Оценка результатов поверхностно-усиленной рамановской спектроскопии у женщин с доброкачественными и злокачественными заболеваниями эндометрия

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Введение. Цель исследования ― повышение эффективности ранней диагностики рака эндометрия у женщин и усовершенствование дифференциальной диагностики доброкачественных заболеваний и рака эндометрия с помощью анализа поверхностно-усиленного рамановского рассеяния плазмы крови.

Материалы и методы. Проведено исследование плазмы крови пациенток в возрасте 22–79 лет. В исследование включили 95 женщин. Всех пациенток разделили на 4 группы: в 1-ю группу вошли 29 женщин с аденокарциномой эндометрия, во 2-ю ― 31 пациентка с полипом эндометрия, в 3-ю ― 10 женщин с гиперплазией эндометрия; группу сравнения составили 25 здоровых женщин. Исследование плазмы крови проводили с помощью спектроскопии поверхностно-усиленного рамановского рассеяния (SERS ― surface-enhanced Raman spectroscopy). Для каждого исследуемого образца плазмы крови фиксировали 3 спектра рамановского рассеяния. Спектральные значения исследуемого SERS-субстрата c высушенными образцами оценивали на экспериментальном стенде, состоящем из спектрометрической системы RL785 («Фотон-Био», Россия) на основе ПЗС-детектора, источника лазерного излучения с длиной волны 785 нм и микроскопа ADF U300 (ADF, Китай). С целью реализации эффекта поверхностного усиления рамановского сигнала от плазмы крови мы применили серебряный субстрат на основе высушенного коллоида серебра.

Результаты. Авторы выполнили оценку и определили спектральные особенности и специфические признаки, характерные для аденокарциномы, полипов и гиперплазии эндометрия. Выявлены спектральные и количественные отличия для каждой патологии, необходимые для дифференцированной диагностики патологических тканей. Точность оптической диагностики при разделении классов аденокарциномы эндометрия относительно контрольной группы и гиперплазии эндометрия для калибровочного и проверочного набора спектров составила 87 и 85%, соответственно (чувствительность 66%, специфичность 92% для проверочного набора спектров). Точность разделения классов контрольной группы относительно гиперплазии и аденокарциномы эндометрия составили 86 и 85%, а гиперплазии эндометрия относительно контрольной группы и аденокарциномы эндометрия ― 81% для калибровочного и проверочного наборов спектров. Кроме этого, показано, что точность дифференциации аденокарциномы возрастает при разделении классов аденокарциномы и гиперплазии, включая полипы, и составила 93% для калибровочного набора спектров (чувствительность 96%, специфичность 90%) и 91% для проверочного набора (чувствительность 93%, специфичность 88%).

Заключение. Проведённое исследование показало возможность использования поверхностно-усиленной рамановской спектроскопии для дифференциальной экспресс-диагностики рака эндометрия и доброкачественных патологических состояний.

Об авторах

Владимир Михайлович Зуев

Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова

Email: vlzuev@bk.ru
ORCID iD: 0000-0001-8715-2020

д-р мед. наук, профессор

Россия, Москва

Дмитрий Валерьевич Лысцев

Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова

Автор, ответственный за переписку.
Email: doc.lyscev@gmail.com
ORCID iD: 0009-0006-3826-3174

аспирант

Россия, Москва

Дмитрий Николаевич Артемьев

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева

Email: artemyevdn@ssau.ru
ORCID iD: 0000-0002-1942-8205

канд. физ.-матем. наук, доцент

Россия, Самара

Людмила Алексеевна Братченко

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева

Email: shamina94@inbox.ru

канд. физ.-матем. наук

Россия, Самара

Владимир Игоревич Кукушкин

Институт физики твёрдого тела им. Ю.А. Осипьяна (ИФТТ РАН)

