Определение базовых прогностических маркеров рака молочной железы с использованием технологии тканевых матриц

• Автор: Храмцов, Андрей Ильич
• Шифр специальности: 14.03.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 101 с. : 22 ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Список сокращений
Введение
Глава 1. Обзор литературы
1.1. Краткая характеристика некоторых молекулярно- биологических маркеров, используемых в определении молекулярных подтипов рака молочной железы
1.1.1. Рецепторы стероидных гормонов
1.1.2. Рецепторы эпидермального фактора роста
1.1.3. Цитокератины
1.2. Тканевые матрицы
1.3. Анализ данных, полученных с применением ТМА
Глава 2. Материалы и методы исследования
2.1. Общая характеристика исследуемого материала
2.2. Методика изготовления тканевых матриц
2.2.1. Подготовка парафиновых блоков-доноров и соответствующих гистологических препаратов
2.2.2. Планирование типа тканевой матрицы
2.2.3. Создание карты расположения тканевых образцов с использованием программы Microsoft Excel
2.2.4. Подготовка незаполненного блока-реципиента
2.2.5. Построение тканевой матрицы
2.2.6. Построение тканевой матрицы с применением инструмента TMAjr - Manual tissue arrayer
2.2.7. Микротомия ТМА и прикрепление парафиновых срезов на
предметные стекла
2.3. Иммуногистохимическое исследование
2.3.1. Двойное иммунное окрашивание

2.3.2. Определение молекулярных подтипов рака молочной железы с
использованием иммуногистохимического метода
Глава 3. Результаты собственных исследований
3.1. Изготовление ТМА
3.1.1. Протокол построения парафинового ТМА блока и инструкция по проведению процедур
3.1.2. Практические рекомендации позволяющие уменьшить потери тканевых образцов в ТМА
3.1.3. Оценка ограничения применения ТМА в сочетании с ИГХ
3.2. Экономическое обоснование необходимости использования ТМА
технологии в современной морфологической диагностике РМЖ
3.3. Определение экспрессии молекулярно-биологических маркеров в
опухолях молочной железы с использованием ТМА
3.4. Определение доминирующих молекулярных подтипов РМЖ у
исследованной когорты пациентов
3.5. Экспрессия других МБМ в РМЖ
3.5.1. Экспрессия белка Р-са1ешп в РМЖ
3.5.2. Экспрессия СБ44 и СЭ24 в РМЖ
3.5.3. Экспрессия белка аВ-сгуз1аШп
Глава 4. Обсуждение результатов собственных исследований
Выводы
Библиографический список

Список сокращений*
ВОЗ - Всемирная Организация Здравоохранения
ИГХ - иммуногистохимическое исследование
МБМ - молекулярно-биологические маркеры
РМЖ - рак молочной железы
ТМА - тканевые матрицы
ТНРМЖ - тройной негативный РМЖ
ASCO -Американское общество клинической онкологии
САР- Коллегия американских патологов
СБ24-гликопротеин (белок клеточной адгезии)
CD44- гликопротеин (межклеточные взаимодействия, клеточная адгезия) EGFR (Epidermal Growth Factor Receptor, HER1) - рецептор эпидермального фактора роста
ER - рецепторы эстрогена альфа (Estrogen receptor)
HER2 (Human Epidermal Growth Factor Receptor 2) -рецептор эпидермального фактора роста
Vimentin - виментин (белок промежуточных филаментов мезодермального происхождения)
a/2-crystallin- аВ -кристаллин (протеин из семейства белков стресса) /J-Catenin- /?-катенин (белок входящий в комплекс клеточной адгезии)
PR - рецепторы прогестерона (Progesterone receptor)
СК -5/6 - цитокератины 5/6 (белки промежуточных филаментов цитоскелета эпителиальных клеток)
*Для избежания неправильной трактовки и ошибок в интерпретации, названия протеинов, антител, инструментов и фирм производителей приведены как в русском, так и в их оригинальном англоязы чном варианте.

и с применением ТМА может проводиться в сопоставлении с клиническими данными (контролируемый анализ, ориентированный на проверку гипотезы) или безотносительно к любой клинической характеристике пациента (неконтролируемый, независимый анализ, unsupervised analysis). Так иерархический кластерный анализ был выполнен при изучении РМЖ с применением ТМА [138,139,142] и множественных иммуногистохимических маркеров для выявления кластерных групп (рис.4).
Кластерный анализ позволяет выявить экспрессию генов в соответствии с такими параметрами как степень злокачественности опухоли и исход заболевания [158,196]. В настоящее время исследователи и клиницисты имеют огромное количество биологически значимых показателей, которые могут помочь в диагностике и прогнозе онкологических заболеваний, а так же выборе индивидуальной терапии. Однако большинство молекулярнобиологических маркеров пока еще не вошли в рутинную практику в России, что определяется высокой стоимостью исследований и сложностью интерпретации данных. На сегодняшний день основной задачей является определение такого набора наиболее значимых показателей, который позволил бы при минимально возможной стоимости обследования обеспечить максимальную эффективность лечения каждого больного. Решить такого рода проблему может внедрение в клиническую и патологоанатомическую практику новой технологии ТМА в сочетании с ИГХ и использование компьютерных программ для статистического и кластерного анализа.