Спосіб діагностики злоякісної і доброякісної пухлини

Спосіб діагностики злоякісної і доброякісної пухлини, що включає лабораторні дослідження, який відрізняється тим, що у пацієнта беруть неінвазивно пробу букального епітелію та по ній проводять цитоморфологобіофізичне дослідження наступних діагностичних параметрів: форма клітини, мембрана клітини, форма ядра клітини, мембрана ядра клітини, офарблення ядра клітини, включення у цитоплазму клітини, характер руху ядер, амплітуда руху ядер клітини пацієнта, потім на підставі формул дискримінантного аналізу, які мають наступний вигляд: DF1=0,413  X1-0,03  X2+1,070  X3+1,325  X40,243  X5+0,156  X6 U 2 (19) 1 3 ризику при масовому скринінговому обстеженні населення не існує. Статистичне моделювання основних взаємозв'язків клінікопараклінічних показників має велике теоретичне і практичне значення. Воно дозволяє пояснити механізм патологічного процесу, правильно оцінити прогноз захворювання та розробити ефективні лікувально-профілактичні заходи. Є відома диференційна експресія цитокінів і14 і/або і1-10 в злоякісній пухлині людини (заявка РФ №2009101783, МПК G01N33/574, опубл. 27.07.2010), спосіб діагностики типу пухлини, що включає стадії: a) отримання зразка з солідної пухлини, що включає пухлинні клітини, b) визначення експресії щонайменше одного антипатологічного цитокіна у вказаних пухлинних клітинах, c) класифікація солідної пухлини як пухлини, що не експресує цитокіни, або як пухлини, що експресує цитокіни. Недоліком аналога є те, що отриманий зразок береться інвазивним способом з пухлини, що може привести до погіршення стану захворювання та розвитку пухлини. Є відомим спосіб визначення діагнозу (патент Україна № 35478, МПК А61В5/05, опубл. 25.09.2008), що дозволяє формулювати та встановлювати лікування хворого на підставі отриманої повної картини функціювання внутрішніх органів на момент захворювання по цитоморфологобіофізичних показниках. Експрестест виконують таким чином: - у пацієнта беруть пробу клітин букального епітелію і проводять мікроелектрофорез клітин; - визначають кількість клітин, які змінили форму, структуру мембран і т. д.; - встановлюють для кожних видів змін відсоткове співвідношення до клітин, які не змінилися; - на основі отриманих співвідношень визначають критичний стан захворювання для кожного органа; - встановлюють діагноз і призначають послідовність лікування у відповідності до стану кожного органа. Цей спосіб дозволяє як встановлювати картину функціювання внутрішніх органів, так і діагностувати пухлини. Недоліком аналога є те, що при оцінюванні стану організму людини лікар будує послідовність висновків на підставі уявлень про зв'язок між спостережуваними у хворого цитоморфологобіофізичними показниками з певними захворюваннями, які по міжнародній класифікації (МКБ10)>1000, що створює серйозні труднощі при ухваленні діагностичних рішень. Проведення цитоморфологобіофізичної діагностики без застосування обчислювальної техніки є дуже трудомістким завданням, а також займає велику кількість часу, оскільки основним механізмом тут є порівняння і аналіз цитоморфологобіофізичних показників пацієнта з еталонними параметрами патологій органів і систем організму. Найбільш близьким за своїм функціональним призначенням та суттєвими ознаками до запропо 61495 4 нованого способу є діагностика клітин хворої тканини методом біопсії та гістології, тобто лабораторні методи. Спосіб діагностики токсемії при злоякісних пухлинах головного мозку (патент РФ №2398518 МПК А61В10/00,G01N33/49, опубл. 10.09.2010), який полягає у тому, що до початку та у динаміці лікування визначають клінічні та лабораторні показники. Кожний показник експерти оцінюють у балах. Отримані бали додають один до одного, визначають ступінь токсемії (Ст) за формулою: ∑ ∑ ∑ ∑ Ст.