Email: kukushvi@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6731-9508

канд. физ.-матем. наук

Россия, Черноголовка

Татьяна Анатольевна Фёдорова

Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии им. акад. В.И. Кулакова

Email: t_fyodorova@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0001-6714-6344

д-р мед. наук, профессор

Россия, Москва

Оксана Анатольевна Быстрых

Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии им. акад. В.И. Кулакова

Email: ksana.77@inbox.ru

канд. мед. наук

Россия, Москва

Антон Анатольевич Ищенко

Национальный медицинский исследовательский центр «Лечебно-реабилитационный центр»

Email: ra2001_2001@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6673-3934

канд. мед. наук

Россия, Москва

Аида Владимировна Гилядова

Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова; Национальный медицинский исследовательский центр «Лечебно-реабилитационный центр»

Email: aida-benyagueva@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4343-4813

ассистент

Россия, Москва; Москва

Список литературы

  1. Сулима А.Н., Колесникова И.О., Давыдова А.А., Кривенцов М.А. Гистероскопическая и морфологическая оценка внутриматочной патологии в разные возрастные периоды // Журнал акушерства и женских болезней. 2020. Т. 69, № 2. С. 51–58. doi: 10.17816/JOWD69251-58
  2. Davis V.J., Dizon C.D., Minuk C.F. Rare cause of vaginal bleeding in early puberty // J Pediatr Adolesc Gynecol. 2005. Vol. 18, N. 2. P. 113–115. doi: 10.1016/j.jpag.2005.01.006
  3. Lee S.C., Kaunitz A.M., Sanchez-Ramos L., Rhatigan R.M. The oncogenic potential of endometrial polyps: a systematic review and meta-analysis // Obstet Gynecol. 2010. Vol. 116, N. 5. P. 1197–1205. doi: 10.1097/AOG.0b013e3181f74864
  4. Гинекология: национальное руководство / под ред. Г.М. Савельевой, Г.Т. Сухих, В.Н. Серова, В.Е. Радзинского, И.Б. Манухина. 2-е изд., перераб. и доп. Москва : ГЭОТАР-Медиа, 2020. С. 303–308.
  5. Lacey J.V.Jr, Chia V.M., Rush B.B., et al. Incidence rates of endometrial hyperplasia, endometrial cancer and hysterectomy from 1980 to 2003 within a large prepaid health plan // Int J Cancer. 2012. Vol. 131, N. 8. P. 1921–1929. doi: 10.1002/ijc.27457
  6. Reed S.D., Newton K.M., Clinton W.L., et al. Incidence of endometrial hyperplasia // Am J Obstet Gynecol. 2009. Vol. 200, N. 6. P. 678.e1–e6. doi: 10.1016/j.ajog.2009.02.032
  7. Злокачественные новообразования в России в 2020 году (заболеваемость и смертность) / под ред. А.Д. Каприна, В.В. Старинского, А.О. Шахзадовой. Москва : МНИОИ им. П.А. Герцена ― филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, 2021.
  8. Cote M.L., Alhajj T., Ruterbusch J.J., et al. Risk factors for endometrial cancer in black and white women: a pooled analysis from the Epidemiology of Endometrial Cancer Consortium (E2C2) // Cancer Causes Control. 2015. Vol. 26, N. 2. P. 287–296. doi: 10.1007/s10552-014-0510-3
  9. Казачкова Э.А., Затворницкая А.В., Воропаева Е.Е., Казачков Е.Е., Рогозина А.А. Клинико-анамнестические особенности и структура эндометрия женщин с гиперплазией слизистой оболочки матки в различные возрастные периоды // Уральский медицинский журнал. 2017. № 6. С. 18–22.
  10. Полякова Е.Н., Луценко Н.С., Гайдай Н.В. Диагностика гиперплазии эндометрия в рутинной гинекологической практике // Запорожский медицинский журнал. 2019. Т. 21, № 1. С. 95–99.
