P63蛋白质在肺腺癌表达作为不利的因素

封面

如何引用文章

全文:

详细

目的：研究细胞分子生物学标记的光谱，并在其中鉴定出可用作肺腺癌临床病程的预后因素的那些分子标记。 

材料与方法：在这项工作中，我们使用了129例确诊为肺腺癌的患者的档案资料。这项工作中采用了组织学、免疫组织化学、分子遗传学和统计学方法。 

结果：在29例（47.5%）肺腺癌在不同比例细胞中观察到了p63蛋白的细胞质和/或核心的表达。在p63肿瘤细胞中表达的腺癌患者，无病生存（DFS）平均为25.7±5.1个月，而在无p63表达的患者中，无病生存为26.1±2.8个月。该指标不影响患者的总生存期（OS），平均33.6±2.7个月。

结论：研究中发现，p63阳性肺腺癌患者有轻度降低无复发生存的趋势。肺腺癌中p63表达的检测可认为是预后不良、肿瘤进展较快的因素之一。这需要进行进一步的研究，并提高研究的统计能力。

作者简介

Maria Byakhova

M.F. Vladimirsky Moscow Regional Research Clinical Institute; Russian Medical Academy of Continuous Professional Education

编辑信件的主要联系方式.
Email: biakhovamm@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5296-0068
SPIN 代码: 2590-6506
Researcher ID: G-4419-2017

MD, PhD, Senior Researcher of the Pathoanatomical Department; Associate Professor of the Department of Pathological Anatomy

俄罗斯联邦, Moscow

Alexey Glazkov

M.F. Vladimirsky Moscow Regional Research Clinical Institute

Email: biakhovamm@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6122-0638
SPIN 代码: 3250-1882
Researcher ID: R-7373-2016

Researcher of the Experimental and Clinical Research Department

俄罗斯联邦, Moscow

Igor Vinogradov

Ryazan Regional Clinical Oncologic Dispensary; Ryazan State Medical University

Email: biakhovamm@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7239-0111
SPIN 代码: 5110-8790
Researcher ID: Q-2281-2019

MD, PhD, Head of the Department of Pathological Anatomy; Senior Researcher of the Central Research Laboratory

俄罗斯联邦, Ryazan

George Frank

Russian Medical Academy of Continuous Professional Education

Email: biakhovamm@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3719-5388
SPIN 代码: 9004-4142
Researcher ID: P-1111-2019

MD, PhD, Professor, Academician of the Russian Academy of Sciences, Head of the Department of Pathological Anatomy

俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Travis WD, Brambilla E, Burke AP, et al. editors. WHO Classification of tumours of the lung, pleura, thymus and heart. 4th ed. Lyon: IARC; 2015.
  2. Mountzios G, Dimopoulos MA, Soria JC, et al. Histopathologic and genetic alterations as predictors of response to treatment and survival in lung cancer: a review of published data. Critical Reviews Oncology/Hematology. 2010;75(2):94-109. doi:10. 1016/j.critrevonc.2009.10.002
  3. Langer CJ, Besse B, Gualberto A, et al. The evolving role of histology in the management of advanced non-small-cell lung cancer. Journal of Clinical Oncology. 2010;28(36):5311-20. doi: 10.1200/JCO.2010. 28.8126
  4. Sinna EA, Ezzat N, Sherif GM. Role of thyroid transcription factor-1 and P63 immunocytochemistry in cytologic typing of non-small cell lung carcinomas. Journal of the Egyptian National Cancer Institute. 2013;25(4):209-18. doi: 10.1016/j.jnci.2013.05.005
  5. Koh J, Go H, Kim MY, et al. A comprehensive immunohistochemistry algorithm for the histological sub typing of small biopsies obtained from non-small cell lung cancers. Histopathology. 2014; 65(6):868-78. doi: 10.1111/his.12507
  6. Pelosi G, Rossi G, Bianchi F, et al. Immunohistochemistry by means of widely agreed-upon markers (cytokeratins 5/6 and 7, p63, thyroid transcription factor-1, and vimentin) on small biopsies of non-small cell lung cancer effectively parallels the corresponding profiling and eventual diagnoses on surgical specimens. Journal Thoracic Oncology. 2011;6(6):1039-49. doi: 10.1097/JTO.0b013e3182 11dd16
  7. Terry J, Leung S, Laskin J, et al. Optimal immu-nohistochemical markers for distinguishing lung adenocarcinomas from squamous cell carcinomas in small tumor samples. American Journal of Surgery Pathology. 2010; 34(12):1805-11. doi:10.1097/ PAS.0b013e3181f7dae3
  8. Kargi A, Gurel D, Tuna B. The diagnostic value of TTF-1, CK 5/6, and p63 immunostaining in classification of lung carcinomas. Applied Immunohistochemistry & Molecular Morphology. 2007;15(4): 415-20. doi: 10.1097/PAI.0b013e31802fab75
  9. Nicholson AG, Gonzalez D, Shah P, et al. Refining the diagnosis and EGFR status of non-small cell lung carcinoma in biopsy and cytologic material, using a panel of mucin staining, TTF-1, cytokeratin 5/6, and P63, and EGFR mutation analysis. Journal Thoracic Oncology. 2010;5(4):436-41. doi:10.1097/ JTO.0b013e3181c6ed9b
  10. Warth A, Muley T, Herpel E, et al. Large-scale comparative analyses of immunomarkers for diagnostic sub typing of non-small-cell lung cancer biopsies. Histopathology. 2012;61(6):1017-25. doi:10.1111/ j.1365-2559.2012.04308.x
  11. Nobre AR, Albergaria A, Schmitt F. p40: a p63 isoform useful for lung cancer diagnosis – a review of the physiological and pathological role of p63. Acta Cytologica. 2013;57(1):1-8. doi: 10.1159/000345245
  12. Bir F, Aksoy AA, Satiroglu-Tufan NL, et al. Potential utility of p63 expression in differential diagnosis of non-small-cell lung carcinoma and its effect on prognosis of the disease. Medical Science Monitor. 2014;9(20):219-26. doi: 10.12659/MSM.890394
  13. Brierley JD, Gospodarowicz MK, Wittekind Chr. TNM Classification of Malignant Tumours. 8th ed. Wiley-Blackwell; 2016.
  14. Zaridze DG. Carcinogenesis. Moscow; 2004. (In Russ).
  15. Gonfloni S, Caputo V, Iannizzotto V. P63 in health and cancer. International Journal Developmental Biology. 2015;59(1-3):87-93. doi: 10.1387/ijdb.150045sg
  16. Adorno M, Cordenonsi M, Montagner M, et al. A Mutant-p53/Smad complex opposes p63 to empower TGFbeta-induced metastasis // Cell. 2009; 137(1):87-98. doi: 10.1016/j.cell.2009.01.039
  17. Pelosi G, Pasini F, Olsen SC, et al. p63 immunoreactivity in lung cancer: yet another player in the development of squamous cell carcinomas? Journal of Pathology. 2002;198(1):100-9.
  18. Massion PP, Taflan PM, Jamshedur RSM, et al. Significance of p63 amplification and overexpression in lung cancer development and prognosis. Cancer Research. 2003;63(21):7113-21.
  19. Wang BY, Gil J, Kaufman D, et al. P63 in pulmonary epithelium, pulmonary squamous neoplasms, and other pulmonary tumors. Human Pathology. 2002;33(9):921-6 doi: 10.1053/hupa.2002.126878
  20. Iacono M, Monica V, Saviozzi S, et al. p63 and p73 Isoform Expression in Non-small Cell Lung Cancer and Corresponding Morphological Normal Lung Tissue. Journal of Thoracic Oncology. 2011;6(3): 473-81. doi: 10.1097/JTO.0b013e31820b86b0
  21. Narahashi T, Niki T, Wang T, et al. Cytoplasmic localization of p63 is associated with poor patient survival in lung adenocarcinoma. Histopathology. 2006;49(4):349-57. doi: 10.1111/j.1365-2559.2006. 02507.x
  22. Ko E, Lee BB, Kim Y, et al. Association of RASSF1A and p63 with poor recurrence-free survival in node-negative stage I-II non-small cell lung cancer. Clinical Cancer Research. 2013;19(5): 1204-12. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-12-2848
  23. Aubry MC, Roden A, Murphy SJ, et al. Chromosomal rearrangements and copy number abnormalities of TP63 correlate with p63 protein expression in lung adenocarcinoma. Modern Pathology. 2015; 28(3):359-66. doi: 10.1038/modpathol.2014.118

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Byakhova M.M., Glazkov A.A., Vinogradov I.Y., Frank G.A., 2019

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可
 


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».