=Ст=( Б-к+ Б-л)/lіm( Б-к+ Б-л)×100 %, де ∑ Б-к - сума балів клінічних показників; ∑ Б-л - сума балів лабораторних показників. Отримані дані з клінічними та лабораторними показниками вносять у комп'ютерну програму, виконуючи у динаміці комп'ютерний моніторинг. Недоліком є вузькоспеціалізованність діагностики пухлини та суб'єктивні чинники, які вносяться при оцінюванні експертами діагностичних показників. Технічною задачею корисної моделі є підвищення ефективності раннього виявлення злоякісної пухлини за рахунок покращення точності діагностики, яка досягається отриманням інформативних показників за допомогою дискримінантного аналізу. Ця задача вирішується наступним чином. У способі діагностики злоякісної пухлини, що включає у себе лабораторні дослідження, згідно з пропонованим рішенням, проводять дослідження наступних діагностичних параметрів: форма клітини, мембрана клітини, форма ядра клітини, мембрана ядра клітини, офарблення ядра клітини, включення у цитоплазму клітини, характер руху ядер, амплітуда руху ядер клітини букального епітелію пацієнта, потім на підставі формул дискримінантного аналізу, які мають наступний вигляд: DF1=0,413  X10,03  X2+1,070  X3+1,325  X40,243  X5+0,156  X61,43  Х7+0,345  Х8+0,076  Х9+0,357  Х10+0,342  Х11+0,236  Х12+0,78  Х13-19,657; DF2=0,31  X1+0,303  X2+0,890  X30,941  X4+0,019  X5+0,296  X6+0,073  X7+0,043  Х80,588  Х9+0,017  Х10+0,37  Х11+0,311  Х12+0,3 19  Х13-19,188, де X1 - форма клітини овальна, %; Х2 - форма клітини подовжена, %; Х3 - мембрана клітини ціла, %; Х4 - мембрана клітини розшарована, %; Х5 - мембрана клітини зруйнована, %; Х6 - мембрана клітини ущільнена, %; Х7 - форма ядра клітини овальна, %; Х8 - форма ядра клітини округла, %; Х9 - мембрана ядра клітини ціла, %; X10 - офарблення ядра клітини сіре, %; X11 - офарблення ядра клітини зернисте, %; X12 - характер руху ядер у нормі, %; X13 - амплітуда руху ядер низька, %, будують територіальну карту, за якою визначають наявність у людини пухлинного процесу (доброякісного або злоякісного) або його відсутність. 5 Таблиця 1 - канонічні коефіцієнти дискримінантних функцій. Таблиця 2 - власні значення. Таблиця 3 - шкала Чеддока. Таблиця 4 - лямбда Уїлкса. Таблиця 5 - результати класифікації. На фіг. 1 наведена територіальна карта. Символи, що використані на територіальній карті: 1-1 - група пацієнтів з доброякісною пухлиною; 2-2 - група пацієнтів зі злоякісною пухлиною; 3-3 - контрольна група; * - центр досліджуваної групи. На фіг. 2 наведена діаграма розсіяння випадків досліджуваних груп пацієнтів. Для диференціації злоякісної й доброякісної пухлини була досліджена сукупність об'єктів (150 пацієнтів), що поділена на три групи: 1 група - пацієнти з наявністю доброякісної пухлини (50 чоловік); 2 група - пацієнти із захворюваннями злоякісної пухлини (50 чоловік); 3 група - контрольна група (50 умовно здорових пацієнтів). Для усіх пацієнтів вимірювалось відсоткове відношення цитоморфологобіофізичних показників (морфологічні та біофізичні параметри клітин букального епітелію пацієнта), на підставі яких необхідно визначити найбільш значущі для виявлення приналежності об'єктів (пацієнтів) до однієї з передбачуваних груп. Для вирішення цієї задачі був застосований метод дискримінантного аналізу, який має ряд переваг перед регресійним і кластерним аналізами: враховується варіабельність досліджуваних параметрів, розглядається сукупність усіх прийнятих до уваги ознак, взятих зі своїми коефіцієнтами, які вказують питому вагу ознаки в постановці діагнозу. Перед проведенням дискримінантного аналізу попередньо був розрахований оптимальний обсяг вибірки для побудови адекватної лінійної математичної моделі. Так, як з попереднього дослідження відомо, що серед усіх пацієнтів хворі на злоякісну пухлину складають приблизно 33 % (ω=50/150=0,3333333), при рівні надійності γ=0,95 і граничній похибці вибірки ∆ω=5-6 % необхідний обсяг вибірки