Структурно-функциональные параметры эритроцитов как предикторы неблагоприятного исхода у пациентов с колоректальным раком

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Выявить особенности жирных кислот в мембранах эритроцитов и сыворотке крови, электрические и вязкоупругие параметры эритроцитов для оценки их способности быть предикторами неблагоприятного исхода у пациентов с колоректальным раком (КРР).

Материалы и методы. Обследованы 112 человек – средний возраст 63,1 ± 9,5 года (62 мужчины, 50 женщин) с КРР I–IV стадий. Пациенты разделены на 2 группы в зависимости от исхода заболевания через 6 лет наблюдения: 1-я группа – со стабилизацией заболевания (n = 55), 2-я группа (n = 57) – с неблагоприятным исходом. Исследование жирных кислот (ЖК) состава мембран эритроцитов, сыворотки крови проведено с помощью газовой хроматографии/масс-спектрометрии – системы на основе трех квадруполей Agilent 7000B (США). Электрические, вязкоупругие параметры эритроцитов изучены с использованием метода диэлектрофореза.

Результаты. Неблагоприятный исход у пациентов с КРР ассоциирован с повышенными уровнями докозапентаеновой С22:5n-3 (p = 0,0003), докозагексаеновой С22:6n-3 (p = 0,001), докозатетраеновой С22:4n-6 (p = 0,004), суммарного содержания омега-3 полиненасыщенных жирных кислот (ПНЖК) (p = 0,0004) в мембранах эритроцитов, эйкозадиеновой кислоты (C20:2n-6) в мембранах эритроцитов (p = 0,03) и сыворотке крови (p = 0,01) и, напротив, сниженными уровнями соотношений насыщенные жирные кислоты (НЖК) / ПНЖК (p = 0,004), НЖК / ненасыщенные жирные кислоты (ННЖК) (p = 0,01) и концентрации миристиновой ЖК С14:0 (p = 0,03) в мембранах эритроцитов, а также рядом изменений электрических, вязкоупругих параметров эритроцитов: с повышенным гемолизом эритроцитов на высоких частотах (106 Гц – p = 0,0006 и 5 × 105 Гц – p = 0,046), повышенными индексами агрегации на низких частотах (105 Гц – p = 0,04 и 5 × 104 Гц – p = 0,047), а также смещением равновесной частоты в высокочастотный диапазон (p = 0,036). У пациентов с I–II стадиями КРР наибольшую значимость для дифференцирования исходов заболевания имели омега-6 ПНЖК – эйкозадиеновая кислота C20:2n-6 (p = 0,006), докозатетраеновая кислота С22:4n-6 (p = 0,012), несколько меньшую – омега-3 ПНЖК – суммарное содержание их в мембранах эритроцитов (p = 0,0129), докозагексаеновая кислота С22:6 n-3 (p = 0,0169), суммарное содержание (С20:5n-3 + С22:6n-3) в мембранах эритроцитов (p = 0,0198), докозапентаеновая кислота С22:5n-3 (p = 0,022). Как и в общей группе пациентов с КРР, степень гемолиза на частоте 106 Гц была предиктором неблагоприятного исхода у лиц с ранними стадиями онкологического процесса. При проведении ROC-анализа выявлен высокий потенциал пальмитиновой кислоты в мембранах эритроцитов для предикции неблагоприятного исхода КРР (AUC 0,786, 95% доверительный интервал 0,638–0,901, чувствительность 84,4%, специфичность 68,2%). Диагностическая модель, включающая 5 параметров – эритроцитарные уровни С16:0, НЖК/ПНЖК, ННЖК, ПНЖК и сывороточный уровень С20:2n-6, – имела AUC 0,663 (95% доверительный интервал 0,483–0,801) с наиболее высокой чувствительностью (85,2%), но невысокой специфичностью (60,1%) для прогноза неблагоприятного исхода при КРР.

Заключение. ЖК мембран эритроцитов, сыворотки крови, электрические, вязкоупругие параметры эритроцитов следует рассматривать как перспективные биомаркеры-предикторы у пациентов с КРР, требующие дальнейшего изучения.

