Диагностическая эффективность основных дерматоскопических симптомов и алгоритмов для выявления меланомы кожи

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель: оценка диагностической точности основных дерматоскопических признаков и алгоритмов, используемых для диагностики меланомы кожи.

Материалы и методы. Для оценки диагностической эффективности проводимой дерматоскопии при выявлении меланомы кожи были выделены основные дерматоскопические признаки, встречающиеся при данном заболевании: атипичная пигментная сеть, атипичные глобулы, aсимметрия пигментации и строения, асимметричные полосы, асимметричные зоны гиперпигментации (пятна), бело-голубая (сине-белая) вуаль, зернистость, рубцовоподобные очаги депигментации, белые блестящие полосы, негативная пигментная сеть. Исследование выполняли на основании анализа 34 архивных дерматоскопических изображений меланоцитарных новообразований кожи с морфологически верифицированным диагнозом (11 меланом и 23 меланоцитарных невуса). Кроме того, производилось сравнение показателей диагностической эффективности двух основных дерматоскопических алгоритмов, используемых в диагностике меланомы кожи: алгоритм «по 3 признакам» и «по 7 признакам». Для этого был проведен анализ 186 архивных дерматоскопических изображений меланоцитарных новообразований кожи. Все пациенты, включенные в исследование, проходили обследование и лечение в клинике кожных и венерических болезней в период с 2015 по 2019 г. Исследование проводилось с использованием дерматоскопа HEINE DELTA 20 Plus в режиме иммерсии и в кросс-поляризации.

Результаты. Наибольшую диагностическую эффективность для диагностики меланомы кожи имели следующие дерматоскопические признаки: бело-голубая вуаль (86,8 %), асимметрия пигментации и строения (82,6 %) и белые блестящие полосы (72,8 %). Диагностическая эффективность алгоритма «по 3 признакам» составила 93,0 %, алгоритма «по 7 признакам» — 90,5 %.

Заключение. Диагностические алгоритмы для подтверждения меланомы могут с успехом применяться как врачами общей практики, так и врачами-специалистами (дерматологами, онкологами). При этом алгоритм «по 3 признакам» предпочтительно использовать на первичном приеме пациентов в качестве скринингового варианта, а алгоритм «по 7 признакам» — опытными специалистами в области дерматоскопии для подтверждения диагноза (4 рис., 3 табл., библ.: 11 ист.).

Полный текст

ВВЕДЕНИЕ

В XXI в. меланома кожи остается потенциально смертельным злокачественным заболеванием. Заболеваемость многими типами опухолей снижается, однако заболеваемость меланомой продолжает расти. Меланома кожи в настоящее время считается пятым по распространенности злокачественным новообразованием у мужчин и шестым по распространенности раком у женщин в США, где заболеваемость злокачественной меланомой с 1973 по 2002 г. увеличилась на 270 %. В среднем меланома кожи в течение жизни развивается у каждого 50-го представителя популяции развитых стран [1, 2]. В Великобритании заболеваемость меланомой кожи, по прогнозам, вырастет еще на 7 % в период с 2014 по 2035 г., что отражает растущее воздействие основного фактора риска — ультрафиолетового излучения [3]. В России за период с 2008 по 2018 г. численность больных меланомой кожи изменилась с 42,7 до 64,1 на 100 тыс. населения [4]. Несмотря на то что меланома в структуре злокачественных опухолей кожи составляет всего 10 %, она служит причиной 80 % смертей, вызванных данными новообразованиями [5]. Помимо местных рецидивов заболевания основной причиной высокой смертности служит развитие отдаленных метастазов в различных тканях и внутренних органах, распространяющихся преимущественно лимфо- и гематогенно.