становить: n  t 2    (1  ) 2   112  158 (чоловік). При статистичному аналізі не враховувалися дані пацієнтів, у яких оцінка пухлинного процесу була ускладнена або не повністю обумовлена. З математичної точки зору всі пацієнти розглядалися як сукупність об'єктів зі змінними кількісними показниками. На підставі цього визначалася група (1,2 або 3), до якої належить об'єкт. Для визначення ознак, що істотно впливають на процес диференціальної діагностики злоякісної пухлини на ранніх стадіях, було досліджено 41 ознаку. Всі ознаки були закодовані і поставлені у відповідність 41-мірному просторові, який враховує відсутність, присутність, спрямованість і величину кожного показника. Математична обробка результатів проводилася з використання програми Microsoft Excel2007 та 61495 6 пакету SPSS17. Розрахунок методом дискримінантних функцій діагностичних коефіцієнтів дозволив визначити 13 істотних ознак для діагностики злоякісної пухлини на ранніх стадіях (табл. 1). Для диференціації 3-х станів були синтезовані дві дискримінантні функції: DF1=0,413  X1-0,03  X2+1,070  X3+l, 325  X4-0,243  X5+0,156  X61,43  Х7+0,345  Х8+0,076  Х9+0,357  Х10+0,342  Х11+0,236  Х12+0,78  Х13-19,657; DF2=0,31  X1+0,303  X2+0,890  X30,941  X4+0,019  X5+0,296  X6+0,073  X7+0,043  Х80,588  Х9+0,017  Х10+0,37  Х11+0,311  Х12+0,3 19  Х13-19,188, де X1 - форма клітини овальна, %; Х2 - форма клітини подовжена, %; Х3 - мембрана клітини ціла, %; Х4 - мембрана клітини розшарована, %; Х5 - мембрана клітини зруйнована, %; Х6 - мембрана клітини ущільнена, %; Х7 - форма ядра клітини овальна, %; Х8 - форма ядра клітини округла, %; Х9 - мембрана ядра клітини ціла, %; X10 - офарблення ядра клітини сіре, %; X11 - офарблення ядра клітини зернисте, %; X12 - характер руху ядер у нормі, %; X13 - амплітуда руху ядер низька, %. Мірою вдалого поділу на групи служать кореляційні коефіцієнти між розрахованими значеннями дискримінантних функцій і показниками приналежності до групи (табл. 2). Отримані власні значення наведені в порядку убування їх величин. Величина власного значення пов'язана з дискримінантними можливостями функції: чим більше власне значення, тим краще відмінність. Таким чином, перша функція має найбільші дискримінантні можливості, друга забезпечує максимальну різницю після першої. Фактичні числа, що дорівнюють 431,014 та 5,238, вказують на те, що дискримінантні можливості першої дискримінантної функції на багато більші за другу. Для того, щоб визначити, чи представляє інтерес, наприклад, друга функція, необхідно визначити коефіцієнт кореляції канонічної функції. Судячи зі значень канонічних коефіцієнтів, що дорівнюють 0,999 та 0,916, існує досить високий зв'язок між діагнозом та значеннями першої дискримінантної функції, що і передбачалося відсотком дисперсії цієї функції. Також виявлений високий зв'язок між діагнозом та значеннями другої дискримінантної функції. Якісна оцінка тісноти зв'язку rху величин X та Y була виявлена на основі шкали Чеддока (табл. 3). Для оцінки значимості дискримінантних функцій використовують   статистику Уїлкса (табл. 4).   статистика Уїлкса - це міра відмінностей між класами по декількох змінних (дискримінантних змінних). Чим ближче значення λ до 0, тим краща відмінність класів, а чим ближче до 1, тим відмінність гірше (класи співпадають). Можлива 2 перевірка значущості по критерію  з викорис 7 61495 танням   статистики Уїлкса. Для цього розрахо2 вується критерійне значення  , яке порівнюється з критичним із заданим числом ступенів свободи. Число ступенів свободи k-ї дискримінантної функції залежить від кількості дискримінантних змінних р і кількості класів g:dfk=(p-(k-1) )(g-(k-1)-1). Тоді df1=(26-(1-1))  (3-(1-1)-1)=26 і df2=(12-(2-1))  (3-(21)-1)=11. 2 Якщо значення  більше критичного, то значущість підтверджується. У нашому випадку, рівень значущості рівний 0,000 (Р