Об авторах

Маргарита Витальевна Кручинина

Научно-исследовательский институт терапии и профилактической медицины; Новосибирский государственный медицинский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: kruchmargo@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0077-3823

д-р мед. наук, проф., зав. лаб. гастроэнтерологии, вед. науч. сот. лаб. гастроэнтерологии; проф. каф. пропедевтики внутренних болезней

Россия, Новосибирск; Новосибирск

Марина Федоровна Осипенко

Новосибирский государственный медицинский университет

Email: kruchmargo@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5156-2842

д-р мед. наук, проф., зав. каф. пропедевтики внутренних болезней

Россия, Новосибирск

Андрей Александрович Громов

Научно-исследовательский институт терапии и профилактической медицины

Email: kruchmargo@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-9254-4192

канд. мед. наук, ст. науч. сотр. лаб. клинических биохимических и гормональных исследований терапевтических заболеваний, руководитель Центра профилактики тромбозов

Россия, Новосибирск

Андрей Владимирович Стариков

Новосибирский областной онкологический диспансер

Email: kruchmargo@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0009-6776-3401

врач-онколог

Россия, Новосибирск

Список литературы

  1. Bray F, Laversanne M, Sung H, et al. Global cancer statistics 2022: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 2024;74(3):229-63. doi: 10.3322/caac.21834
  2. Van der Geest LG, Lam-Boer J, Koopman M, et al. Nationwide trends in incidence, treatment and survival of colorectal cancer patients with synchronous metastases. Clin Exp Metastasis. 2015;32(5):457-65. doi: 10.1007/s10585-015-9719-0
  3. White A, Joseph D, Rim SH, et al. Colon cancer survival in the United States by race and stage (2001-2009): Findings from the CONCORD-2 study. Cancer. 2017;123(Suppl. 24):5014-36. doi: 10.1002/cncr.31076
  4. Zhang Y, Wang Y, Zhang B, et al. Methods and biomarkers for early detection, prediction, and diagnosis of colorectal cancer. Biomed Pharmacother. 2023;163:114786. doi: 10.1016/j.biopha.2023.114786
  5. Gu J, Xiao Y, Shu D, et al. Metabolomics Analysis in Serum from Patients with Colorectal Polyp and Colorectal Cancer by 1H-NMR Spectrometry. Dis Markers. 2019;2019:3491852. doi: 10.1155/2019/3491852
  6. Martín-Blázquez A, Díaz C, González-Flores E, et al. Untargeted LC-HRMS-based metabolomics to identify novel biomarkers of metastatic colorectal cancer. Sci Rep. 2019;9(1):20198. doi: 10.1038/s41598-019-55952-8
  7. Santos CR, Schulze A. Lipid Metabolism in Cancer: Lipid Metabolism in Cancer. FEBS J. 2012;279(15):2610-23. doi: 10.1111/j.1742-4658.2012.08644.x
  8. Del Solar V, Lizardo DY, Li N, et al. Differential Regulation of Specific Sphingolipids in Colon Cancer Cells during Staurosporine-Induced Apoptosis. Chem Biol. 2015;22:1662-70. doi: 10.1016/j.chembiol.2015.11.004
  9. Sun H, Zhang L, Wang Z, et al. Single-cell transcriptome analysis indicates fatty acid metabolism-mediated metastasis and immunosuppression in male breast cancer. Nat Commun. 2023;14(1):5590. doi: 10.1038/s41467-023-41318-2
  10. El Hindi K, Brachtendorf S, Hartel JC, et al. Hypoxia induced deregulation of sphingolipids in colon cancer is a prognostic marker for patient outcome. Biochim Biophys Acta Mol Basis Dis. 2024;1870(1):166906. doi: 10.1016/j.bbadis.2023.166906
  11. Krishnan ST, Winkler D, Creek D, et al. Staging of colorectal cancer using lipid biomarkers and machine learning. Metabolomics. 2023;19(10):84. doi: 10.1007/s11306-023-02049-z
  12. Кручинина М.В., Светлова И.О., Громов А.А., и др. Колоректальный рак и изменения липидома. Новосибирск: ООО «Офсет-ТМ», 2020 [Kruchinina MV, Svetlova IO, Gromov AA, et al. Kolorektal'nyi rak i izmeneniia lipidoma. Novosibirsk: Offset-TM LLC, 2020 (in Russian)].
