на підставі яких необхідно визначити найбільш значущі для виявлення приналежності об'єктів (пацієнтів) до однієї з передбачуваних груп. Для вибору значущої для діагностики підмножини ознак використовували метод дискримінантних функцій. Вибраний метод має низку переваг, а саме враховує варіабельність ознак та розглядає їх сукупність, як об'єкти і нормальним розподілом, визначаються коефіцієнти, які відображають питому вагу ознак у формуванні стадій патологічного процесу, тобто фактично встановлюється діагностична інформативність тієї або іншої ознаки. Перед проведенням дискримінантного аналізу попередньо був розрахований оптимальний об'єм вибірки для побудови адекватної математичної моделі. Так, за даними попереднього 2 UA 107256 C2 дослідження було відомо, що серед обстежених пацієнтів хворих з четвертим ступенем важкості АКШ було 15 % (ω=16/106 0,15). При рівні значущості γ=0,95 та значеній граничної похибки вибірки Δω=5-6 %, необхідний об'єм вибірки складає: n 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 t2 1 81÷131 особи, де t - стандартизований коефіцієнт Стьюдента. З математичної точки зору всі пацієнти розглядались як сукупність об'єктів зі змінними кількісними та якісними показниками. Під час визначення суттєвих для оцінювання ступеня важкості АКШ ознак використовували карту кодування для 17-ти діагностичних показників. Ці показники, що в різному ступені відповідали другому, третьому, четвертому ступеню тяжкості АКШ, поставили у відповідність 17мерному вектору, що враховував наявність та величину кожної ознаки. В 17-мерному просторі при діагностиці трьох стадій АКШ отримали 4 області: колом позначені пацієнти з II ступенем тяжкості захворювання, трикутником - III ступенем тяжкості й ромбом - IV ступенем тяжкості АКШ. У випадку диференціації трьох стадій захворювання необхідні дві дискримінантні функції. Результати визначення канонічних коефіцієнтів дискримінантних функцій наведено в таблиці 1. Нестантартизовані коефіцієнти і константи дискримінантного рівняння відображають лінійну регресійну множину відповідних показників, що мають найбільший вплив на ступінь тяжкості хворих з АКШ. Зазначенні рівняння дозволяють за відомими значениями предикторів прогнозувати заздалегідь невідому стадію АКШ. Значення канонічних коефіцієнтів дискримінантних функцій відображають загальний вклад показника в сумарний ризик формування та прогресування АКШ на визначеній сукупності прогностичних маркерів ризику. На підставі значень двох дискримінантних функцій побудована територіальна карга (фіг. 1). На територіальній карті визначено розподіл на області, які визначають приналежність до тієї чи іншої групи. При цьому в межах відповідної області вірогідність відношення до даної групи вища, ніж для інших груп. На межах областей вірогідність для пограничних груп є однаковою. Математична обробка результатів проводилася з використання програми Microsoft Excel 2007 та пакету SPSS 17. Розрахунок методом дискримінантних функцій діагностичних коефіцієнтів дозволив визначити 9 прогностично значущих істотних ознак для діагностики 3-х ступеней важкості АКШ. Таким чином, якщо відобразити стан пацієнтів з різними ступенями тяжкості АКШ на координатній площині (DF1, 0, DF2) згідно розрахованих значень дискримінант них функцій утворюється три дискримінантні класи (фіг. 2). Точність прогнозування представлена в таблиці 2, де в колонці "Усього" наведена загальна кількість випадків, що фактично належать до відповідної групи: 65 - з другим ступенем тяжкості, 25 - з третім, 16 - з четвертим. В колонці "Прогнозована приналежність" вказана фактична кількість випадків, що належить до кожної групи. Так, до другого ступеня тяжкості було помилково віднесено 1 пацієнта з третім ступенем; до третього ступеня тяжкості помилково віднесено 1 пацієнта з другим ступенем; всі пацієнти з четвертим ступенем тяжкості були визначені безпомилково. Аналіз результатів класифікації продемонстрував, що прогноз перебігу АКШ відповідно до ступенів тяжкості зроблено вірно та коректно для 98,1 % всіх обстежених. Відповідно, точність визначення ступеня тяжкості АКШ для обстежених може бути 98,1 %, якщо вибірка пацієнтів ідентична до групи, що була покладена в основу математичної моделі. Мірою вдалого розподілу на групи були кореляційні коефіцієнти між розрахованими значениями дискримінантних функцій і показниками приналежності до груп, які наведено в таблиці 3. Отримані власні значення наведено в порядку зменшення їх величин. Величина власного значення пов'язана з дискримінантними можливостями функції: чим більше власне значення, тим краще відмінність. Таким чином, перша функція має найбільші дискримінанті можливості, друга - забезпечує максимальну різницю після першої. Фактичні числові значення, що дорівнюють 2,825 та 1,900, вказують на те, що дискримінантні можливості першої дискримінантної функції в 1,49 разу більше за другу. Для того, щоб визначити чи має вагомий вплив друга функція, необхідно визначній канонічний коефіцієнт кореляцій функції. При оцінці значень коефіцієнтів, що дорівнювали 0,859 та 0,809, можливо зробити висновок, що існує задовільний зв'язок між ступенем важкості АКШ і значенням першої дискримінантної функції, що підтверджується відсотком дисперсії цієї функції 59,8 %. Також встановлений помірний зв'язок між стадіями АКШ та значенням другої дискримінантної функції. 3 UA 107256 C2 5 10 15 20 25 30 Якісна оцінка щільності зв'язку rxу величин X та Y була встановлена на основі шкали Чеддока. Оцінка значень коефіцієнтів кореляції демонструє, що обидві дискримінантні функції наводять високі вірогідні результати визначення АКШ та розподілу пацієнтів між групами, і можуть бути використані для встановлення ступеня тяжкості захворювання. Додатково був проведений тест "λ-Уілкса" з метою оцінки вірогідності відмінностей середніх значень дискримінантних функцій між групами. Даний тест продемонстрував, що рівень відмінностей досить значущий (р