Липидные маркеры метастатического поражения регионарных лимфоузлов у больных раком молочной железы


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Цель. Оценка возможности диагностики метастатического поражения лимфоузлов при раке молочной железы по липидному профилю нормальной ткани молочной железы и опухолевой ткани молочной железы. Материалы и методы. Полуколичественная оценка уровней липидов в тканях была выполнена методом высокоэффективной жидкостной хроматографии с масс-спектрометрией (ВЭЖХ-МС) липидного экстракта тканей. Липиды идентифицировали по точной массе и по тандемным масс-спектрам. Для построения логистической регрессии на основе информационного критерия Акаике для диагностической модели использовались липиды, обладающие статистически значимой разницей в уровнях, определенной тестом Манна-Уитни сp<0,05. Результаты. Полученные диагностические модели обладали чувствительностью 81% и 79% и специфичностью 78% и 81% для нормальной и раковой ткани соответственно. Липиды, выбранные как маркеры, относятся к классам сфингомиелинов, эфирных липидов, фосфатидилхолинов и фосфатидилэтаноламинов. Заключение. Данное исследование подтверждает статус эфирных липидов и сфингомиелинов как индикаторов метастазирования и демонстрирует возможность использования их для диагностики метастазирования.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Алиса Олеговна Токарева

Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова Министерства здравоохранения Российской Федерации; Институт энергетических проблем химической физики им. В.Л. Тальрозе Федерального исследовательского центра химической физики им. Н.Н. Семенова Российской академии наук; Московский физико-технический институт, Долгопрудный

Email: alisa.tokareva@phystech.edu
специалист лаборатории протеомики и метаболомики репродукции человека

Виталий Викторович Чаговец

Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: vvchagovets@gmail.ru
к.ф. -м.н., с.н.с. лаборатории протеомики и метаболомики репродукции человека

Валерий Витальевич Родионов

Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: V_Rodionov@oparina4.ru
д.м.н., заведующий отделением патологии молочной железы

Влада Владимировна Кометова

Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: v_kometova@oparina4.ru
к.м.н., с.н.с. патологоанатомического отделения

Мария Валерьевна Родионова

Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: m_Rodionova@oparina4.ru
к.м.н., врач-онколог отделения патологии молочной железы

Наталья Леонидовна Стародубцева

Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова Министерства здравоохранения Российской Федерации; Институт энергетических проблем химической физики им. В.Л. Тальрозе Федерального исследовательского центра химической физики им. Н.Н. Семенова Российской академии наук

Email: aurum19@mail.ru
к.б.н., заведующая лабораторией протеомики и метаболомики репродукции человека

Владимир Евгеньевич Франкевич

Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: v_frankevich@oparina4.ru
к.ф. -м.н., заведующий отделом системной биологии