  13. Spell DW, Jones DV Jr, Harper WF, David Bessman J. The value of a complete blood count in predicting cancer of the colon. Cancer Detect Prev. 2004;28(1):37-42. doi: 10.1016/j.cdp.2003.10.002
  14. Ellingsen TS, Lappegard J, Skjelbakken T, et al. Impact of red cell distribution width on future risk of cancer and all-cause mortality among cancer patients – the Tromsø Study. Haematologica. 2015;100(10): e387-9. doi: 10.3324/haematol.2015.129601
  15. Santos-Silva MA, Sousa N, Majar M, et al. Pattern recognition of hematological profiles of tumors of the digestive tract: an exploratory study. Front Med (Lausanne). 2023;10:1208022. doi: 10.3389/fmed.2023.1208022
  16. Rees PA, Clouston HW, Duff S, Kirwan CC. Colorectal cancer and thrombosis. Int J Colorectal Dis. 2018;33(1):105-8. doi: 10.1007/s00384-017-2909-2
  17. Shen J, Qin X, Zeng X, et al. Hemoglobin levels in red blood cells and risk of colorectal cancer: A causal investigation based on Mendelian randomization. Medicine (Baltimore). 2024;103(48):e40562. doi: 10.1097/MD.0000000000040562
  18. Kruchinina MV, Prudnikova YaI, Gromov AA, et al. New opportunities for colorectal cancer diagnostics using an optical cell detection system based on dielectrophoresis. Optics and Spectroscopy. 2019;126(5): 568-73. doi: 10.1134/S0030400X19050163
  19. Kruchinina MV, Gromov A A, Shcherbakova LV, et al. Electric and viscoelastic parameters of erythrocytes in models for diagnostics of adenomatous polyps and stages of colorectal cancer in optical detection of cells in an inhomogeneous alternating electric field. Optics and Spectroscopy. 2021;129(6):772-85. doi: 10.1134/S0030400X21060060
  20. Скоулфилд Д.Г., Энг К. Колоректальный рак. Диагностика и тактика лечения. Пер. с анг. под ред. Ю.А. Шелыгина. М.: Практическая медицина, 2019 [Scoulfield DG, Eng K. Colorectal cancer. Diagnostika i taktika lecheniia. Trans. from English. Moscow: Practical Medicine, 2019 (in Russian)].
  21. Генералов К.В., Кручинина М.В., Сафатов А.С., и др. Диэлектрофорез в медицине. Новосибирск: ООО «Офсет-ТМ», 2024 [Generalov KV, Kruchinina MV, Safatov AS, et al. Dielektroforez v meditsine. Novosibirsk: Offset-TM LLC, 2020 (in Russian)].
  22. Кручинина М.В., Кручинин В.Н., Прудникова Я.И., и др. Исследование уровня жирных кислот мембран эритроцитов и сыворотки крови у пациентов с колоректальным раком г. Новосибирска. Успехи молекулярной онкологии. 2018;5(2):50-61 [Kruchinina MV, Kruchinin VN, Prudnikova YaI, et al. Study of the level of fatty acids in erythrocyte membranes and serum of patients with colorectal cancer in Novosibirsk. Advances in Molecular Oncology. 2018;5(2):50-61 (in Russian)]. doi: 10.17650/2313-805X-2018-5-2-50-61
  23. Breiman L. Random Forests. Machine Learning. 2001;45:5-32. doi: 10.1023/A:1010933404324
  24. Ecker J, Benedetti E, Kindt ASD, et al. The Colorectal Cancer Lipidome: Identification of a Robust Tumor-Specific Lipid Species Signature. Gastroenterology. 2021;161(3):910-23.e19. doi: 10.1053/j.gastro.2021.05.009
  25. Machala M, Procházková J, Hofmanová J, et al. Colon cancer and perturbations of the sphingolipid metabolism. Int J Mol Sci. 2019;20:6051. doi: 10.3390/ijms20236051
  26. Bandu R, Mok HJ, Kim KP. Phospholipids as cancer biomarkers: Mass spectrometry-based analysis. Mass Spectrom. Rev. 2018;37:107-38. doi: 10.1002/mas.21510
  27. Mirnezami R, Spagou K, Vorkas PA, et al. Chemical mapping of the colorectal cancer microenvironment via MALDI imaging mass spectrometry (MALDI-MSI) reveals novel cancer-associated field effects. Mol Oncol. 2014;8:39-49. doi: 10.1016/j.molonc.2013.08.010
  28. Hoy AJ, Nagarajan SR, Butler LM. Tumour fatty acid metabolism in the context of therapy resistance and obesity. Nat Rev Cancer. 2021;21(12):753-66. doi: 10.1038/s41568-021-00388-4