  11. Chen K.-H., Pan M.J., Jargalsaikhan Z., Ishdorj T.O., Tseng F.G. Development of Surface-Enhanced Raman Scattering (SERS)-Based Surface-Corrugated Nanopillars for Biomolecular Detection of Colorectal Cancer // Biosensors (Basel). 2020. Vol. 10, N. 11. P. 163. doi: 10.3390/bios10110163
  12. Cepeda-Pérez E., López-Luke T., Salas P., et al. SERS-active Au/SiO2 clouds in powder for rapid ex vivo breast adenocarcinoma diagnosis // Biomed Opt Express. 2016. Vol. 7, N. 6. P. 2407–2418. doi: 10.1364/BOE.7.002407
  13. Paraskevaidi M., Ashton K.M., Stringfellow H.F., et al. Raman spectroscopic techniques to detect ovarian cancer biomarkers in blood plasma // Talanta. 2018. Vol. 189. P. 281–288. doi: 10.1016/j.talanta.2018.06.084
  14. Li S., Li L., Zeng Q., et al. Characterization and noninvasive diagnosis of bladder cancer with serum surface enhanced Raman spectroscopy and genetic algorithms // Sci Rep. 2015. Vol. 5. P. 9582. doi: 10.1038/srep09582
  15. Artemyev D.N., Kukushkin V.I., Avraamova S.T., Aleksandrov N.S., Kirillov Yu.A. Using the Method of «Optical Biopsy» of Prostatic Tissue to Diagnose Prostate Cancer // Molecules. 2021. Vol. 26, N. 7. P. 1961. doi: 10.3390/molecules26071961
  16. Depciuch J., Barnaś E., Skręt-Magierło J., et al. Spectroscopic evaluation of carcinogenesis in endometrial cancer // Sci Rep. 2021. Vol. 11, N. 1. P. 9079. doi: 10.1038/s41598-021-88640-7
  17. Savitzky A., Golay M. Smoothing and Differentiation of Data by Simplified Least-Squares Procedures // Analytical Chemistry. 1964. Vol. 36. P. 1627–1639. doi: 10.1021/ac60214a047
  18. Baek S.-J., Park A., Ahn Y.-J., Choo J. Baseline correction using asymmetrically reweighted penalized least squares smoothing // The Analyst. 2015. Vol. 140. P. 250–257. doi: 10.1039/C4AN01061B
  19. Tahira M., Nawaz H., Majeed M.I., et al. Surface-enhanced Raman spectroscopy analysis of serum samples of typhoid patients of different stages // Photodiagnosis Photodyn Ther. 2021. Vol. 34. P. 102329. doi: 10.1016/j.pdpdt.2021.102329
  20. Feng Sh., Wang W., Tai I.T., et al. Label-free surface-enhanced Raman spectroscopy for detection of colorectal cancer and precursor lesions using blood plasma // Biomed Opt Express. 2015. Vol. 6, N. 9. P. 3494–3502. doi: 10.1364/BOE.6.003494
  21. Bratchenko L.A., Al-Sammarraie S.Z., Tupikova E.N., et al. Analyzing the serum of hemodialysis patients with end-stage chronic kidney disease by means of the combination of SERS and machine learning // Biomed Opt Express. 2022. Vol. 13, N. 9. P. 4926–4938. doi: 10.1364/BOE.455549
  22. Rubina S., Krishna C.M. Raman spectroscopy in cervical cancers: an update // J Cancer Res Ther. 2015. Vol. 11, N. 1. P. 10–17. doi: 10.4103/0973-1482.154065
  23. Parlatan U., Inanc M.T., Ozgor B.Yu., et al. Raman spectroscopy as a non-invasive diagnostic technique for endometriosis // Sci Rep. 2019. Vol. 9, N. 1. P. 19795. doi: 10.1038/s41598-019-56308-y
  24. Barnas E., Skret-Magierlo J., Skret A., et al. Simultaneous FTIR and Raman Spectroscopy in Endometrial Atypical Hyperplasia and Cancer // Int J Mol Sci. 2020. Vol. 21, N. 14. P. 4828. doi: 10.3390/ijms21144828
