Рак яичников (РЯ) занимает четвертую позицию в структуре онкологической заболеваемости женского населения в возрастной категории от 40 до 54 лет и пятую позицию среди женщин от 55 до 69 лет после рака молочной железы, тела и шейки матки [1]. Эпителиальный рак яичников является одним из наиболее агрессивных злокачественных новообразований и характеризуется бессимптомным течением и поздней выявляемостью, ввиду чего 64% пациенток на момент постановки диагноза имеют III–IV стадию заболевания [2]. Кроме того, 23,7% летальных случаев регистрируется на первом году наблюдения после постановки диагноза [3].
Согласно современным данным о заболеваемости раком яичников, в мире регистрируется 9,1 случая на 100 тыс. женского населения. На 2016 г., согласно данным Росстата, средний показатель заболеваемости РЯ по России составил 17,8 случая на 100 тыс. женского населения [4]. Также ввиду отсутствия эффективных методов ранней диагностики отмечается высокий уровень смертности пациенток с данным заболеванием, что отчасти объясняется неспецифичностью симптомов, проявляющихся только при прогрессировании злокачественного новообразования [5].
Рост и прогрессирование злокачественных новообразований, в том числе и рака яичников, связаны с развитием патологической сосудистой сети. Прогрессирование неоангиогенеза прямо пропорционально увеличению активности фактора роста эндотелия сосудов VEGF-А [6, 7]. Данный белок участвует в пролиферации и миграции эндотелиальных клеток, кроме того, он способствует инвазии и метастазированию опухолей. Стимулируют синтез VEGF-А и способствуют построению сосудистого русла эпидермальный фактор роста (EGF) и фактор роста фибробластов (FGF21) [8, 9]. Кроме того, при развитии рака яичников отмечается повышение концентрации фактора некроза опухоли-α (TNF-α) [10]. Все эти белки оказывают непосредственное влияние на развитие РЯ, исходя из чего является актуальным изучение влияния этих факторов на выживаемость пациенток и риск наступления летального исхода.
Цель исследования – изучение влияния факторов роста: VEGF-А, sVEGF-R1, EGF, sEGFR и TNF-α, FGF21 на выживаемость пациенток с РЯ и поиск независимого предиктора летального исхода.
Материалы и методы исследования
Дизайн исследования был одобрен этическим комитетом ФГБУ «НМИЦ онкологии» Минздрава России. Образцы тканей для исследования были получены от 180 пациенток с РЯ, поступивших на оперативное лечение в отделение онкогинекологии ФГБУ «НМИЦ онкологии» Минздрава России. Средний возраст пациенток, больных раком яичников, участвующих в исследовании, составил 50,92 года. Распределение больных по возрасту представлено в таблице 1.
Таблица 1
Распределение больных исследуемых групп по возрасту
|
Возраст, лет |
n=180 |
|
|
Абс. ч. |
% |
|
|
<20 |
7 |
3,5 |
|
20–30 |
13 |
7,0 |
|
39–40 |
20 |
11,9 |
|
40–50 |
36 |
20,1 |
|
50–60 |
54 |
30,0 |
|
60–70 |
37 |
20,6 |
|
70–80 |
12 |
6,6 |
|
>80 |
1 |
0,3 |
Наблюдение за пациентками проводилось в течение 8 лет, на протяжении которых оценивали степень выживаемости больных. Для включения в исследование обязательным условием являлось добровольное информированное согласие всех больных. Для постановки окончательного диагноза проводили гистологический анализ.
Определение уровня ростовых факторов VEGF-А, EGF, TNF-α, FGF21 и их рецепторов sVEGF-R1 и sEGFR в опухолевой ткани и сыворотке крови пациенток с РЯ проводили при помощи иммуноферментного анализа (ИФА) с использованием стандартных тест-систем: VEGF-А, sVEGF-R1 (BenderMedSystem, Австрия); EGF (Biosource, США), TNF-α (BenderMedSystem, Австрия) и sEGFR (R&DSystem, США).
