К.м.н., старший научный сотрудник отдела офтальмоонкологии и радиологии
105062, Москва, ул. Садовая-Черногрязская, 14/19
Тел.: 8 (916) 196-90-30
PhD (Medicine), Senior Research Associate, Department of Ophthalmology and Radiology
105062, Moscow, Sadovaya-Chernogryazskaya str.,14/19
Phone: 7 (916) 196-90-30
Старший научный сотрудник отдела иммунологии и вирусологии
Москва
Senior Research Associate, Department of Immunology and Virology
Moscow
К.б.н., ведущий научный сотрудник, начальник отдела иммунологии и вирусологии
Москва
PhD (Biology), Leading Research Associate, Head, Department of Immunology and Virology
Moscow
Д.м.н., профессор, начальник отдела патологии глаз у детей, заместитель директора по научной работе
Москва
PhD, MD (Medicine), Professor, Head, Children’s Eye Pathology Department, Deputy Director for Research
Moscow
Д.м.н., профессор, начальник отдела офтальмоонкологии и радиологии
Москва
PhD, MD (Medicine), Professor, Head, Department of Ophthalmooncology and Radiology
Moscow
Меланома хориоидеи – злокачественная опухоль, характеризующаяся ранним метастазированием и неблагоприятным витальным прогнозом. Прогностические показатели развития опухолевого процесса имеют важное значение, зависят от различных факторов и дают возможность оптимизировать лечебные мероприятия. Применение существующих способов и моделей прогнозирования течения увеальной меланомы дают возможность оптимизировать ведение первичных приемов, улучшать консультирование пациентов со злокачественной опухолью с максимальной эффективностью. Однако до настоящего времени роль комплекса клинико-морфометрических и иммунологических показателей в создании прогностической модели неблагоприятного течения начальной меланомы хориоидеи после органосохранного лечения остается не до конца изученной. Цель – создание прогностической модели течения начальной меланомы хориоидеи после органосохранного лечения, основанной на клинико-морфометрических и иммунологических показателях.
Обследования и лечение выполняли 31 пациенту с начальной меланомой хориоидеи – средний возраст 53,7±12,2 года. Для анализа были взяты клинические (возраст, снижение зрения, локализация опухоли, степень пигментации, наличие кровоизлияний, оранжевого пигмента), морфометрические (интра- и субретинальный экссудат и дезорганизация пигмента в ретинальном пигментном эпителии) и иммунологические (уровень провоспалительных, проангиогенных, пролиферативных, вызывающих метастазирование цитокинов в сыворотке крови) параметры. Отбор переменных для включения в модель – оценка значимости различий между группами с хориоретинальным рубцом (n = 14) и остаточной опухолью и/или продолженным ростом (n = 17).
Проведенный многофакторный анализ с условным исключением переменных выявил прогностическую значимость 4 показателей: морфометрического – дезорганизации пигмента в ретинальном пигментном эпителии – Z1 (rs = 0,455) и иммунологических – увеличения в сыворотке крови концентрации фактора роста гепатоцитов (HGF) – Z2 (rs = 0,377), уровня провоспалительного хемокина RANTES – Z3 (rs = 0,362), содержания трансформирующего фактора роста (TGF-2â) – Z4 (rs = 0,431).
Вычислили формулу, где P (z) – значение логистической функции, Z – линейная комбинация показателей, b0 – свободный член (константа), bi – регрессионные коэффициенты для показателей Zi.
P (z) = 1 : 1 + e – b0– b1z1– b2z2– b3z3– b4z4
Логистическая функция является монотонно возрастающей и принимает значения от 0 до 1 при любых значениях b и Z [P∈ (0;1)]. Если P(Z) меньше значения отсечения – прогноз – хориоретинальный рубец, больше – остаточная опухоль или продолженный рост. Для модели площадь под ROC-кривой составила 0,891±0,11 – предсказание хорошего качества.
Использование прогностической модели является возможным решением планирования и коррекции тактики лечения больных с начальной меланомой хориоидеи с целью сведения к минимуму осложнений и ошибок, обеспечения контроля лечения.
Choroidal melanoma is a malignant tumor characterized by early metastasis and poor vital prognosis. Prognostic indexes for the tumor development are of importance, depending on various factors and making it possible to optimize therapeutic measures. Usage of present models for prediction of the uveal melanoma course enables optimal management of the patients with a malignant tumor upon primary admission, and to perform maximally efficient counseling. So far, however, a complex of clinical, morphometric and immunological indexes predictive for unfavorable course of initial choroidal melanoma following the eye-saving treatment remains not fully determined. Our purpose was to create a prognostic model for initial choroidal melanoma after eye-saving treatment, basing on clinical, morphometric and immunological parameters.
We have performed examination and treatment of 31 patients with small choroidal melanoma (53.7 to 12.2 years old). To perform the analysis, we used clinical data (age, decreased vision, tumor localization, degree of pigmentation, presence of hemorrhages, orange pigmentation), morphometric indexes (intra- and subretinal exudate and disorganization of pigment of the retinal epithelium) and immunological parameters (serum levels of pro-inflammatory, pro-angiogenic, proliferative, metastasis-causing cytokines). Selection of variables for this model was based on assessment of significant differences between the groups with chorio-retinal scar (n = 14) and residual tumor and/or continued tumor growth (n = 17).
Multivariate analysis with conditional exclusion of variables revealed prognostic significance with four markers: morphometric, i.e., disorganization of the pigment in retinal pigment epithelium – Z1 (rs = 0.455); immunological, increased blood serum concentration of hepatocyte growth factor (HGF) – Z2 (rs = 0.377); level of pro-inflammatory chemokine RANTES – Z3 (rs = 0.362), content of transforming growth factor (TGF-2â) – Z4 (rs = 0.431). A formula was calculated where P (z) is the value of the logistic function; Z, linear combination of symptoms; bo , intercept (free term), bi – regression coefficients for parameters Zi.
P (z) = 1 : 1 + e – b0– b1z1– b2z2– b3z3– b4z4
The logistic function increases monotonically and takes the values from 0 to 1 for any b and Z values [P∈ (0;1)]. If P (Z) is under the cutoff value, chorioretinal scar prognosis is predicted, at the higher values, a residual tumor or continued growth is expected. In ROC analysis, the area under the curve with this model was 0.891±0.11, thus providing good predictive quality.
Usage of the predictive model is a possible solution for planning and correcting treatment strategy in the patients with small choroidal melanoma, in order to minimize complications and errors, and to ensure control of treatment.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.