  29. Zhao G, Tan Y, Cardenas H, et al. Ovarian cancer cell fate regulation by the dynamics between saturated and unsaturated fatty acids. Proc Natl Acad Sci USA. 2022;119(41):e2203480119. doi: 10.1073/pnas.2203480119
  30. Igal RA. Stearoyl-CoA desaturase-1: a novel key player in the mechanisms of cell proliferation, programmed cell death and transformation to cancer. Carcinogenesis. 2010;31(9):1509-15. doi: 10.1093/carcin/bgq131
  31. Gradilla AC, Sanchez-Hernandez D, Brunt L, Scholpp S. From top to bottom: Cell polarity in Hedgehog and Wnt trafficking. BMC Biol. 2018;16(1):37. doi: 10.1186/s12915-018-0511-x
  32. Doll S, Freitas FP, Shah R, et al. FSP1 is a glutathione-independent ferroptosis suppressor. Nature. 2019;575(7784):693-8. doi: 10.1038/s41586-019-1707-0
  33. Aglago EK, Murphy N, Huybrechts I, et al. Dietary intake and plasma phospholipid concentrations of saturated, monounsaturated and trans fatty acids and colorectal cancer risk in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition cohort. Int J Cancer. 2021. doi: 10.1002/ijc.33615
  34. Du W, Hua F, Li X, et al. Loss of Optineurin Drives Cancer Immune Evasion via Palmitoylation-Dependent IFNGR1 Lysosomal Sorting and Degradation. Cancer Discov. 2021;11(7):1826-43. doi: 10.1158/2159-8290.CD-20-1571
  35. Zhang M, Zhou L, Xu Y, et al. A STAT3 palmitoylation cycle promotes TH17 differentiation and colitis. Nature. 2020;586(7829):434-9. doi: 10.1038/s41586-020-2799-2
  36. Zhang Q, Yang X, Wu J, et al. Reprogramming of palmitic acid induced by dephosphorylation of ACOX1 promotes β-catenin palmitoylation to drive colorectal cancer progression. Cell Discov. 2023;9(1):26. doi: 10.1038/s41421-022-00515-x
  37. De Araujo Junior RF, Eich C, Jorquera C, et al. Ceramide and palmitic acid inhibit macrophage-mediated epithelial-mesenchymal transition in colorectal cancer. Mol Cell Biochem. 2020;468(1-2):153-68. doi: 10.1007/s11010-020-03719-5
  38. Yu G, Luo H, Zhang N, et al. Loss of p53 Sensitizes Cells to Palmitic Acid-Induced Apoptosis by Reactive Oxygen Species Accumulation. Int J Mol Sci. 2019;20(24):6268. doi: 10.3390/ijms20246268
  39. Deng S, Wang J, Zou F, et al. Palmitic Acid Accumulation Activates Fibroblasts and Promotes Matrix Stiffness in Colorectal Cancer. Cancer Res. 2025;85(10):1784-802. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-24-2892
  40. Cockbain AJ, Toogood GJ, Hull MA. Omega-3 polyunsaturated fatty acids for the treatment and prevention of colorectal cancer. Gut. 2012;61(1):135-49. doi: 10.1136/gut.2010.233718
  41. Calder PC. Marine omega-3 fatty acids and inflammatory processes: Effects, mechanisms and clinical relevance. Biochim Biophys Acta. 2015;1851(4):469-84. doi: 10.1016/j.bbalip.2014.08.010
  42. D'Angelo S, Motti ML, Meccariello R. ω-3 and ω-6 Polyunsaturated Fatty Acids, Obesity and Cancer. Nutrients. 2020;12(9):2751. doi: 10.3390/nu12092751
  43. Calder PC. Omega-3 fatty acids and inflammatory processes: from molecules to man. Biochem Soc Trans. 2017;45(5):1105-15. doi: 10.1042/BST20160474
  44. Volpato M, Hull MA. Omega-3 polyunsaturated fatty acids as adjuvant therapy of colorectal cancer. Cancer Metastasis Rev. 2018;37(2-3): 545-55. doi: 10.1007/s10555-018-9744-y
  45. Mayer K, Seeger W. Fish oil in critical illness. Curr Opin Clin Nutr Metab Care. 2008;11(2):121-7. doi: 10.1097/MCO.0b013e3282f4cdc6
  46. Singer P, Shapiro H, Theilla M, et al. Anti-inflammatory properties of omega-3 fatty acids in critical illness: novel mechanisms and an integrative perspective. Intensive Care Med. 2008;34(9):1580-92. doi: 10.1007/s00134-008-1142-4
  47. Guo Y, Ma B, Li X, et al. n-3 PUFA can reduce IL-6 and TNF levels in patients with cancer. Br J Nutr. 2023;129(1):54-65. doi: 10.1017/S0007114522000575
