RU2336822C1 - Method for mammary gland cancer forecasting - Google Patents
Method for mammary gland cancer forecasting Download PDFInfo
- Publication number
- RU2336822C1 RU2336822C1 RU2007112702/14A RU2007112702A RU2336822C1 RU 2336822 C1 RU2336822 C1 RU 2336822C1 RU 2007112702/14 A RU2007112702/14 A RU 2007112702/14A RU 2007112702 A RU2007112702 A RU 2007112702A RU 2336822 C1 RU2336822 C1 RU 2336822C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- marker
- equal
- years
- disease
- urine
- Prior art date
Links
Landscapes
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к медицине, а именно к онкологии, и может быть использовано в качестве способа ранней диагностики рака молочной железы.The invention relates to medicine, namely to oncology, and can be used as a method for early diagnosis of breast cancer.
Известен способ прогнозирования генерализации рака молочной железы [патент RU 2204836, МПК 7 G01N 33/48; публ. БИМП №14, 20.05.2003, с.496, Кучерова Т.И., Владимирова Л.Ю., Неродо Г.А., Бинеева В.А., Верховцева А.И., Шатохина О.Н.], выбранный в качестве прототипа. В данном способе проводят диагностическое наблюдение больных раком молочной железы. Определяют тромбоцитарную активность МАО-Б в плазме крови, что обеспечивает доклиническое выявление генерализации рака молочной железы. При снижении тромбоцитарной активности МАО-Б в 4-6 раз по отношению к норме прогнозируют генерализацию процесса.A known method for predicting the generalization of breast cancer [patent RU 2204836, IPC 7 G01N 33/48; publ. BIMP No. 14, 05.20.2003, p.496, Kucherova T.I., Vladimirova L.Yu., Nerodo G.A., Bineeva V.A., Verkhovtseva A.I., Shatokhina O.N.], selected as a prototype. In this method, a diagnostic observation of patients with breast cancer is performed. The platelet activity of MAO-B in blood plasma is determined, which provides preclinical detection of breast cancer generalization. With a decrease in platelet activity of MAO-B by 4-6 times in relation to the norm, the generalization of the process is predicted.
Первым недостатком предлагаемого способа является использование в качестве маркера только одного показателя - тромбоцитарной активности МАО-Б в плазме крови.The first disadvantage of the proposed method is the use as a marker of only one indicator - platelet activity of MAO-B in blood plasma.
Вторым недостатком является применение способа в отношении уже больных раком молочной железы.The second disadvantage is the use of the method in relation to patients with breast cancer.
Третим недостатком способа является преимущественная информативность предлагаемого показателя тромбоцитарной активности МАО-Б в период генерализации процесса при наличии отдаленных метастазов, что делает невозможным применение способа в ранней диагностике рака молочной железы.The third disadvantage of the method is the predominant information content of the proposed platelet activity indicator MAO-B during the generalization of the process in the presence of distant metastases, which makes it impossible to use the method in the early diagnosis of breast cancer.
Задачей изобретения является разработка способа прогнозирования рака молочной железы на этапе лабораторного обследования путем увеличения количества показателей.The objective of the invention is to develop a method for predicting breast cancer at the stage of laboratory examination by increasing the number of indicators.
