Analysis of the incidence of lung cancer in the Krasnoyarsk Territory. Justification of the Introduction of innovative methods of early diagnosis

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

BACKGROUND: Lung cancer occupies a leading position in the overall structure of cancer incidence in the Krasnoyarsk Territory. Despite the positive results of the introduction of low-dose computed tomography and the current epidemiological situation caused by the new coronavirus infection COVID-19, there remains the potential to increase the detection and implementation of modern methods for the diagnosis of lung cancer.

AIM: The aim of the study was to study the incidence of lung cancer in the Krasnoyarsk Territory over the past 2012–2021 years, to build a forecast until 2030 and to search for leads in the diagnosis of this disease.

MATERIALS AND METHODS: The data of the regional cancer register and the data of the Territorial Body of the Federal State Statistics Service for the Krasnoyarsk Territory were used as a source of information. We calculated the intensive indicator of lung cancer incidence in the territory of the region and predicted the incidence until 2030, using Microsoft Excel.

RESULTS: Thus, the incidence of lung cancer in the Krasnoyarsk Territory increased by 4.6%, while the female incidence increased by 31.6% and the male incidence decreased by 2.7%. Incidence rates in the region exceed those typical for the city of Krasnoyarsk for the entire period of observation. The increase in incidence in the region for the period 2012–2021 was 4.3%, and in the city — 3.1%. The male population of the region, unlike Krasnoyarsk, is characterized by a slight increase in incidence. Female morbidity increased both in the region and in the city by 23.9% and 43.3%, respectively, during the observation period. The incidence of lung cancer in the region by 2030 may amount to 54.9 per 100 thousand population and in Krasnoyarsk — 41.0 per 100 thousand population. The absence of COVID-19 would provide a higher accuracy of the forecast — 66.9 and 43.8 per 100 thousand population, respectively.

CONCLUSION: Thus, over the past 10 years, an increase in lung cancer cases has been registered in the Krasnoyarsk Territory. The article provides examples of modern methods of screening and diagnosis of lung cancer, including the use of aptamers. The presented data indicates the need to improve approaches in detecting lung cancer and monitoring the effectiveness of antitumor therapy using innovative approaches.

About the authors

Ruslan A. Zukov

Professor V.F. Voino-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University; Krasnoyarsk Regional Clinical Oncology Center named after A.I. Kryzhanovsky

Author for correspondence.
Email: zukov_rus@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7210-3020
SPIN-code: 3632-8415

MD, Dr. Sci. (Med.), Professor

Russian Federation, Krasnoyarsk; Krasnoyarsk

Ivan P. Safontsev

Professor V.F. Voino-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University; Krasnoyarsk Regional Clinical Oncology Center named after A.I. Kryzhanovsky

Email: safoncev@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-8177-6788
SPIN-code: 1548-5565

MD, Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, Krasnoyarsk; Krasnoyarsk

Marina P. Klimenok

Krasnoyarsk Regional Clinical Oncology Center named after A.I. Kryzhanovsky

Email: klimenok71@mail.ru
ORCID iD: 0009-0001-7849-0770
SPIN-code: 7179-8793
Russian Federation, Krasnoyarsk

Tatyana E. Zabrodskaya

Krasnoyarsk Regional Clinical Oncology Center named after A.I. Kryzhanovsky

Email: zabrodskayate@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4987-5222
SPIN-code: 8365-3582
Russian Federation, Krasnoyarsk

Aleksey V. Krat

Professor V.F. Voino-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University; Krasnoyarsk Regional Clinical Oncology Center named after A.I. Kryzhanovsky

Email: kratAV@onkolog24.ru
ORCID iD: 0009-0006-5357-2637
SPIN-code: 2846-8592

MD, Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, Krasnoyarsk; Krasnoyarsk

Anna S. Kichkailo

Professor V.F. Voino-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University

Email: annazamay@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1054-4629
SPIN-code: 5387-9071

Dr. Sci. (Bio)

Russian Federation, Krasnoyarsk

Tatyana N. Zamay

Professor V.F. Voino-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University

Email: zamay@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-7493-8742
SPIN-code: 8799-8497