  48. Kavyani Z, Musazadeh V, Fathi S, et al. Efficacy of the omega-3 fatty acids supplementation on inflammatory biomarkers: An umbrella meta-analysis. Int Immunopharmacol. 2022;111:109104. doi: 10.1016/j.intimp.2022.109104
  49. Chiang N, Serhan CN. Structural elucidation and physiologic functions of specialized pro-resolving mediators and their receptors. Mol Aspects Med. 2017;58:114-29. doi: 10.1016/j.mam.2017.03.005
  50. Lam CN, Watt AE, Isenring EA, et al. The effect of oral omega-3 polyunsaturated fatty acid supplementation on muscle maintenance and quality of life in patients with cancer: A systematic review and meta-analysis. Clin Nutr. 2021;40(6):3815-26. doi: 10.1016/j.clnu.2021.04.031
  51. Lee SY, Lee J, Park HM, et al. Impact of Preoperative Immunonutrition on the Outcomes of Colon Cancer Surgery: Results from a Randomized Controlled Trial. Ann Surg. 2023;277(3):381-6. doi: 10.1097/SLA.0000000000005140
  52. Pradelli L, Mayer K, Klek S, et al. Omega-3 fatty acids in parenteral nutrition – A systematic review with network meta-analysis on clinical outcomes. Clin Nutr. 2023;42(4):590-9. doi: 10.1016/j.clnu.2023.02.008
  53. Bakker N, van den Helder RS, Stoutjesdijk E, et al. Effects of perioperative intravenous ω-3 fatty acids in colon cancer patients: a randomized, double-blind, placebo-controlled clinical trial. Am J Clin Nutr. 2020;111(2):385-95. doi: 10.1093/ajcn/nqz281
  54. Hofmanová J, Slavík J, Ciganek M, et al. Complex Alterations of Fatty Acid Metabolism and Phospholipidome Uncovered in Isolated Colon Cancer Epithelial Cells. Int J Mol Sci. 2021;22(13):6650. doi: 10.3390/ijms22136650
  55. Cottet V, Vaysse C, Scherrer ML, et al. Fatty acid composition of adipose tissue and colorectal cancer: a case-control study. Am J Clin Nutr. 2015;101(1):192-201. doi: 10.3945/ajcn.114.088948
  56. Liu H, Chen J, Shao W, et al. Efficacy and safety of Omega-3 polyunsaturated fatty acids in adjuvant treatments for colorectal cancer: A meta-analysis of randomized controlled trials. Front Pharmacol. 2023;14:1004465. doi: 10.3389/fphar.2023.1004465
  57. Yessoufou A, Plé A, Moutairou K, et al. Docosahexaenoic acid reduces suppressive and migratory functions of CD4+CD25+ regulatory T-cells. J Lipid Res. 2009;50(12):2377-88. doi: 10.1194/jlr.M900101-JLR200
  58. Woodworth HL, McCaskey SJ, Duriancik DM, et al. Dietary fish oil alters T lymphocyte cell populations and exacerbates disease in a mouse model of inflammatory colitis. Cancer Res. 2010;70(20):7960-9. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-10-1396
  59. Wang D, Dubois RN. Eicosanoids and cancer. Nat Rev Cancer. 2010;10(3):181-93. doi: 10.1038/nrc2809
  60. Il Lee S, Zuo X, Shureiqi I. 15-Lipoxygenase-1 as a tumor suppressor gene in colon cancer: is the verdict in? Cancer Metastasis Rev. 2011; 30(3-4):481-91. doi: 10.1007/s10555-011-9321-0
  61. Kim GY, Lee JW, Cho SH, et al. Role of the low-affinity leukotriene B4 receptor BLT2 in VEGF-induced angiogenesis. Arterioscler Thromb Vasc Biol. 2009;29(6):915-20. doi: 10.1161/ATVBAHA.109.185793
  62. Ihara A, Wada K, Yoneda M, et al. Blockade of leukotriene B4 signaling pathway induces apoptosis and suppresses cell proliferation in colon cancer. J Pharmacol Sci. 2007;103(1):24-32. doi: 10.1254/jphs.fp0060651
  63. Kundu JK, Surh YJ. Emerging avenues linking inflammation and cancer. Free Radic Biol Med. 2012;52(9):2013-37. doi: 10.1016/j.freeradbiomed.2012.02.035
  64. Xia D, Wang D, Kim SH, et al. Prostaglandin E2 promotes intestinal tumor growth via DNA methylation. Nat Med. 2012;18(2):224-6. doi: 10.1038/nm.2608
  65. Cen B, Lang JD, Du Y, et al. Prostaglandin E2 Induces miR675-5p to Promote Colorectal Tumor Metastasis via Modulation of p53 Expression. Gastroenterology. 2020;158(4):971-84.e10. doi: 10.1053/j.gastro.2019.11.013