Совершенствование методов диагностики новообразований кожи позволит выявлять пациентов на начальных стадиях заболевания [6]. Среди методов ранней неинвазивной диагностики меланомы кожи, используемых в настоящее время в дерматологии, дерматоскопия является главным и достаточно информативным скрининговым методом исследования [7]. Метод дерматоскопии, позволяя визуализировать структуры кожи, которые не видны невооруженным глазом, значительно повышает чувствительность и специфичность диагностики меланомы кожи. Преимущество дерматоскопии заключается в ее потенциале, позволяющем выявлять клинически незаметные меланомы, в то же время давая возможность распознавать доброкачественные новообразования, клиническая картина которых без проведения дерматоскопии может напоминать меланому кожи, уменьшая, таким образом, количество ненужных иссечений подозрительных на меланому новообразований [8, 9].

Для проведения дерматоскопии используется портативный прибор под названием дерматоскоп, представляющий собой устройство, оснащенное увеличительной линзой и источником света. Он позволяет визуализировать морфологию кожных поражений под роговым слоем вплоть до глубины поверхностной дермы. Дерматоскопия выявляет цвета и структуры, которые обычно не видны невооруженным глазом, а также повышает диагностическую точность в обнаружении меланоцитарных и немеланоцитарных новообразований кожи.

Дерматоскопы, работающие в иммерсионном режиме (ИР), оснащены увеличительной линзой и светодиодами для обеспечения освещения. Они требуют непосредственного контакта линзы с поверхностью кожи и наличия жидкой иммерсионной среды с показателем преломления, равным или близким к показателю преломления кожи. В качестве иммерсионной жидкости могут использоваться 70 % спиртовой раствор, гель (например, ультразвуковой гель, антибактериальный гель), вода или минеральное масло. Иммерсионные жидкости увеличивают плотность контакта линзы с поверхностью кожи и являются средой, которая выравнивает коэффициент преломления стекла и рогового слоя эпидермиса, что позволяет световому потоку проникать глубоко в кожу. Данный метод дает возможность визуализировать микроскопические структуры, расположенные в эпидермисе и дермо-эпидермальном соединении, но не более глубоко расположенные структуры.

Дерматоскопы, работающие с использованием поляризованного света (режим кросс-поляризации, РКП), также состоят из светодиодов для обеспечения освещения и увеличительной линзы. Однако в их конструкции используются два специальных фильтра с целью достижения перекрестной поляризации, следовательно, они не требуют прямого контакта с кожей и использования иммерсионных жидкостей.

РКП позволяет визуализировать структуры, расположенные как в дермо-эпидермальном соединении, так и в поверхностной дерме, но при этом они почти «слепы» к структурам в поверхностном эпидермисе (например, к комедоподобным структурам).

Основное различие между ИР и РКП заключается в глубине визуализируемых структур. В то время как ИР лучше подходит для изучения структур в поверхностных слоях кожи (например, поверхностного эпидермиса вплоть до дермо-эпидермального соединения), РКП лучше подходит для оценки более глубоких слоев кожи (например, дермо-эпидермального соединения и поверхностной дермы). Такие дерматоскопические признаки, как милиум-подобные кисты и сине-белая вуаль вызваны поверхностными изменениями эпидермиса и поэтому лучше визуализируются при ИР. С другой стороны, блестящие белые структуры лучше визуализируются при РКП, так как они связаны с повышенным содержанием коллагена в поверхностной дерме [10].

Учитывая актуальность ранней диагностики меланомы кожи, на кафедре кожных и венерических болезней было инициировано соответствующее исследование.

Цель — оценка диагностической точности (эффективности) основных дерматоскопических признаков и алгоритмов, используемых для диагностики меланомы кожи.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Для оценки эффективности дерматоскопии были выбраны следующие дерматоскопические признаки, характерные для меланомы кожи (табл. 1).

 

Таблица 1. Основные дерматоскопические признаки

Признак

Описание

Асимметрия пигментации и строения

Оценивается по 2 осям (вертикальной, горизонтальной), сравниваются дерматоскопическая структура и однородность окраски. При отсутствии симметрии по любой из осей признак считался положительным

Атипичные глобулы

Глобулы разного размера, цвета, которые неравномерно распределены по площади образования

Асимметричные полосы

Представляют собой ассиметричное расположение участков с линейными структурами

Атипичная пигментная сеть

Представлена разными по толщине и цвету перегородками, разными по размеру ячейками. При наличии сочетания данных показателей признак считался положительным

Бело-голубая (сине-белая) вуаль

Оценивалось наличие белесовато-голубой мутной студенистой пленки, через которую просвечивают подлежащие структуры. При присутствии данного показателя признак считался положительным

Асимметричные зоны гиперпигментации (пятна)

Представляют собой бесструктурные области темно-коричневого или черного цвета, различные по форме и не симметрично распределенные по площади образования

Зернистость

Признак регресса опухоли, представлен сине-серыми точками, напоминающими картину «рассыпанного молотого перца»

Рубцовоподобные очаги депигментации

Признак регресса опухоли, представлены бесструктурными зонами белого цвета

Белые блестящие полосы

Признак фиброза кожи, определяются только с использованием режима и представляет собой короткие взаимно перпендикулярные, не пересекающиеся линии.

Негативная пигментная сеть

Представляет собой негативное изображение типичной пигментной сети (светлые перегородки и темные ячейки). При присутствии данного показателя признак считался положительным

 

В качестве материала для исследования использовали 34 изображения новообразований кожи пациентов из дерматоскопического архива клиники с морфологической верификацией диагноза (11 меланом и 23 меланоцитарных невуса).

Среди основных дерматоскопических алгоритмов для исследования были выбраны следующие варианты: алгоритм «по 3 признакам» и алгоритм «по 7 признакам».

Алгоритм «по 3 признакам» был первым алгоритмом дерматоскопии, созданным для того, чтобы помочь дифференцировать доброкачественные и злокачественные меланоцитарные опухоли. Этот алгоритм был разработан для решения важнейшего в дерматоскопии вопроса о том, является ли исследуемое меланоцитарное поражение кожи доброкачественным, подозрительным (пограничным) или злокачественным. Исследование дерматоскопического изображения при помощи алгоритма «по 3 признакам» может проводиться на 1-м и 2-м этапах анализа дерматоскопического изображения (до и после дифференцировки образований на меланоцитарные и немеланоцитарные) и включает в себя оценку трех основных признаков, которые отличают меланому от других пигментных новообразований кожи: асимметрия пигментации и строения, атипичная пигментная сеть, бело-голубые структуры. За каждый имеющийся признак начисляется 1 балл, при наличии 2 или 3 баллов образование расценивается как злокачественное.

Исследование дерматоскопического изображения при помощи алгоритма «по 7 признакам» проводится только на 2-м этапе анализа дерматоскопического изображения (при анализе меланоцитарных образований) и включает в себя оценку дерматоскопических структур, характерных для меланомы кожи. При этом часть структур, наиболее часто встречающихся именно в меланоме, оценивается в 2 балла (большие признаки), а другая часть, часто встречающаяся в других пигментных образованиях, — в 1 балл (малые признаки). К большим признакам относятся: атипичная пигментная сеть, бело-голубая вуаль, атипичный сосудистый рисунок. К малым признакам относятся: неравномерные полосы, неравномерная пигментация (пятна в виде бесструктурных областей черного, коричневого и/или серого цвета), неравномерные точки/глобулы, признаки спонтанной регрессии. При наличии 3 и более баллов образование считается злокачественным. В качестве материала для исследования было взято 186 дерматоскопических изображений меланоцитарных новообразований кожи пациентов из дерматоскопического архива клиники.

Все пациенты, включенные в исследование, проходили обследование и лечение в клинике кожных и венерических болезней в период с 2015 по 2019 г., исследование проводилось дерматоскопом HEINE DELTA 20 Plus в РКП и с использованием иммерсии.

Полученные результаты регистрировали в электронной базе данных с помощью табличного редактора Excel (в составе пакета программ Microsoft Office, 2010), где записывали выявленные признаки по каждому образованию или фиксировали итоговую сумму баллов в зависимости от алгоритма. Затем составляли четырехпольные таблицы, для расчета диагностической эффективности признака (алгоритма).

Рассчитывали следующие показатели: диагностическая чувствительность (ДЧ) — (a/(a + c)) ∙ 100 %; диагностическая специфичность (ДС) — (d/(d + b)) ∙ 100 %; диагностическая эффективность (ДЭ) — (ДЧ + ДС)/2; прогностическая ценность положительного результата (ПЦПР) — (a/(a + b)) ∙ 100 %; прогностическая ценность отрицательного результата (ПЦОР) — (d/(c + d)) ∙ 100 %, где a — совпадение заключений о наличии болезни (истинноположительный результат); b — гипердиагностика (ложноположительный результат, ошибка первого рода, α-ошибка); с — гиподиагностика (ложноотрицательный результат, ошибка второго рода, β-ошибка); d — совпадение заключений об отсутствии болезни (истинноотрицательный результат).

РЕЗУЛЬТАТЫ

Анализ частоты встречаемости десяти признаков меланоцитарных новообразований при проведении дерматоскопии 34 гистологически верифицированных новообразований кожи (11 меланом и 23 меланоцитарных невуса) показал, что признак «асимметрия пигментации и строения» (рис. 1) присутствовал в меланомах в 11 случаях, в невусах — в 8 случаях. Признак «атипичные глобулы» присутствовал в меланомах в 7 случаях, в невусах — в 9 случаях. Признак «асимметричные полосы» присутствовал в меланомах в 6 случаях, в невусах — в 8 случаях. Признак «атипичная пигментная сеть» (рис. 2) присутствовал в меланомах в 8 случаях, в невусах — в 17 случаях. Признак «бело-голубая вуаль» присутствовал в меланомах в 10 случаях, в невусах — в 4 случаях. Признак «асимметричные зоны гиперпигментации» (рис. 3) присутствовал в меланомах в 11 случаях, в невусах — в 18 случаях. Признак «зернистость» присутствовал в меланомах в 4 случаях, в невусах — в 1 случае. Признак «рубцовоподобные очаги гипопигментации» (рис. 4) присутствовал в меланомах в 4 случаях, в невусах — в 2 случаях. Признак «белые блестящие полосы» присутствовал в меланомах в 5 случаях, в невусах не встречался. Признак «негативная пигментная сеть» присутствовал в меланомах в 1 случае, в невусах — в 2 случаях.

 

Рис. 1. Асимметрия пигментации и строения

 

Рис. 2. Атипичная пигментная сеть

 

Рис. 3. Асимметричные зоны гиперпигментации

 

Рис. 4. Рубцовоподобная депигментация

 

Рассчитанные показатели диагностической чувствительности, специфичности и эффективности (точности) по всем признакам представлены в табл. 2.

 

Таблица 2. Показатели диагностической чувствительности, специфичности и эффективности дерматоскопических симптомов, %

Признак

ДЧ

ДС

ДЭ

Асимметричные зоны гиперпигментации

100

21,7

61,9

Асимметричные полосы

54,5

65,2

59,9

Асимметрия пигментации и строения

100

65,2

82,6

Атипичная пигментная сеть

72,7

26,0

49,4

Атипичные глобулы

63,6

60,9

62,3

Бело-голубая вуаль

90,9

81,6

86,8

Белые блестящие полосы

45,4

100

72,8

Зернистость

36,3

95,6

66,0

Негативная пигментная сеть

9,0

91,0

50,0

Рубцовоподобные очаги депигментации

36,3

91,3

63,8

 

Полученные данные по алгоритму «по 3 признакам» и «по 7 признакам» представлены в табл. 3.

