Методы прогнозирования эффективности лучевого и комплексного лечения онкологических больных и оценки индивидуальной радиочувствительности

• Автор: Сергеев, Иван Емельянович
• Шифр специальности: 14.00.19
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 169 с. : 25 ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ.

Список сокращений
I. Введение
И. Обзор литературы
III. Характеристика групп пациентов и методов
исследования
IV. Результаты собственных исследований
4.1. Исследование прогностической значимости показателей радиоиндуцированной гибели лимфоцитов ин витро
4.2. Использование методов распознавания образов для прогнозирования эффективности лучевого и комплексного лечения на основания анализа клинико-лабораторных данных больных неходжкинскими
лим фомами
4.3. Использование методов распознавания образов для оценки общего состояния здоровья
I" 4.4. Мониторинг состояния здоровья больных в процессе
лечения
V. Обсуждение результатов исследования
VI. Выводы
VII. Практические рекомендации
VIII. Приложение 1. Клинические наблюдения
IX. Список использованной литературы

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
ДА дискриминантный анализ
ДКА динамический кластерный анализ
инс искусственные нейронный сети
КР коэффициент радиочувствительности
нхл злокачественные неходжкннскис лимфомы
wвc количество лейкоцитов в крови
РИС количество эритроцитов в крови
нов количество гемоглобина в крови
нет гематокриг
МСУ средний объем эритроцитов
мен содержание гемоглобина в эрироцитах кровн
мене среднее содержание I емоглобнна в эритроцитах крови
1ШУ дисперсия диаметра эритроцитов кровн
РЬТ количество тромбоцитов крови
МРУ средний объем тромбоцитов
РСТ тромбокрит (относительный объем тромбоцшов в крови)
PDW дисперсия диаметра тромбоцитов
ЬУМ% процентное содержание лимфоцитов
мсж% процентное содержание моноцитов
ОКА% процентное содержание гранулоцитов
СУМ абсолютное содержание лимфоцитов
МОХ абсолютное содержание моноцитов
СІІА абсолютное содержание гранулоциго
ВАШ процентное содержание палочкоядерных нейтрофилов
ЯЕГх процентное содержание сегментоядерных нейтрофилов
РТ пропидий йодид
1.ВВЕДЕНИЕ
За последние годы поиск клинически значимых прогностических факторов был сосредоточен на достижениях в области молекулярной биологии и иммунологии опухолей. Огромное количество работ было направлено на поиск молекулярных, иммунологических отличий, специфических для опухолевой ткани или для организма оиухоленосителя (Давыдов М.И., Кушлинский Н.Е. 2005). Эти усилия привели к формированию практических рекомендаций по использованию таких показателей как иммунологические маркеры опухолей - онкомаркеры, широко применяемых в настоящее время в мониторинге опухолей, а также, для некоторых частных вопросов первичной диагностики например, использование альфа-фетопротеина для диагностики рака печени. В настоящее время идет активная разработка методов диагностики опухолей, основанных на генетических отличиях опухолевых клеток от клеток ткани, из которых они происходят (Копнин Б.П. 2002, Георгиев Г.И., 2005). Большой спектр открытых мутаций в генах, получивших название онкогены или гены супрессоры опухолей, стали предпосылкой для разработки этих методов. Одним из практических приложений этого направления стало изучение индивидуальных свойств опухолевых клеток in vitro. Выделенные из опухолевого узла клетки исследуются на индивидуальную устойчивость к фармпрепаратам или радиационному воздействию (Владимирская Е.Б. 2005, Пелевина И.И., Дарьялова C.JI., и др. 2005, Орлова Н.В., Замулаева И.А. и др. 2001). Перспективным направлением является также исследование характеристик клеток крови и поиск корреляций их индивидуальных реакций in vitro с такими важными клиническими показателями, как индивидуальная радиочувствительность, реакция опухоли на терапевтическое воздействие. Однако, до настоящего времени, попытки внедрения новых достижений в области молекулярной и клеточной биологии в клиническую практику не привели к появлению новых, эффективных методов диагностики и способов построения прогноза (Давыдов М.И. и др. 2000, Харченко и др. 2002,
(100%) постлучевая резорбция первичной опухоли; ко второму классу (К2) относятся больные с прогнозируемой неполной (менее 100%) резорбцией опухоли.
Для определения принадлежности больного ЛГМ к одному из двух различных по прогнозу радиочувствительности классов используются формулы -являющиеся линейными комбинациями таких показателей как: абсолютное число лейкоцитов, абсолютное число нейтрофилов, абсолютное число лимфоцитов, СОЭ, абсолютное число моноцитов, индекс лимфоциты/ лейкоциты, диаметр наибольшего периферического пораженного лимфоузла, максимальная ширина средостения,
Используется следующее решающее правило: пациент относится к тому классу, для которого значение К больше. Если К1 > К2, то больной относится к классу К1, где лучевая терапия может явиться адекватным методом лечения. Если К2 > К1, то больной относится к классу К2, где одной лучевой терапии для полной резорбции опухоли недостаточно и необходимо использование радиомодификаторов. Ошибка данной классификации составляет 10% для женщин и 13% для мужчин.
Авторы (Pauler, Laird, 2002) указывают на то, что внедрение новых лабораторных показателей в клиническую практику расширяет круг биомаркеров, динамические исследования которых (приводится пример использования гематологического показателя MCV (средний объем эритроцитов) на фоне применения фармпрепаратов могут быть источником важной информации для предсказания осложнений и коррекции программы лечения. Именно математический анализ динамики изменений на этапе проведения испытаний нового препарата позволяет сделать адекватные выводы о наступлении нежелательных осложнений. В работе (Fumagalli, 2003) показано, что именно мониторинг содержания лейкоцитов в процессе лечения IL-2 больных раком почки является независимым фактором прогноза как для общей выживаемости, так и для оценки ответа на проводимую терапию. Таким образом, использование динамических исследований на