Возможность выявления триптаза-позитивных тучных клеток, ассоциированных с опухолью при спорадической медуллярной карциноме щитовидной железы

Обоснование. На сегодняшний день в литературе не описаны исследования, направленные на изучение значения тучных клеток в развитии спорадической медуллярной карциномы щитовидной железы. В то же время доказано их участие в прогрессировании эпителиальных злокачественных новообразований различных локализаций. Кроме того, установлено, что количество тучных клеток может служить независимым предиктором длительного выживания без прогрессирования у пациентов с нейроэндокринными опухолями поджелудочной железы.

Цель — оценить возможности иммуногистохимической детекции тучных клеток в опухолевом микроокружении спорадической медуллярной карциномы щитовидной железы.

Методы. Исследование проведено на гистологических срезах образцов спорадической медуллярной карциномы щитовидной железы с применением иммуногистохимической детекции триптазы в тучных клетках. Далее проведено обучение модели свёрточной нейронной сети (CNN, convolutional neural network) для сегментации положительно окрашенных клеток с последующим расчётом результатов.

Результаты. Выявлен ряд потенциально клинически значимых показателей, таких как: взаимосвязь количества тучных клеток в строме щитовидной железы с возрастом пациентов; корреляция количества тучных клеток в опухоли со стадией Т согласно классификации TNM (8-е издание); особенности солокализации тучных клеток с иными клетками опухолевого микроокружения.

Заключение. Проведённое исследование подтвердило наличие тучных клеток в строме медуллярной карциномы щитовидной железы и выявило их количественные различия в зависимости от размера узла. Обнаруженное активное воздействие тучных клеток на атипичные клетки спорадической медуллярной карциномы щитовидной железы и другие компоненты опухолевого микроокружения является важными критерием для интерпретации биологических эффектов тучных клеток в отношении данного типа опухоли и заслуживает дополнительного анализа с целью разработки диагностических алгоритмов и повышения объективности прогноза.