  66. Tanaka T, Uozumi S, Morito K, et al. Metabolic conversion of C20 polymethylene-interrupted polyunsaturated fatty acids to essential fatty acids. Lipids. 2014;49(5):423-9. doi: 10.1007/s11745-014-3896-5
  67. Huang YS, Huang WC, Li CW, Chuang LT. Eicosadienoic acid differentially modulates production of pro-inflammatory modulators in murine macrophages. Mol Cell Biochem. 2011;358(1-2):85-94. doi: 10.1007/s11010-011-0924-0
  68. Wang L, Hang D, He X, et al. A prospective study of erythrocyte polyunsaturated fatty acids and risk of colorectal serrated polyps and conventional adenomas. Int J Cancer. 2021;148(1):57-66. doi: 10.1002/ijc.33190
  69. Soundararajan R, Maurin MM, Rodriguez-Silva J, et al. Integration of lipidomics with targeted, single cell, and spatial transcriptomics defines an unresolved pro-inflammatory state in colon cancer. Gut. 2025;74(4):586-602. doi: 10.1136/gutjnl-2024-332535
  70. Levy BD, Clish CB, Schmidt B, et al. Lipid mediator class switching during acute inflammation: signals in resolution. Nat Immunol. 2001;2:612-9. doi: 10.1038/89759
  71. Zhao W, Prijic S, Urban BC, et al. Candidate Antimetastasis Drugs Suppress the Metastatic Capacity of Breast Cancer Cells by Reducing Membrane Fluidity. Cancer Res. 2016;76(7):2037-49. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-15-1970
  72. Yang Z, Qin W, Chen Y, et al. Cholesterol inhibits hepatocellular carcinoma invasion and metastasis by promoting CD44 localization in lipid rafts. Cancer Lett. 2018;429:66-77. doi: 10.1016/j.canlet.2018.04.038
  73. Moleón Baca JA, Ontiveros Ortega A, Aránega Jiménez A, Granados Principal S. Cells electric charge analyses define specific properties for cancer cells activity. Bioelectrochemistry. 2022;144:108028. doi: 10.1016/j.bioelechem.2021.108028
  74. Moreddu R. Nanotechnology and Cancer Bioelectricity: Bridging the Gap Between Biology and Translational Medicine. Adv Sci (Weinh). 2024;11(1):e2304110. doi: 10.1002/advs.202304110
  75. Chaudhary P, Maharjan N, Subedi B. Microangiopathic Hemolytic Anemia as the Initial Presentation of Metastatic Signet-Ring Cell Carcinoma of the Colon: A Case Report. Cureus. 2024;16(12):e76034. doi: 10.7759/cureus.76034
  76. Horne MK 3rd, Cooper B. Microangiopathic hemolytic anemia with metastatic adenocarcinoma: response to chemotherapy. South Med J. 1982;75(4):503-4. doi: 10.1097/00007611-198204000-00040
  77. Ghirmai S, Krona A, Wu H, et al. Relationship between hemolysis and lipid oxidation in red blood cell-spiked fish muscle; dependance on pH and blood plasma. Sci Rep. 2024;14(1):1943. doi: 10.1038/s41598-024-52090-8
  78. Lee RA, Kim HA, Kang BY, Kim KH. Hemoglobin induces colon cancer cell proliferation by release of reactive oxygen species. World J Gastroenterol. 2006;12(35):5644-50. doi: 10.3748/wjg.v12.i35.5644
  79. Koukourakis MI, Giatromanolaki A, Polychronidis A, et al. Endogenous markers of hypoxia/anaerobic metabolism and anemia in primary colorectal cancer. Cancer Sci. 2006;97(7):582-8. doi: 10.1111/j.1349-7006.2006.00220.x
  80. Bastide NM, Pierre FH, Corpet DE. Heme iron from meat and risk of colorectal cancer: a meta-analysis and a review of the mechanisms involved. Cancer Prev Res (Phila). 2011;4(2):177-84. doi: 10.1158/1940-6207.CAPR-10-0113
  81. Xue X, Shah YM. Intestinal iron homeostasis and colon tumorigenesis. Nutrients. 2013;5(7):2333-51. doi: 10.3390/nu5072333
  82. Kucharzewski M, Braziewicz J, Majewska U, Gózdz S. Iron concentrations in intestinal cancer tissue and in colon and rectum polyps. Biol Trace Elem Res. 2003;95(1):19-28. doi: 10.1385/BTER:95:1:19
  83. McSorley ST, Tham A, Steele CW, et al. Quantitative data on red cell measures of iron status and their relation to the magnitude of the systemic inflammatory response and survival in patients with colorectal cancer. Eur J Surg Oncol. 2019;45(7):1205-11. doi: 10.1016/j.ejso.2019.02.027