Статистический анализ полученных результатов проводили с использованием пакетов программ Microsoft Excel, STATISTICA 10. Данные представлены в виде средних с учетом стандартной ошибки среднего (M±m). Для оценки полученных данных использовали: β-стандартизированный показатель регрессии – показатель, полученный в результате регрессионного анализа, где базовые данные были стандартизированы, так что отклонения от зависимых и независимых переменных равны 1. Для оценки условного риска заболевания при заданных значениях исходных признаков применяли модель пропорциональных интенсивностей Кокса, влияние изучаемых факторов считали значимым при р≤0,05. Также использовали критерий Вальда, являющийся одним из критериев принятия решений в условиях неопределенности. По критерию Вальда оптимальной принимается та стратегия, которая в наихудших условиях гарантирует максимальный выигрыш. Данный критерий ориентирует статистику на самые неблагоприятные условия. Проводили сопоставление наблюдаемого значения статистики Вальда с критическим уровнем β-стандартизированного показателя регрессии, что позволило оценить силу влияния факторов роста на выживаемость. Чем больше значение β-коэффициента по модулю, тем выше сила влияния. Знак коэффициента регрессии отражает направленность связи. Последним из применяемых статистических методов был расчет отношения шансов, являющийся одним из основных способов описать в численном выражении то, насколько отсутствие или наличие определенного исхода связано с присутствием или отсутствием определенного фактора в конкретной статистической группе.
Результаты исследования и их обсуждение
При оценке выживаемости пациенток, больных раком яичников, было определено, что мгновенный риск смерти был наибольшим в 1-й (0,128±0,014) и 2-й интервалы (0,137±0,015) наблюдения. Если в начале наблюдения (0–0,7 года) медиана дожития составляла 7,8±0,012 года, то через 7 лет прогрессивно снижалась и составила 0,712±0,014 года (табл. 2).
Таблица 2
Показатели мгновенного риска смерти и медианы дожития больных раком яичников
|
№ инт. |
Интервал, лет |
Мгновенный риск смерти |
Ст. ошибка риска |
Медиана дожития, лет |
Ст. ошибка медианы дожития |
|
1 |
0–0,7 |
0,128 |
0,014 |
7,833 |
0,012 |
|
2 |
0,7–1,4 |
0,137 |
0,015 |
7,121 |
0,013 |
|
3 |
1,4–2,1 |
0,099 |
0,014 |
6,409 |
0,011 |
|
4 |
2,1–2,8 |
0,113 |
0,016 |
5,697 |
0,012 |
|
5 |
2,8–3,6 |
0,085 |
0,016 |
4,985 |
0,011 |
|
6 |
3,6–4,3 |
0,092 |
0,018 |
4,273 |
0,012 |
|
7 |
4,3–5,0 |
0,072 |
0,019 |
3,561 |
0,011 |
|
8 |
5.0–5,7 |
0,084 |
0,023 |
2,848 |
0,013 |
|
9 |
5,7–6,4 |
0,066 |
0,025 |
2,136 |
0,013 |
|
10 |
6,4–7,1 |
0,008 |
0,011 |
1,424 |
0,006 |
|
11 |
7,1–7,8 |
0,019 |
0,027 |
0,712 |
0,014 |
В результате проведенного ИФА по определению уровня факторов роста VEGF-А, EGF, TNF-α и их рецепторов sVEGF-R1 и sEGFR в опухолевой ткани были получены данные, на основе которых была проведена оценка их влияния на выживаемость больных (табл. 3).