Поставленная задача достигается тем, что способ прогнозирования рака молочной железы включает исследование крови пациента. Дополнительно при обследовании определяют показатели: возраст, социальный статус, сопутствующие заболевания, количество моноцитов крови, скорость оседания эритроцитов (СОЭ), общий билирубин крови, креатинин крови, удельный вес мочи, реакцию мочи. Затем определяют прогностический коэффициент (ПК) для каждого показателя. В системе возраст при маркере до 20 лет устанавливают ПК равным (0), при маркере 20-29 лет - равным (-10), при маркере 30-39 лет - равным (-7), при маркере 40-49 лет - равным (+4), при маркере 50-59 лет - равным (+3), при маркере 60-69 лет - равным (+2), при маркере 70-79 лет - равным (+4), при маркере 80 и более лет - равным (-3). В системе социальный статус при маркере рабочие устанавливают ПК равным (+4), при маркере служащие - равным (-1), при маркере учащиеся - равным (0), при маркере безработные - равным (-12), при маркере пенсионеры и инвалиды труда (ИТР) - равным (+1). В системе сопутствующие заболевания при маркере заболевания желудочно-кишечного тракта (ЖКТ) устанавливают ПК равным (-10), при маркере заболевания сердечно-сосудистой системы - равным (+2), при маркере заболевания эндокринной системы - равным (+1,5), при маркере заболевания дыхательной системы - равным (0), при маркере заболевания опорно-двигательного аппарата - равным (0), при маркере заболевания мочеполовой системы - равным (-13), при маркере сочетание сопутствующий заболеваний - равным (-1), при маркере отсутствие сопутствующих заболеваний - равным (+2). В системе моноциты крови при маркере нет устанавливают ПК равным (0), при маркере 1-3% - равным (-2,5), при маркере 4-6% - равным (+2), при маркере 7-10% - равным (+2,5), при маркере более 10% - равным (0). В системе скорость оседания эритроцитов при маркере - 1-10 мм/ч устанавливают ПК равным (-1), при маркере 11-20 мм/ч - равным (-3), при маркере 21-30 мм/ч - равным (+7), при маркере 31-40 мм/ч - равным (0), при маркере более 40 мм/ч - равным (0). В системе общий билирубин при маркере менее 8,8 мкмоль/л устанавливают ПК равным (0), при маркере 8,8-17 мкмоль/л - равным (-1), при маркере более 17 мкмоль/л - равным (+5,5). В системе креатинин при маркере - менее 0,07 ммоль/л устанавливают ПК равным (+11), при маркере 0,07-0,17 - равным (-3), при маркере более 0,17 мкмоль/л - равным (0). В системе удельный вес мочи при маркере менее 1008 устанавливают ПК равным (0), при маркере 1008-1026 - равным (+2), при маркере более 1026 - равным (+6). В системе реакция мочи при маркере кислая устанавливают ПК равным (+3), при маркере нейтральная - равным (-3), при маркере щелочная - равным (-12). При сумме ПК от (-54,5) до (-21,5) прогнозируют низкую вероятность рака молочной железы, при сумме от (+11) до (+44,5) прогнозируют высокую вероятность рака молочной железы.The problem is achieved in that the method for predicting breast cancer includes a blood test of the patient. Additionally, during the examination, indicators are determined: age, social status, concomitant diseases, the number of blood monocytes, erythrocyte sedimentation rate (ESR), total blood bilirubin, blood creatinine, specific gravity of the urine, urine reaction. Then determine the prognostic factor (PC) for each indicator. In the system, the age with a marker up to 20 years is set to PC equal to (0), with a marker 20-29 years old - (-10), with a marker 30-39 years old - (-7), with a marker 40-49 years old - ( +4), with a marker of 50-59 years old - equal to (+3), with a marker of 60-69 years old - equal (+2), with a marker of 70-79 years old - equal (+4), with a marker of 80 and more years - equal to (-3). In the system, social status with a marker, workers set the PC to (+4), with a marker employees - equal (-1), with a marker students - equal (0), with a marker unemployed - equal (-12), with a marker pensioners and disabled people (Engineering) - equal to (+1). In the system, concomitant diseases with a marker of a disease of the gastrointestinal tract (GIT) set the PC to (-10), with a marker of a disease of the cardiovascular system - (+2), with a marker of a disease of the endocrine system - equal (+1.5), with a marker of a disease of the respiratory system - equal to (0), with a marker of a disease of the musculoskeletal system - equal to (0), with a marker of a disease of the genitourinary system - equal (-13), with a marker, a combination of concomitant diseases - equal to (-1), with a marker the absence of concomitant diseases - equal (+2). In the system, blood monocytes with a no marker set the PC to equal (0), with a 1-3% marker - equal to (-2.5), with a 4-6% marker - equal (+2), with a 7-10% marker (+2.5), with a marker of more than 10% - equal to (0). In the system, the erythrocyte sedimentation rate with a marker of 1-10 mm / h is set to PC equal to (-1), with a marker of 11-20 mm / h - equal to (-3), with a marker of 21-30 mm / h - equal to (+7 ), with a marker of 31-40 mm / h - equal to (0), with a marker of more than 40 mm / h - equal to (0). In the system, total bilirubin with a marker of less than 8.8 μmol / L is set to PC equal to (0), with a marker of 8.8-17 μmol / L - equal to (-1), with a marker of more than 17 μmol / L - equal to (+5, 5). In the creatinine system, when the marker is less than 0.07 mmol / L, the PC is set to (+11), when the marker is 0.07-0.17 - equal to (-3), when the marker is more than 0.17 mmol / L - equal to (0 ) In the system, the specific gravity of urine with a marker less than 1008 sets the PC to equal (0), with a marker 1008-1026 - equal to (+2), with a marker of more than 1026 - equal to (+6). In the system, the urine reaction with a sour marker is set to PC equal to (+3), with a neutral marker - equal to (-3), with an alkaline marker - equal to (-12). With a PC sum of (-54.5) to (-21.5), a low probability of breast cancer is predicted, with a sum of (+11) to (+44.5) a high probability of breast cancer is predicted.
