Валидация дооперационной диагностики злокачественных опухолей щитовидной железы с помощью молекулярного классификатора
pdf

Ключевые слова

фолликулярная опухоль щитовидной железы
рак щитовидной железы
молекулярно-генетическое тестирование

Аннотация

Введение. Тонкоигольная аспирационная биопсия (ТАБ) узлов щитовидной железы под УЗ-контролем с последующим цитологическим исследованием является основным способом оценки риска злокачественности этих образований. При этом неопределенные и подозрительные на опухоль цитологические заключения (Bethesda III, IV) являются показанием для направления пациентов на оперативное лечение, в части случаев избыточное. Анализ молекулярных маркеров в материале ТАБ в дополнение к цитологическому исследованию ― многообещающий способ улучшения предоперационной диагностики узлов щитовидной железы. Целью исследования стало повышение точности дооперационной диагностики опухолей щитовидной железы. Материалы и методы. В данной работе на основании ретроспективного многоцентрового слепого исследования проведена валидация диагностических возможностей отечественного молекулярно-генетического теста (МГТ), разработанного для дифференциальной диагностики опухолей щитовидной железы. Тест основан на оценке относительных уровней экспрессии генов GCM2 и HMGA2, уровней микроРНК-146b, -221, -375, -31 и -551b, соотношения митохондриальной и ядерной ДНК, а также определение соматической мутации V600E в гене BRAF. Анализировано 329 цитологических образцов, из них: 22 (6,7%) с заключением Bethesda II, 226 (68,7%) Bethesda IV, 6 (1,8%) Bethesda V и 75 (22,8%) Bethesda VI. Результаты. В нашем исследовании получились следующие диагностические характеристики для выявления злокачественных опухолей молекулярным тестом: специфичность ― 90,8%, чувствительность ― 86,9%, положительная предсказательная ценность ― 82,3%, отрицательная предсказательная ценность ― 93,4%. При выявлении молекулярным тестом папиллярного рака общая точность — 96,6%, фолликулярного рака ― 94,4%, медуллярного рака ― 100%, Гюртлеклеточного рака ― 96,9%. Заключение. Проведенное исследование демонстрирует возможность выявления и типирования опухолей щитовидной железы с помощью панели из небольшого числа молекулярных маркеров, выявляемых в цитологических препаратах с помощью ПЦР в реальном времени. Точность отечественного МГТ сопоставима с зарубежными аналогами.
https://doi.org/10.37469/0507-3758-2022-68-6-741-751
pdf

Библиографические ссылки

Bongiovanni M, Spitale A, Faquin WC et al. The Bethesda System for Reporting Thyroid Cytopathology: a meta-analysis // Acta Cytol. 2012;56(4):333-339. doi:10.1159/000339959

Cibas ES, Ali SZ. The 2017 Bethesda System for Reporting Thyroid Cytopathology // Thyroid. 2017;27:1341–6. doi:10.1089/thy.2017.0500

Cooper DS, Doherty GM, Haugen BR et al. Revised American Thyroid Association management guidelines for patients with thyroid nodules and differentiated thyroid cancer // Thyroid: official journal of the American Thyroid Association. 2009;19(11):1167-214.

Patel KN, Yip L, Lubitz CC et al. The American Association of Endocrine Surgeons Guidelines for the Definitive Surgical Management of Thyroid Disease in Adults // Ann Surg. 2020;271(3):e21-e93. doi:10.1097/SLA.0000000000003580

Nikiforova MN, Mercurio S, Wals A et al. Analytical performance of the ThyroSeq v3 genomic classifier for cancer diagnosis in thyroid nodules // Cancer. 2018;124:1682–1690.

Beaudenon-Huibregtse S, Alexander EK, Guttler RB et al. Centralized molecular testing for oncogenic gene mutations complements the local cytopathologic diagnosis of thyroid nodules // Thyroid. 2014;24:1479–1487.

Patel KN, Angell TE, Babiarz J et al. Performance of a Genomic Sequencing Classifier for the Preoperative Diagnosis of Cytologically Indeterminate Thyroid Nodules // JAMA Surg Published online. 2018. doi:10.1001/jamasurg.2018.1153

Santos MTD, Buzolin AL, Gama RR et al. Molecular Classification of Thyroid Nodules with Indeterminate Cytology: Development and Validation of a Highly Sensitive and Specific New miRNA-Based Classifier Test Using Fine-Needle Aspiration Smear Slides // Thyroid. 2018 Nov 22.

Lupo MA, Walts AE, Sistrunk JW et al. Multiplatform molecular test performance in indeterminate thyroid nodules // DiagnCytopathol. 2020;48(12):1254-1264. doi:10.1002/dc.24564

Haddad RI, Nasr C, Bischoff L et al. NCCN Guidelines Insights: Thyroid Carcinoma, Version 2.2018 // J Natl Compr Canc Netw. 2018;16(12):1429-1440. doi:10.6004/jnccn.2018.0089

Silaghi CA, Lozovanu V, Georgescu CE et al. Thyroseq v3, Afirma GSC, and microRNA Panels Versus Previous Molecular Tests in the Preoperative Diagnosis of Indeterminate Thyroid Nodules: A Systematic Review and Meta-Analysis. Front Endocrinol (Lausanne). 2021;12:649522. Published 13 May 2021. doi:10.3389/fendo.2021.649522

Titov SE, Demenkov PS, Lukyanov SA. et al. Preoperative detection of malignancy in fine-needle aspiration cytology (FNAC) smears with indeterminate cytology (Bethesda III, IV) by a combined molecular classifier // J Clin Pathol. 2020;73(11):722-727. doi:10.1136/jclinpath-2020-206445

Titov SE, Ivanov MK, Demenkov PS et al. Combined quantitation of HMGA2 mRNA, microRNAs, and mitochondrial-DNA content enables the identification and typing of thyroid tumors in fine-needle aspiration smears // BMC Cancer. 2019;19:1010.

Titov SE, Kozorezova ES, Demenkov PS et al. Preoperative Typing of Thyroid and Parathyroid Tumors with a Combined Molecular Classifier // Cancers (Basel). 2021;13(2):237. Published 11 Jan 2021. doi:10.3390/cancers13020237

Mercaldo ND, Lau K.F, Zhou XH. Confidence intervals for predictive values with an emphasis to case-control studies // Stat. Med. 2007;26:2170–2183. doi:10.1002/sim.2677

Reuters KB, Mamone MCOC, Ikejiri ES et al. Bethesda Classification and Cytohistological Correlation of Thyroid Nodules in a Brazilian Thyroid Disease // Center. Eur Thyroid J. 2018;7(3):133-138. doi:10.1159/000488104

Park SY, Hahn SY, Shin JH et al. The Diagnostic Performance of Thyroid US in Each Category of the Bethesda System for Reporting Thyroid Cytopathology // PLoS One. 2016;11(6):e0155898. Published 2016 Jun 27. doi:10.1371/journal.pone.0155898

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.

Copyright (c) 2022 Титов Сергей Евгеньевич, Сергей Лукьянов, Козорезова Евгения Сергеевна, Деменков Павел Сергеевич, Сергийко Сергей Владимирович , Веряскина Юлия Андреевна, Воробьев Сергей Леонидович , Слепцов Илья Валерьевич, Гостимский Александр Вадимович