Таблица 3
Средние значения концентрации факторов роста в ткани опухоли больных раком яичников
|
Интервал, лет |
Средние значения концентрации факторов роста |
||||
|
VEGF-А пг/мл |
sVEGF-R1 нг/мл |
EGF пг/мл |
sEGFR нг/мл |
TNF-α пг/мл |
|
|
0–0,7 |
9310,3±483 |
37,9±3,5 |
211,3±18,5 |
148,5±16,9 |
283,3±12,9 |
|
0,7–1,4 |
8978,5±512 |
35,4±3,2 |
214,8±15,8 |
144,5±15,2 |
280,2±12,2 |
|
1,4–2,1 |
9114,7±337 |
33,7±4,1 |
220,6±17,7 |
140,3±12,3 |
279,3±11,5 |
|
2,1–2,8 |
7567,9±448 |
36,7±2,9 |
209±16,2 |
150,3±17,7 |
284,3±12,2 |
|
2,8–3,6 |
5538,4±310 |
25,1±2,2 |
156,7±14,2 |
135,4±12,4 |
232,0±10,0 |
|
3,6–4,3 |
5013,8±412 |
32,7±1,8 |
155,1±12,9 |
133,3±11,1 |
230,3±10,7 |
|
4,3–5,0 |
4978,8±502 |
26,4±2,8 |
160,3±15,8 |
130,2±10,8 |
234,1±11,0 |
|
5.0–5,7 |
4647,8±337 |
24,8±2,4 |
150,2±12,2 |
137,3±13,2 |
238,1±10,9 |
|
5,7–6,4 |
5145±371 |
23,5±2,3 |
152,8±13,3 |
128,9±11,1 |
245,5±11,1 |
|
6,4–7,1 |
2781±218 |
20,7±1,9 |
80,2±8,6 |
127,2±10,0 |
221,3±9,4 |
|
7,1–7,8 |
2289±331 |
17,7±2,7 |
84,3±8,1 |
125,3±10,2 |
201,2±9,9 |
|
Более 7,8 |
2104±201 |
18,2±2,1 |
81,2±7,9 |
123,3±9,9 |
214,4±8,1 |
С помощью модели пропорциональных интенсивностей Кокса определили, что среди факторов роста ткани яичников предикторную роль играли три показателя: VEGF-А, EGF и TNF-α, в то время как рецепторы sVEGF-R1 и sEGFR значимого влияния на выживаемость пациенток не оказывали (табл. 3). В недавних исследованиях было показано, что VEGF-А, EGF и TNF-α оказывают значительное влияние на прогрессирование злокачественных заболеваний, рост эндотелия сосудов, однако их роль в выживаемости пациентов была не отображена [6, 11, 12]. Нами было выявлено, что с увеличением концентрации VEGF-А, EGF и TNF-α в опухолевой ткани повышается вероятность наступления летального исхода и снижается процент выживаемости больных после специфического лечения в течение 8 лет наблюдения (табл. 4).
Таблица 4
Результаты оценки влияния факторов роста в опухолевой ткани на развитие летальных исходов у пациенток с РЯ
|
Факторы роста в опухолевой ткани |
β-стандартизированный показатель регрессии, M±m |
Доверительный интервал |
Статистика Вальда |
р |
|
VEGF-А |
9,57±0,24 |
3,26–13,28 |
93,2 |
0,0001 |
|
sVEGF-R1 |
1,85±0,04 |
0,82–2,76 |
3,0 |
0,07 |
|
EGF |
5,24±0,11 |
3,46–7,21 |
8,4 |
0,002 |
|
sEGFR |
–0,37±0,05 |
От –0,02 до –0,56 |
1,7 |
0,36 |
|
TNF-α |
2,16±0,48 |
1,46–3,03 |
4,2 |
0,01 |
Исходя из проведенных расчетов отношений шансов определили, что риск наступления летального исхода у пациенток с РЯ при увеличении в ткани яичников количества VEGF-А повышался в 11,7 раза (р=0,0001), фактора EGF – в 3,2 раза (р=0,002) и фактора TNF-α – в 2,1 раза (р=0,01) (рис.).
Отношение шансов развития летальных исходов у пациенток с РЯ на основании данных о концентрации факторов роста TNF-α, EGF и VEGF-А
Использование модели пропорциональных интенсивностей Кокса расчет отношения шансов позволило установить, что только концентрация VEGF-А в ткани яичников являлась независимым предиктором летального исхода (p=0,003). Влияние двух других тканевых факторов роста – EGF (р=0,13) и TNF-α (р=0,24) – на продолжительность жизни пациенток РЯ было статистически не значимо.
Далее определяли содержание VEGF-А, sVEGF-R1 и FGF21 в сыворотке крови, средние значения полученных данных представлены в таблице 5. Исследование концентрации факторов роста в опухолевой ткани сопряжено со специфической пробоподготовкой. Анализ содержания данных белков в сыворотке крови неинвазивен и не связан с хирургическим этапом получения операционного материала. Учитывая, что исследуемые факторы находятся во всех транспортных средах организма, для нашей работы было важно оценить концентрацию VEGF-А, sVEGF-R1 и FGF21 у больных РЯ на основе иммуноферментного анализа сыворотки крови.