Новизна способаThe novelty of the method
Данный способ позволяет прогнозировать рак молочной железы на этапе лабораторного обследования и применяется в ранней диагностике рака молочной железы, с использованием таких показателей как: возраст, социальный статус, сопутствующие заболевания, моноциты крови, скорость оседания эритроцитов, общий билирубин крови, креатинин крови, удельный вес мочи, реакция мочи. Способ отличается доступностью и простотой вычислений.This method allows to predict breast cancer at the stage of laboratory examination and is used in the early diagnosis of breast cancer, using indicators such as age, social status, concomitant diseases, blood monocytes, erythrocyte sedimentation rate, total blood bilirubin, blood creatinine, specific gravity urine, urine reaction. The method is characterized by accessibility and ease of calculation.
Значимость показателей доказывали, используя непараметрический критерий хи-квадрат (Таблица 1).The significance of the indicators was proved using the non-parametric chi-square test (Table 1).
Достоверно значимыми показателями оказались: возраст, социальный статус, сопутствующие заболевания, скорость оседания эритроцитов, моноциты крови, общий билирубин, креатинин крови, удельный вес и реакция мочи. По остальным показателям достоверной значимости найдено не было.Reliably significant indicators were: age, social status, concomitant diseases, erythrocyte sedimentation rate, blood monocytes, total bilirubin, blood creatinine, specific gravity and urine reaction. No reliable significance was found for other indicators.
Для прогнозирования рака молочной железы использовался метод отношения правдоподобия (Шиган Е.Н., 1973), следуя которому изначально расчитывают вероятности (Р) для каждого фактора в группе больных раком молочной железы и группе контроля (здоровые женщины), далее находят отношение вероятностей двух групп с получением коэффициентов правдоподобия (КП) (Таблица 2).To predict breast cancer, the likelihood ratio method was used (Shigan E.N., 1973), following which the probabilities (P) for each factor in the group of patients with breast cancer and the control group (healthy women) were initially calculated, and then the probability ratios of the two groups were found to obtain likelihood ratios (KP) (Table 2).
Полученный коэффициент правдоподобия логарифмируется и умножается на 10, с последующим округлением до целых значений (Гублер Е.В., 1964) и получением прогностического коэффициента (ПК) (Таблица 3)The obtained likelihood coefficient is logarithmized and multiplied by 10, followed by rounding to integer values (Gubler E.V., 1964) and obtaining the prognostic coefficient (PC) (Table 3)
По результатам исследования неинформативными оказались следующие показатели: в системе возраст - до 20 лет, в системе социальный статус - учащиеся, в системе сопутствующие заболевания - заболевания органов дыхания, опорно-двигательного аппарата, в системе моноциты - нет и более 10%, в системе СОЭ - 31-40 мм/ч и более 40 мм/ч, в системе общий билирубин - менее 8,8 ммоль/л, в системе креатинин - более 17 ммоль/л, в системе удельный вес мочи - менее 1008.According to the results of the study, the following indicators were uninformative: in the system, age - up to 20 years, in the system social status - students, in the system of concomitant diseases - diseases of the respiratory system, musculoskeletal system, in the monocyte system - no more than 10%, in the ESR system - 31-40 mm / h and more than 40 mm / h, in the system total bilirubin - less than 8.8 mmol / l, in the creatinine system - more than 17 mmol / l, in the system the specific gravity of urine is less than 1008.