  25. Shangyuan F., Rong Ch., Juqiang L., et al. Gastric cancer detection based on blood plasma surface-enhanced Raman spectroscopy excited by polarized laser light // Biosens Bioelectron. 2011. Vol. 26, N. 7. P. 3167–3174. doi: 10.1016/j.bios.2010.12.020
  26. Shangyuan F., Rong Ch., Juqiang L., et al. Nasopharyngeal cancer detection based on blood plasma surface-enhanced Raman spectroscopy and multivariate analysis // Biosens Bioelectron. 2010. Vol. 25, N. 11. P. 2414–2419. doi: 10.1016/j.bios.2010.03.033
  27. Qian H., Wang Y., Ma Z., et al. Surface-Enhanced Raman Spectroscopy of Pretreated Plasma Samples Predicts Disease Recurrence in Muscle-Invasive Bladder Cancer Patients Undergoing Neoadjuvant Chemotherapy and Radical Cystectomy // Int J Nanomedicine. 2022. Vol. 17. P. 1635–1646. doi: 10.2147/IJN.S354590
  28. Bonifacio A., Dalla S.M., Spizzob R., et al. Surface-enhanced Raman spectroscopy of blood plasma and serum using Ag and Au nanoparticles: a systematic study // Anal Bioanal Chem. 2014. Vol. 406, N. 9–10. P. 2355–2365. doi: 10.1007/s00216-014-7622-1
  29. Movasaghi Z., Rehman S., Rehman I. Raman Spectroscopy of Biological Tissues // Applied Spectroscopy Reviews. 2007. Vol. 42, N. 5. P. 493–541. doi: 10.1080/05704920701551530
  30. Gelder J.D., Gussem K.D., Vandenabeele P., Moens L. Reference database of Raman spectra of biological molecules // J Raman Spectrosc. 2007. Vol. 38, N. 9. P. 1133–1147. doi: 10.1002/jrs.1734
  31. Hernández B., Pflüger F., Kruglik S.G., Ghomi M. Characteristic raman lines of phenylalanine analyzed by a multiconformational approach // J Raman Spectrosc. 2013. Vol. 44, N. 6. P. 827–833. doi: 10.1002/jrs.4290
  32. Song H., Peng J.S., Dong-Sheng Y., et al. Serum metabolic profiling of human gastric cancer based on gas chromatography/mass spectrometry // Braz J Med Biol Res. 2012. Vol. 45, N. 1. P. 78–85. doi: 10.1590/S0100-879X2011007500158
  33. Paraskevaidi M., Morais C.L.M., Ashton K.M., et al. Detecting Endometrial Cancer by Blood Spectroscopy: A Diagnostic Cross-Sectional Study // Cancers (Basel). 2020. Vol. 12, N. 5. P. 1256. doi: 10.3390/cancers12051256

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Усреднённые обработанные спектры поверхностно-усиленного рамановского рассеяния плазмы крови от образцов пациенток с гиперплазией и полипом эндометрия, а также аденокарциномой эндометрия в сравнении с контрольной группой.

Скачать (183KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Распределение важности переменных поверхностно-усиленных рамановских спектров плазмы крови в классификации образцов по патолого-ассоциированному признаку при реализации методов анализа экспериментальных данных на основе PLS-DA: а ― классы: контроль, полип + гиперплазия, аденокарцинома; b ― классы: полип + гиперплазия, аденокарцинома.

Скачать (383KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Точность дифференцировки аденокарциномы эндометрия относительно контрольной группы и группы гиперплазия эндометрия + полип эндометрия.

Скачать (111KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Точность дифференцировки аденокарциномы эндометрия относительно группы гиперплазия эндометрия + полип эндометрия (без контрольной группы).

Скачать (112KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2023



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».