Таблица 5
Средние значения концентрации факторов роста в сыворотке крови больных раком яичников
|
Интервал, лет |
Средние значения концентрации факторов роста |
||
|
VEGF-А пг/мл |
sVEGF-R1 нг/мл |
FGF21 пг/мл |
|
|
0–0,7 |
1164,4±85,5 |
207,9±25,5 |
2,2±0,21 |
|
0,7–1,4 |
1112,2±90,3 |
205,4±24,2 |
2,1±0,35 |
|
1,4–2,1 |
1214,5±82,2 |
204,7±23,1 |
2,3±0,33 |
|
2,1–2,8 |
1012,9±83,3 |
206,7±23,5 |
2,1±0,21 |
|
2,8–3,6 |
689,9±58,8 |
195,7±19,8 |
1,8±0,16 |
|
3,6–4,3 |
707,8±55,1 |
192,1±20,2 |
1,7±0,15 |
|
4,3–5,0 |
665,5±49,9 |
186,4±18,8 |
1,8±0,14 |
|
5.0–5,7 |
789,8±38,9 |
185,8±17,4 |
1,8±0,18 |
|
5,7–6,4 |
712,2±42,3 |
181,5±17,3 |
1,7±0,16 |
|
6,4–7,1 |
454,2±31,8 |
179,7±15,9 |
1,5±0,13 |
|
7,1–7,8 |
498,4±23,1 |
175,7±13,2 |
1,4±0,12 |
|
Более 7,8 |
424,2±30,1 |
178,7±15,8 |
1,5±0,13 |
Согласно современным исследованиям, фактор роста эндотелия сосудов и его рецептор, а также фактор роста фибробластов, выделяемые из сыворотки крови пациентов, продемонстрировали прогностический потенциал при онкологических заболеваниях [13, 14]. Определяли β-стандартизированный коэффициент регрессии для ростовых факторов в сыворотке, значение критерия Вальда. Затем с использованием модели пропорциональных интенсивностей Кокса определили, что прогностически значимой для наступления летального исхода была концентрация фактора VEGF-А (р=0,001), р значение sVEGF-R1 составило 0,13, а FGF21 – 0,48 (табл. 6), что не является статистически значимым.
Таблица 6
Результаты оценки влияния факторов роста в сыворотке крови на развитие летальных исходов у пациенток с РЯ
|
Факторы роста в опухолевой ткани |
β-стандартизированный показатель регрессии, M±m |
Доверительный интервал |
Статистика Вальда |
р |
|
VEGF-А |
5,63±0,58 |
2,16–8,59 |
9,2 |
0,001 |
|
sVEGF-R1 |
1,12±0,09 |
0,75–1,96 |
3,8 |
0,13 |
|
FGF21 |
0,73±0,05 |
0,21–1,15 |
0,75 |
0,48 |
При расчете отношений шансов определили, что при повышении в сыворотке крови концентрации фактора VEGF-А до 1012,9±83,3 пг/мл и выше риск развития летальных исходов у пациенток с РЯ повышался в 6,3 раза (р=0,001) (рис. 6) и был ниже в сравнении с тканевой концентрацией фактора.
Сравнительный анализ прогностической значимости изменения концентрации фактора VEGF-А в сыворотке крови и опухолевой ткани в отношении оценки риска наступления летального исхода определил опухолевую ткань как более предпочтительный биологический субстрат в сравнении с сывороткой крови. Однако изучение содержания фактора VEGF-А в сыворотке крови являлось статистически значимым и обладает практической ценностью.
Заключение
Таким образом, анализ полученных данных с использованием различных статистических методов позволил установить, что повышенная концентрация фактора роста эндотелия сосудов VEGF-А как в ткани яичников, так и в сыворотке крови являлась независимым предиктором летального исхода. Несмотря на большую значимость анализа опухолевого материала в отношении изменения содержания фактора VEGF A как предиктора неблагоприятного исхода заболевания, представляется возможным направить исследование на измерение данного фактора в сыворотке крови ввиду малой инвазивности данной процедуры и статистической значимости полученного нами результата.
При анализе концентрации эпидермального фактора роста EGF, фактора роста фибробластов FGF21, фактора некроза опухоли-α TNF-α и рецепторов sVEGF-R1, sEGFR не было выявлено корреляции с продолжительностью жизни пациенток с РЯ, ввиду чего их невозможно использовать в качестве предикторов летального исхода, несмотря на смену биологической среды определения.