Наибольшая вероятность рака молочной железы прогнозируется с учетом следующих показателей: возраст 40-49 лет, 70-79 лет, социальный статус - рабочие, с отсутствием сопутствующих заболеваний или заболеваниями сердечно-сосудистой системы, моноциты крови - 7-10%, СОЭ - 21-30 мм/ч, кислая реакция мочи, общий билирубин более 17 мкмоль/л, креатинин крови менее 0,07 ммоль/л, удельный вес мочи более 1026.The highest probability of breast cancer is predicted taking into account the following indicators: age 40-49 years, 70-79 years, social status - workers, with the absence of concomitant diseases or diseases of the cardiovascular system, blood monocytes - 7-10%, ESR - 21- 30 mm / h, acid reaction of urine, total bilirubin more than 17 μmol / L, blood creatinine less than 0.07 mmol / L, specific gravity of urine more than 1026.
Выделяется три группы вероятности рака молочной железы, посредством сложения сначала минимальных, а затем максимальных значений ПК по всем показателям. Полученный размах, между суммой наибольших и наименьших значений ПК, делится на три равные части, соответствующие группам вероятности рака молочной железы (Таблица №4).Three groups of probability of breast cancer are distinguished by first adding the minimum and then the maximum PC values for all indicators. The obtained range, between the sum of the largest and smallest PC values, is divided into three equal parts corresponding to the probability groups of breast cancer (Table No. 4).
Таким образом, наибольшая вероятность прогноза рака молочной железы при сумме ПК от 10,5 до 44,5.Thus, the greatest probability of prognosis of breast cancer with the amount of PC from 10.5 to 44.5.
Способ осуществляется следующим образом. Опрашивают больных с уточнением возраста, социального положения, наличия сопутствующих заболеваний. Проводится морфологическое исследование форменных элементов крови, с подсчетом моноцитов при помощи гематологического анализатора (ADVIA 60) и микроскопа, скорость оседания эритроцитов (СОЭ) - микрометодом Панченкова. Удельный вес, реакция (рН) мочи определяляется на электронном анализаторе (Combilyzer PLUS). Общий билирубин крови определяется методом Йендрассика-Грофа, креатинин - калориметрическим методом. Данные полученные по указанным методикам анализируются. Определяется диагностический коэффициент (ДК).The method is as follows. Patients are questioned with the specification of age, social status, and the presence of concomitant diseases. A morphological study of blood cells is carried out, with the counting of monocytes using a hematological analyzer (ADVIA 60) and a microscope, the erythrocyte sedimentation rate (ESR) is determined using the Panchenkov micromethod. The specific gravity, reaction (pH) of urine is determined on an electronic analyzer (Combilyzer PLUS). Total blood bilirubin is determined by the Yendrassik-Grof method, creatinine is determined by the calorimetric method. Data obtained by the indicated methods are analyzed. The diagnostic coefficient (DC) is determined.
Пример 1.Example 1
Больная К., 53 года, проживает в городе, рабочая. Обратилась с жалобой на узловое образование в правой молочной железе. Хронические соматические заболевания отрицает. Несколько лет назад выполнена операция по поводу фиброаденомы левой молочной железы. После осмотра онкологом выставлен диагноз: рак молочной железы, для верификации диагноза выполнена аспирационная пункционная биопсия. Выполнен общий анализ крови, мочи, биохимическое исследование крови (глюкоза, общий билирубин, общий белок, креатинин). Результаты общего анализа крови: Эритроциты - 3,81·1012, гемоглобин - 108 г/л, СОЭ - 5 мм/ч, эозинофилы - 7%, лимфоциты - 31%, моноциты - 10%, лейкоциты - 3,8·109. Результаты общего анализа мочи: реакция кислая, белок - отр., сахар - отр., удельный вес - 1016, эпителий - единичные в поле зрения, лейкоциты - единичные в поле зрения. Результаты биохимического исследования крови: креатинин - 0,049 ммоль/л, общий билирубин - 17,5 мкмоль/л, общий белок - 64 г/л, глюкоза - 5,1 ммоль/л.Patient K., 53 years old, lives in the city, working. She complained of nodular formation in the right mammary gland. Chronic somatic diseases denied. Several years ago, an operation was performed for fibroadenoma of the left breast. After examination by an oncologist, the diagnosis was made: breast cancer, an aspiration biopsy was performed to verify the diagnosis. A general analysis of blood and urine, a biochemical blood test (glucose, total bilirubin, total protein, creatinine) was performed. General blood test results: Red blood cells - 3.81 · 10 12 , hemoglobin - 108 g / l, ESR - 5 mm / h, eosinophils - 7%, lymphocytes - 31%, monocytes - 10%, white blood cells - 3.8 · 10 9 . The results of a general analysis of urine: acid reaction, protein - neg., Sugar - neg., Specific gravity - 1016, epithelium - single in the field of vision, white blood cells - single in the field of vision. Results of a biochemical blood test: creatinine - 0.049 mmol / L, total bilirubin - 17.5 μmol / L, total protein - 64 g / L, glucose - 5.1 mmol / L.
