Model of specific diagnostics of ovarian cancer stages

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim. To develop the model of specific diagnostics of III-IV stages of ovarian cancer. Methods. 404 patients with I-IV stages of primary ovarian cancer according to International Federation of Gynecology and Obstetrics classification were examined. Ultrasonography of genitalia and internal organs, chest X-ray in order to detect possible remote metastases, cytological, histological and immunohistological examination of tumor mass, as well as «lipid peroxidation - antioxidants» system condition of tumor tissue and patients’ serum were examined. Results. Elevated level of a lipid peroxidation product, malondialdehyde, was found in tumor tissue of patients with ovarian cancer, with levels of malondialdehyde growing from clinical stage I to clinical stage III of the disease. Leukocyte counts of peripheral blood statistically significantly decreased at stages I-III and elevated at stage IV. However, aerobic and anaerobic cytotoxicity of neutrophils decreases. An algorithm of supplementary diagnostic tools use to define the stage of ovarian cancer was developed, as well as differentiation coefficient calculation formula. Conclusion. Defining the serum levels of malondialdehyde, catalase and glutathione reductase activity allows to calculate the coefficient for differentiation between stages III and IV of ovarian cancer, and detection of cation proteins level, myeloperoxidase activity and phagocytic index allows to calculate the coefficient for differentiation between stages II and III of ovarian cancer.

About the authors

I I Antoneeva

Ulyanovsk State University, Ulyanovsk, Russia

T V Abakumova

Ulyanovsk State University, Ulyanovsk, Russia

T P Gening

Ulyanovsk State University, Ulyanovsk, Russia

Email: Naum-53@yandex.ru

S O Gening

Ulyanovsk State University, Ulyanovsk, Russia

S S Pirmamedova

Ulyanovsk State University, Ulyanovsk, Russia

References

  1. Аксененко В.А., Дышковец А.А., Криворучко А.Ю. Иммунный статус больных эпителиальными опухолями яичников по данным иммунограмм периферической крови. - Ставрополь, 2000. - С. 13.
  2. Давыдов М.И., Аксель Е.М. Статистика злокачественных новообразований в России и странах СНГ в 2004 году // РОНЦ им. Н.Н. Блохина РАМН. - 2006. - Т. 17, №3. - С. 85-106.
  3. Карпищенко А.И. Медицинские лабораторные технологии и диагностика. Справочник в 2 т. - СПб.: Интермедика, 1999. - 656 с.
  4. Лю М.Б., Подобед И.С., Едыгенова А.К., Лю Б.Н. Активные формы кислорода и пероксигенации в инвазии и метастазировании неоплазм // Успехи соврем. биолог. - 2004. - Т. 124, №4. - С. 329-341.
  5. Мерабишвили В.М. Практическая онкология: избранные лекции / Под ред. С.А. Тюляндина, В.М. Моисеенко. - СПб.: Центр ТОММ, 2004. - С. 433-442.
  6. Рудик Д.В., Тихомирова Е.И. Методы изучения процесса фагоцитоза и функционально-метаболического состояния фагоцитирующих клеток. - Саратов: Изд-во Саратов. ун-та, 2006. - 112 с.
  7. Awada A., Klastersky J. Ovarian cancer: state of the art and future directions // Eur. J. Gynaecol. Oncol. - 2004. - Vol. 25. - Р. 673-676.
  8. Landen C.N.Jr., Birrer M.J., Sood A.K. Early events in the pathogenesis of epithelial ovarian cancer // J. Clin. Oncol. - 2008. - Vol. 26. - P. 995-1005.
  9. Jemal A., Siegel R., Ward E. et al. Cancer statistics, 2007 // CA Cancer J. Clin. - 2007. - Vol. 57. - P. 43-66.
  10. Kurian A.W., Balise R.R., McGuire V., Whittemore A.S. Histologic types of epithelial ovarian cancer: have they different risk factors? // Gynecol. Oncol. - 2005. - Vol. 96. - P. 520-530.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

© 2012 Antoneeva I.I., Abakumova T.V., Gening T.P., Gening S.O., Pirmamedova S.S.

Creative Commons License

This work is licensed
under a 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».