Список литературы

  1. Каприн А.Д., Старинский В.В., Петрова Г.В., ред. Злокачественные новообразования в России в 2017 году (заболеваемость и смертность). М.: МНИОИ им. П.А. Герцена - филиал ФГБУ «НМИРЦ» Минздрава России; 2018.
  2. Lucci A., McCall L.M., Beitsch P.D., Whitworth P.W., Reintgen D.S., Blumencranz P.W. et al. Surgical complications associated with sentinel lymph node dissection (SLND) plus axillary lymph node dissection compared with SLND alone in the American College of Surgeons Oncology Group trial Zoo11. J. Clin. Oncol. 2007; 25(24): 3657-63. https://dx.doi.org/10.1200/JCO.2006.07.4062.
  3. Sukhikh G.T, Sencha A.N., eds. Multiparametric ultrasound diagnosis of breast diseases. Springer; 2018.
  4. Zhou M., Lu B., Lv G., Tang Q., Zhu J., Li J., Shi K. Differential diagnosis between metastatic and non-metastatic lymph nodes using DW-MRI: a metaanalysis of diagnostic accuracy studies. J. Cancer Res. Clin. Oncol. 2015; 141(6): 1119-30. 10.1007/s00432-014-1895-9.
  5. Ulaner G.A. PET/CT for patients with breast cancer: Where is the clinical impact? Am. J. Roentgenol. 2019; 213(2): 254-65. https://dx.doi.org/10.2214/ AJR.19.21177.
  6. Voogd A.C., Coebergh J.W.W., Repelaer van Driel O.J., Roumen R.M.H., van Beek M.W.P.M., Vreugdenhil A., Crommelin M.A. The risk of nodal metastases in breast cancer patients with clinically negative lymph nodes: A population-based analysis. Breast Cancer Res. Treat. 2000; 62(1): 63-9. https://dx.doi. org/10.1023/a:1006447825160.
  7. Viale G., Zurrida S., Maiorano E., Mazzarol G., Pruneri G., Paganelli G. et al. Predicting the status of axillary sentinel lymph nodes in 4351 patients with invasive breast carcinoma treated in a single institution. Cancer. 2005; 103(3): 492-500. https://dx.doi.org/10.1002/cncr.20809.
  8. Bandu R., Mok H.J., Kim K.P. Phospholipids as cancer biomarkers: mass spectrometry-based analysis. Mass Spectrom. Rev. 2018; 37(2):107-38. https:// dx.doi.org/10.1002/mas.21510.
  9. Adamyan L., Starodubtseva N., Borisova A., Stepanian A., Chagovets V., Salimova D. et al. Direct mass spectrometry differentiation of ectopic and eutopic endometrium in patients with endometriosis. J. Minim. Invasive Gynecol. 2018; 25(3): 426-33. https://dx.doi.org/10.1016/j.jmig.2017.08.658.
  10. Han X. Lipidomics for studying metabolism. Nat. Rev. Endocrinol. 2016; 12(11): 668-79. https://dx.doi.org/10.1038/nrendo.2016.98.
  11. Chagovets V.V., Wang Z., Kononikhin A.S., Starodubtseva N.L., Borisova A., Salimova D., Popov I.A., Kozachenko A.V., Chingin K., Chen H., Frankevich V.E., Adamyan L.V., Sukhikh G.T. Endometriosis foci differentiation by rapid lipid profiling using tissue spray ionization and high resolution mass spectrometry. Sci. Rep. 2017; 7(1): 2546. https://dx.doi.org/10.1038/s41598-017-02708-x.
  12. Tokareva A.O., Chagovets V.V., Starodubtseva N.L., Nazarova N.M., Nekrasova M.E., Kononikhin A.S., Frankevich V.E., NikolaevE.N., Sukhikh G.T. Feature selection for OPLS discriminant analysis of cancer tissue lipidomics data. J. Mass Spectrom. 2020; 55(1): e4457. https://dx.doi.org/10.1002/jms.4457.
  13. Sukhikh G., Chagovets V., Wang X., Rodionov V., Kometova V., Tokareva A., Kononikhin A., Starodubtseva N., Chingin K., Chen H., Frankevich V. Combination of low-temperature electrosurgical unit and extractive electrospray ionization mass spectrometry for molecular profiling and classification of tissues. Molecules. 2019; 24(16): 2957. https://dx.doi.org/10.3390/ molecules24162957.
  14. Chagovets V., Wang Z., Kononikhin A., Starodubtseva N., Borisova A., Salimova D., Popov I., Kozachenko A., Chingin K., Chen H., Frankevich V., Adamyan L., Sukhikh G. A comparison of tissue spray and lipid extract direct injection electrospray ionization mass spectrometry for the differentiation of eutopic and ectopic endometrial tissues. J. Am. Soc. Mass Spectrom. 2017; 29(2): 323-30. https://dx.doi.org/10.1007/s13361-017-1792-y.
  15. Koelmel J.P., Kroeger N.M., Ulmer C.Z., Bowden J.A., Patterson R.E., Cochran J.A. et al. Lipid match: An automated workflow for rule-based lipid identification using untargeted high-resolution tandem mass spectrometry data. BMC Bioinformatics. 2017; 18(1): 331. https://dx.doi.org/10.1186/s12859-017-1744-3.
  16. Sud M., Fahy E., Cotter D., Brown A., Dennis E.A., Glass C.K. et al. LMSD: LIPID MAPS structure database. Nucleic Acids Res. 2007; 35 (Database issue): D527-32. https://dx.doi.org/10.1093/nar/gkl838.
  17. R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing. Vienna, Austria; 2018.
  18. R team R Studio: Integrated Development for R. 2016.
  19. Akaike H. Information theory and an extension of the maximum likelihood principle. Selected Papers of Hirotugu Akaike. Springer; 1998: 199-213.
  20. Shamseddine A.A., Airola M.V., Hannun Y.A. Roles and regulation of neutral sphingomyelinase-2 in cellular and pathological processes. Adv. Biol. Regul. 2015; 57: 24-41. https://dx.doi.org/10.1016/j.jbior.2014.10.002.
  21. Revill K., Wang T, Lachenmayer A., Kojima K., Harrington A., Li J. et al. Genome-wide methylation analysis and epigenetic unmasking identify tumor suppressor genes in hepatocellular carcinoma. Gastroenterology. 2013; 145 (6): 1424-35. e1-25. https://dx.doi.org/10.1053/j.gastro.2013.08.055.
  22. Carpinteiro A., Becker K.A., Japtok L., Hessler G., Keitsch S., Pozgajova M. et al. Regulation of hematogenous tumor metastasis by acid sphingomyelinase. EMBO Mol. Med. 2015; 7(6): 714-34. https://dx.doi.org/10.15252/emmm.201404571.
  23. Roy J., Dibaeinia P., Fan T.M., Sinha S., Das A. Global analysis of osteosarcoma lipidomes reveal altered lipid profiles in metastatic versus nonmetastatic cells. J. Lipid Res. 2019; 60(2): 375-87. https://dx.doi.org/10.1194/jlr.M088559.
  24. Peng W Tan S., Xu Y., Wang L., Qiu D., Cheng C. et al. LC-MS/MS metabolome analysis detects the changes in the lipid metabolic profiles of dMMR and pMMR cells. Oncol. Rep. 2018; 40(2): 1026-34. https:// dx.doi.org/10.3892/or.2018.6510.
  25. Smith R.E., Lespi P., Di Luca M., Bustos C., Marra FA., De Alaniz M.J.T., Marra C.A. A reliable biomarker derived from plasmalogens to evaluate malignancy and metastatic capacity of human cancers. Lipids. 2008; 43(1): 79-89. https://dx.doi.org/10.1007/s11745-007-3133-6.
  26. Fallani A., Mannori G., Ruggieri S. Composition of ether-inked sub-classes of glycerophospholipids in clones with a different metastatic potential isolated from a murine fibrosarcoma line (T3 cells). Int. J. Cancer. 1995; 62(2): 230-2. https://dx.doi.org/10.1002/ijc.2910620220.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© ООО «Бионика Медиа», 2020

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах