Диагностическая эффективность основных дерматоскопических симптомов и алгоритмов для выявления меланомы кожи
- Авторы: Мамунов М.В.1, Патрушев А.В.1
-
Учреждения:
- Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования «Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова» Министерства обороны Российской Федерации
- Выпуск: Том 40, № 1 (2021)
- Страницы: 45-52
- Раздел: Клиническая медицина
- URL: https://journals.eco-vector.com/RMMArep/article/view/64477
- DOI: https://doi.org/10.17816/rmmar64477
- ID: 64477
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.).
Ключевые слова
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. 6Александр 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. 6Список литературы
- 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
- 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
- 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
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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
- 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
- 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
- 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.