 

Таблица 3. Результаты исследования с применением алгоритмов «по 3 признакам» и «по 7 признакам»

Признак

Гистологическое исследование

болен

здоров

Алгоритм «по 3 признакам»

Болен

(положительный результат теста)

a (11)

b (10)

Здоров

(отрицательный результат теста)

c (1)

d (164)

Алгоритм «по 7 признакам»

Болен

(положительный результат теста)

a (10)

b (4)

Здоров

(отрицательный результат теста)

c (2)

d (170)

 

Расчетные показатели для алгоритма «по 3 признакам» составили:

ДЧ = (a/(a + c)) ∙ 100 % = 92 %;

ДС = (d/(d + b)) ∙ 100 % = 94 %;

ДЭ = (ДЧ + ДС)/2 = 93 %;

ПЦПР = (a/(a + b)) ∙ 100 % = 52 %;

ПЦОР = (d/(c + d)) ∙ 100 % = 99 %.

Расчетные показатели для алгоритма «по 7 признакам» составили:

ДЧ = (a/(a + c)) ∙ 100 % = 83 %;

ДС = (d/(d + b)) ∙ 100 % = 98 %;

ДЭ = (ДЧ + ДС)/2 = 90,5 %;

ПЦПР = (a/(a + b)) ∙ 100 % = 71 %;

ПЦОР = (d/(c + d)) ∙ 100 % = 99 %.

ОБСУЖДЕНИЕ

Оценивая полученные результаты можно констатировать, что наибольшую ДЧ имели следующие признаки: асимметрия пигментации и строения (100 %), асимметричные зоны гиперпигментации (100 %) и бело-голубая вуаль (90,9 %). Наибольшую ДС имели следующие признаки: белые блестящие полосы (100 %), зернистость (95,6 %) и рубцовоподобные очаги депигментации (91,3 %). Наибольшую ДЭ имели следующие признаки: бело-голубая вуаль (86,8 %), асимметрия пигментации и строения (82,6 %) и белые блестящие полосы (72,8 %).

Результаты использования для диагностики меланомы кожи свидетельствуют о сопоставимых показателях между алгоритмом «по 3 признакам» и алгоритмом «по 7 признакам». В частности, ПЦПР оказалась одинаковой и составила около 99 %. Это означает практически полное совпадение с диагнозом в случае определения доброкачественности образования по заключению использованных алгоритмов. При этом можно констатировать, что более чувствительным оказался алгоритм «по 3 признакам» (92 %), а более специфичным — алгоритм «по 7 признакам» (98 %). В связи с этим первый алгоритм, с учетом простоты его проведения, целесообразно использовать начинающим специалистам в области дерматоскопии и врачам общей практики на первичном приеме для того, чтобы не пропустить меланому и своевременно направить пациента к онкологу. Второй алгоритм больше подходит для экспертной оценки в специализированном дерматологическом стационаре.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Наиболее часто встречающимися дерматоскопическими признаками при меланоме кожи являются: асимметрия пигментации и строения меланоцитарного образования, белые блестящие полосы и бело-голубая вуаль. Диагностические алгоритмы для подтверждения меланомы могут с успехом применяться как врачами общей практики, так и врачами-специалистами (дерматологами, онкологами). При этом алгоритм «по 3 признакам» предпочтительно использовать на первичном приеме пациентов в качестве скринингового варианта, а алгоритм «по 7 признакам» более опытным специалистам в области дерматоскопии для подтверждения диагноза.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Источник финансирования. Финансирование данной работы не проводилось.

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи

Этическая экспертиза. Проведение исследования одобрено локальным этическим комитетом ФГБВОУ ВО «Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова» Министерства обороны Российской Федерации (протокол № 158 от 12.03.2021).

Вклад авторов. М.В. Мамунов — анализ данных, написание текста статьи. А.В. Патрушев — литературный поиск, написание текста статьи, редактирование текста статьи. Все авторы внесли существенный вклад в проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией.