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Нормализация уровней электрических и вязкоупругих параметров эритроцитов, содержания ЖК мембран эритроцитов, сыворотки крови (слева – уровни показателей до нормализации, справа – после нормализации).

Скачать (555KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Метод главных компонент (PCA) для различения пациентов с КРР I–II стадий с неблагоприятным исходом и стабилизацией.

Скачать (126KB)
Метаданные
4. Рис. 3. ROC-кривые моделей для установления прогноза при КРР: a – для эритроцитарной С16:0 – AUC 0,786 (95% ДИ 0,638–0,901); b – для сывороточной С20:2n-6 – AUC 0,716 (95% ДИ 0,57–0,853); c – для эритроцитарной С22:4n-6 – AUC 0,697 (95% ДИ 0,528–0,838); d – НЖК/ПНЖК в мембранах эритроцитов – AUC 0,689 (95% ДИ 0,53–0,841); e – перечень диагностических панелей, включающих различное число ЖК, с AUC 0,587–0,663; f – диагностическая модель, включающая эритроцитарные уровни С16:0, НЖК/ПНЖК, ННЖК, ПНЖК и сывороточный уровень С20:2n-6 [AUC 0,663 (95% ДИ 0,483–0,801)].

Скачать (324KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Степень вклада уровней ЖК мембран эритроцитов, сыворотки крови в различение пациентов с I–II стадиями КРР с неблагоприятным исходом и стабилизацией.

Скачать (100KB)
Метаданные

© ООО "Консилиум Медикум", 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
 
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».