Возможность прогнозирования эффективности лечения сарком мягких тканей на основе особенностей их иммунологического микроокружения

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Изучить возможность использования оценки факторов локального клеточного иммунитета для прогнозирования эффективности лечения сарком мягких тканей.

Методы. В исследование вошли 38 пациентов с саркомой мягких тканей: 22 с первичными опухолями и 16 с рецидивными, находившихся на хирургическом лечении в 2014-2016 гг. У всех пациентов с целью оценки показателей локального иммунитета исследовали полученные интраоперационно ткани опухоли, перитуморальной зоны и условно здоровые ткани, соответствующие линиям резекции (всего 114 образцов). Образцы тканей гомогенизировали, субпопуляции лимфоцитов определяли на проточном цитометре.

Результаты. Исследованы характеристики лимфоцитарного микроокружения сарком мягких тканей в связи с клиническим эффектом комплексного лечения больных. При первичных саркомах развитию у больных бессобытийной выживаемости более 12 мес после операции соответствовало более высокое содержание NK-клеток в ткани опухоли и более высокое соотношение уровней NKT-лимфоцитов в перитуморальной зоне и опухоли, а также более низкий уровень Tregs, чем у больных с бессобытийной выживаемостью менее 12 мес. При рецидивных саркомах короткая бессобытийная выживаемость была связана с высокими показателями уровня DN-клеток в опухоли и соотношения доли CD3+-лимфоцитов в перитуморальной зоне и опухоли. Все указанные различия статистически значимы (р <0,05).

Вывод. Клинический эффект комплексного лечения сарком мягких тканей связан с исходным состоянием иммунологического микроокружения опухоли; ряд показателей локального клеточного иммунитета можно рассматривать в качестве прогностических факторов, различных для первичных и рецидивных сарком.

Об авторах

Елена Юрьевна Златник

Ростовский научно-исследовательский онкологический институт

Автор, ответственный за переписку.
Email: iftrnioi@yandex.ru
г. Ростов-на-Дону, Россия

Инна Арнольдовна Новикова

Ростовский научно-исследовательский онкологический институт

Email: iftrnioi@yandex.ru
г. Ростов-на-Дону, Россия

Евгения Марковна Непомнящая

Ростовский научно-исследовательский онкологический институт

Email: iftrnioi@yandex.ru
г. Ростов-на-Дону, Россия

Олеся Николаевна Селютина

Ростовский научно-исследовательский онкологический институт

Email: iftrnioi@yandex.ru
г. Ростов-на-Дону, Россия

Татьяна Валерьевна Аушева

Ростовский научно-исследовательский онкологический институт

Email: iftrnioi@yandex.ru
г. Ростов-на-Дону, Россия

Тимур Арсенович Алиев

Ростовский научно-исследовательский онкологический институт

Email: iftrnioi@yandex.ru
г. Ростов-на-Дону, Россия

Лариса Николаевна Ващенко

Ростовский научно-исследовательский онкологический институт

Email: iftrnioi@yandex.ru
г. Ростов-на-Дону, Россия

Елена Петровна Ульянова

Ростовский научно-исследовательский онкологический институт

Email: iftrnioi@yandex.ru
г. Ростов-на-Дону, Россия

Наталья Михайловна Мащенко

Ростовский научно-исследовательский онкологический институт

Email: iftrnioi@yandex.ru
г. Ростов-на-Дону, Россия

Список литературы

  1. Кит О.И., Златник Е.Ю., Никипелова Е.А. и др. Взаимоотношения плоидности и параметров локального иммунитета при опухолях толстой кишки. Молекулярная мед. 2016; (1): 26-30.
  2. Li B., Severson E., Pignon J.C. et al. Comprehensive analyses of tumor immunity: implications for cancer immunotherapy. Genome Biol. 2016; 17 (1): 174. doi: 10.1186/s13059-016-1028-7.
  3. Новикова И.А., Шатова Ю.С., Златник Е.Ю. и др. Пролиферативные и иммунологические характеристики молекулярно-биологических подтипов рака молочной железы. Междунар. ж. прикл. и фундам. исслед. (РАЕ). 2014; 11 (1): 116-119.
  4. Шамилов Ф.А. Субпопуляции интратуморальных лимфоцитов при раке молочной железы. РМЖ. Приложение. Онкология. 2012; (2): 60-65.
  5. Неродо Г.А., Златник Е.Ю., Неродо Е.А., Закора Г.И. Способ прогнозирования рецидива рака вульвы. Патент на изобретение РФ №2532342. Бюлл. №31 от 10.11.2014.
  6. Балдуева И.А., Данилова А.Б., Новик А.В. и др. Дендритные клетки, активированные раково-тестикулярными антигенами (РТА+), в лечении метастатических сарком мягких тканей. Вопр. онкол. 2014; (6): 700-706.
  7. Finkelstein S.E., Fishman M. Clinical opportunities in combining immunotherapy with radiation therapy. Frontiers in Oncology. 2012; 2: 169. doi: 10.3389/fonc.2012.00169.
  8. Tseng W.W., Malu S., Zhang M. et al. Analysis of the intratumoral adaptive immune response in well differentiated and dedifferentiated retroperitoneal liposarcoma. Sarcoma. 2015; 547460. doi: 10.1155/2015/547460.
  9. Uehara T., Fujiwara T., Takeda K. et al. Immunotherapy for bone and soft tissue sarcomas. Bio. Med. Research Intern. 2015; 11. doi: 10.1155/2015/820813.
  10. Fisher C. The comparative roles of electron microscopy and immunohistochemestry in the diagnosis of soft tissue tumors. Histopathology. 2006; 48: 32-41. doi: 10.1111/j.1365-2559.2005.02287.x.
  11. Goldberg B.R. Soft tissue sarcoma: An overview. Orthop. Nurs. 2007; 26 (1): 4-11. PMID: 17273099.
  12. Златник Е.Ю., Непомнящая Е.М., Новикова И.А. и др. Характеристика факторов локального иммунитета у больных саркомами мягких тканей. Соврем. пробл. науки и образования. 2016; 3.
  13. Кит О.И., Златник Е.Ю., Новикова И.А. и др. Способ прогнозирования рецидивирования сарком мягких тканей. Патент №2625035. Бюлл. №20 от 11.07.2017.
  14. McMurchy A.N., Bushell A., Levings M.K., Wood K.J. Moving to tolerance: clinical application of regulatory T cells. Seminars In Immunology. 2011; 23: 304-313. doi: 10.1016/j.smim.2011.04.001.
  15. Хаитов Р.М. Физиология иммунной системы. М.: ВИНИТИРАН. 2001; 223 с.
  16. Самотыя Е.Е. Двойные негативные (ДН) и двойные позитивные (ДП) Т-лимфоциты при раке и неопухолевых заболеваниях. Онкол. ж. 2011; 5 (3): 145.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© 2018 Златник Е.Ю., Новикова И.А., Непомнящая Е.М., Селютина О.Н., Аушева Т.В., Алиев Т.А., Ващенко Л.Н., Ульянова Е.П., Мащенко Н.М.

Creative Commons License

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



Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».