×

Об авторах

Максим Валерьевич Мамунов

Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования «Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова» Министерства обороны Российской Федерации

Автор, ответственный за переписку.
Email: mamunov_maksim@mail.ru
SPIN-код: 8555-7954

курсант 6-го курса

Россия, 194044, Санкт-Петербург, ул. Академика Лебедева, д. 6

Александр Владимирович Патрушев

Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования «Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова» Министерства обороны Российской Федерации

Email: alexpat2@yandex.ru
SPIN-код: 1367-5580

канд. мед. наук

Россия, 194044, Санкт-Петербург, ул. Академика Лебедева, д. 6

Список литературы

  1. MacKie R.M., Hauschild A., Eggermont A.M. Epidemiology of invasive cutaneous melanoma // Ann. Oncol. 2009. Vol. 20, Suppl. 6. P. 1–7. doi: 10.1093/annonc/mdp252
  2. Meyle K.D., Guldberg P. Genetic risk factors for melanoma // Hum. Genet. 2009. Vol. 126, Nо. 4. P. 499–510. doi: 10.1007/s00439-009-0715-9
  3. Mistry M., Parkin D.M., Ahmad A.S., Sasieni P. Cancer incidence in the United Kingdom: projections to the year 2030 // Br. J. Cancer. 2011. Vol. 105, Nо. 11. P. 1795–1803. doi: 10.1038/bjc.2011.430
  4. Состояние онкологической помощи населению России в 2018 году / под ред. А.Д. Каприна, В.В. Старинского, Г.В. Петровой. М.: МНИОИ им. П.А. Герцена — филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, 2019. 236 с.
  5. Демидов Л.В., Синельников И.Е., Назарова В.В. и др. Ранняя диагностика меланомы кожи: значение и возможности применения дерматоскопии в клинической практике онколога // Российский онкологический журнал. 2013. № 5. С. 4–11.
  6. Панкратов В.Г., Ревотюк А.А. Дерматоскопия пигментных образований кожи — неинвазивный тест для дифференциальной диагностики меланомы кожи с другими пигментированными новообразованиями // Медицинские новости. 2011. № 4. С. 6–12.
  7. Самцов А.В., Белоусова И.Э., Хайрутдинов В.Р., Жуков А.С. Совершенствование диагностики онкологических заболеваний с применением телемедицинских технологий в ВС РФ // 3-й Азиатско-тихоокеанский конгресс по военной медицине: материалы конгресса. 2016. С. 150–151.
  8. Vestergaard M.E., Macaskill P., Holt P.E., Menzies S.W. Dermoscopy compared with naked eye examination for the diagnosis of primary melanoma: a meta-analysis of studies performed in a clinical setting // Br. J. Dermatol. 2008. Vol. 159, No. 3. P. 669–676. doi: 10.1111/j.1365-2133.2008.08713.x
  9. Argenziano G., Ferrara G., Francione S., et al. Dermoscopy – the ultimate tool for melanoma diagnosis // Semin. Cutan. Med. Surg. 2009. Vol. 28, No. 3. P. 142–148. doi: 10.1016/j.sder.2009.06.001
  10. Benvenuto-Andrade C., Dusza S.W., Agero A.L., et al. Differences between polarized light dermoscopy and immersion contact dermoscopy for the evaluation of skin lesions // Arch. Dermatol. 2007. Vol. 143, No. 3. P. 329–338. doi: 10.1001/archderm.143.3.329
  11. Хижа В.В., Мовчан К.Н., Кузин А.А., и др. Основные медико-статистические данные о случаях злокачественных новообразований в Санкт-Петербурге в 2015–2016 гг. // Вестник Российской военно-медицинской академии. 2017. Т. 4, № 60. С. 120–122.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Асимметрия пигментации и строения

Скачать (64KB)
3. Рис. 2. Атипичная пигментная сеть

Скачать (78KB)
4. Рис. 3. Асимметричные зоны гиперпигментации

Скачать (94KB)
5. Рис. 4. Рубцовоподобная депигментация

Скачать (90KB)

© Мамунов М.В., Патрушев А.В., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС 77 - 77760 от 10.02.2020.


Данный сайт использует cookie-файлы

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

О куки-файлах