Dr. Sci. (Bio), Assistant Professor

Russian Federation, Krasnoyarsk

References

  1. Chhikara BS, Parang K. Global Cancer Statistics 2022: the trends projection analysis. Chemical Biology Letters. 2023;10(1):451
  2. Global Cancer Observatory (GLOBOCAN) [Internet]. [cited 2022 Dec 12]. Available from: https://gco.iarc.fr/
  3. Henley SJ, Ward EM, Scott S, et al. Annual report to the nation on the status of cancer, part I: National cancer statistics. Cancer. 2020;126(10):2225–2249. doi: 10.1002/cncr.32802
  4. Sohrabi C, Alsafi Z, O’Neill N, et al. World Health Organization declares global emergency: A review of the 2019 novel coronavirus (COVID-19). International Journal of Surgery. 2020;76:71–76. doi: 10.1016/j.ijsu.2020.02.034
  5. Kaprin AD, Starinskij VV, Shahzadova AO, editors. Malignant neoplasms in Russia in 2021 (incidence and mortality). Moscow: MNIOI im. P.A. Gercena – branch of NMRRC of the Ministry of Health of Russia; 2022. (In Russ)
  6. Kaprin AD, Starinskij VV, Petrova GV, editors. The state of oncological care to the population of Russia in 2021. Moscow: MNIOI im. P.A. Gercena – branch of NMRRC of the Ministry of Health of Russia; 2022. (In Russ)
  7. Zhuikova LD, Choynzonov EL, Ananina OA, Odintsova IN. Cancer Incidence in Siberia and Russian Far East. Siberian journal of oncology. 2019;18(6):5–11. (In Russ) doi: 10.21294/1814-4861-2019-18-6-5-11
  8. Maksimova TG, Popova IN. Econometrics: educational and methodical manual. Maksimova TG, Popova IN, editors. Saint Petersburg: Universitet ITMO; 2018. (In Russ)
  9. Merabishvili VM. The records of patients with postmortem diagnosis of cancer (population study at the federal district level). Siberian journal of oncology. 2022;21(3):5–11. (In Russ) doi: 10.21294/1814-4861-2022-21-3-5-11
  10. Levchenko EV. Screening of lung cancer. Practical Oncology. 2010;11(2):88–95. (In Russ)
  11. Kramer BS, Berg CD, Aberle DR, Prorok PC. Lung cancer screening with low-dose helical CT: results from the National Lung Screening Trial (NLST). Journal of Medical Screening. 2011;18(3):109–111. doi: 10.1258/jms.2011.011055
  12. Practical recommendations for the treatment of malignant tumors of the Russian Society of Clinical Oncology [Internet]. [cited 2022 Dec 5] Available from: https://rosoncoweb.ru/standarts/RUSSCO/2022/. (In Russ)
  13. Zamay TN, Zamay GS, Kolovskaya OS, et al. Current and prospective protein biomarkers of lung cancer. Cancers. 2017;9(12):155. doi: 10.3390/cancers9110155
  14. Prakash J, Rajamanickam K. Aptamers and their significant role in cancer therapy and diagnosis. Biomedicines. 2015;3(3):248–269. doi: 10.3390/biomedicines3030248
  15. Zhang Y, Chen Y, Han D, et al. Aptamers selected by cell-SELEX for application in cancer studies. Bioanalysis. 2010;2:907–918. doi: 10.4155/bio.10.46
  16. Wang RE, Zhang Y, Cai J, et al. Aptamer-based fluorescent biosensors. Current Medicinal Chemistry. 2011;18(27):4175–4184. doi: 10.2174/092986711797189637
  17. Ozerskaya AV, Zamay TN, Kolovskaya OS, et al. 11C-Radiolabeled Aptamer for Imaging of Tumor and Metastasis Using Positron Emission Tomography-Computed Tomography. Molecular Therapy — Nucleic Acids. 2021;26:1159–1172. doi: 10.1016/j.omtn.2021.10.020
  18. Zamay GS, Kolovskaya OS, Zamay TN, et al. Aptamers selected to postoperative lung adenocarcinoma detect circulating tumor cells in human blood. Molecular Therapy. 2015;23(9):1486–1496. doi: 10.1038/mt.2015.108
  19. Zamay GS, Ivanchenko T, Zamay TN, et al. DNA-aptamers for characterization of histological structure of lung adenocarcinoma. Molecular Therapy — Nucleic Acids. 2016;6:150–162. doi: 10.1016/j.omtn.2016.12.004
  20. Zamay GS, Zamay TN, Kolovskii VA, et al. Electrochemical aptasensor for lung cancer-related protein detection in crude blood plasma samples. Scientific Reports. 2016;6(1). doi: 10.1038/srep34350

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Dynamics of the intensive indicator of general lung cancer incidence in the Russian Federation and the Krasnoyarsk Territory in 2012–2021.

Download (121KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Dynamics of the intensive indicator of male lung cancer incidence in the Russian Federation and the Krasnoyarsk Territory in 2012–2021.

Download (108KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Dynamics of lung cancer incidence among the population of Krasnoyarsk and the Krasnoyarsk Territory (excluding Krasnoyarsk) in the period from 2012 to 2021.

Download (413KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Diagnosis of lung cancer based on aptamers: а — determination of blood plasma cancer markers by electrochemical detection; b — detection of circulating tumor cells; c — immunohistochemical characterization of the histological structure of lung cancer.

Download (317KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2022 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 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».