Возраст - +3Age - +3
Социальный статус - +4Social status - +4
Сопутствующие заболевания - +2Concomitant diseases - +2
Моноциты - +2,5Monocytes - +2.5
СОЭ - (-1)ESR - (-1)
Реакция мочи - +3Urine Reaction - +3
Удельный вес мочи - +2The specific gravity of urine is +2
Общий билирубин - +5,5Total bilirubin - +5.5
Креатинин - +11Creatinine - +11
Сумма ПК=3+4+2+2,5+(-1)+3+2+5,5+11=32Sum PC = 3 + 4 + 2 + 2.5 + (- 1) + 3 + 2 + 5.5 + 11 = 32
Полученная сумма ПК соответствует группе высокой вероятности рака молочной железы. Результат цитологического исследования: рак молочной железы.The resulting amount of PK corresponds to a high probability group for breast cancer. The result of cytological examination: breast cancer.
Пример 2.Example 2
Больная Л., 66 лет, проживает в городе, пенсионерка. Обратилась с жалобой на узловое образование в левой молочной железе. Около 5 лет страдает гипертонической болезнью, хроническим бронхитом. Онкологический анамнез не отягощен. После осмотра онкологом выставлен диагноз: узловая мастопатия. Выполнена аспирационная пункционная биопсия, общий анализ крови, общий анализ мочи, биохимия крови (глюкоза, общий билирубин, креатинин, общий белок). Результаты общего анализа крови: эритроциты - 3,73·1012, гемоглобин - 123 г/л, СОЭ - 15 мм/ч, эозинофилы - 2%, лимфоциты - 12%, моноциты - 7%, лейкоциты - 5,2·109. Результаты общего анализа мочи: реакция кислая, белок - отр., сахар - отр., удельный вес - 1015, эпителий - 1-2 в поле зрения, лейкоциты - единичные в поле зрения. Результаты биохимического исследования крови: креатинин - 0,069 ммоль/л, общий билирубин - 11,9 мкмоль/л, общий белок - 87,4 г/л, глюкоза - 5,6 ммоль/л.Patient L., 66 years old, lives in the city, retired. She complained of nodular formation in the left mammary gland. About 5 years old suffers from hypertension, chronic bronchitis. An oncological history is not burdened. After examination by an oncologist, he was diagnosed with nodular mastopathy. Performed aspiration puncture biopsy, general blood count, general urine analysis, blood biochemistry (glucose, total bilirubin, creatinine, total protein). The results of a general blood test: red blood cells - 3.73 · 10 12 , hemoglobin - 123 g / l, ESR - 15 mm / h, eosinophils - 2%, lymphocytes - 12%, monocytes - 7%, leukocytes - 5.2 · 10 9 . The results of a general urine analysis: acid reaction, protein - neg., Sugar - neg., Specific gravity - 1015, epithelium - 1-2 in the field of view, white blood cells - single in the field of view. Results of a biochemical blood test: creatinine - 0.069 mmol / L, total bilirubin - 11.9 μmol / L, total protein - 87.4 g / L, glucose - 5.6 mmol / L.
Возраст - +2Age - +2
Социальный статус - +1Social Status - +1
Сопутствующие заболевания - +2Concomitant diseases - +2
Моноциты - +2,5Monocytes - +2.5
СОЭ - (-3)ESR - (-3)
Реакция мочи - +1Urine Reaction - +1
Удельный вес мочи - +2The specific gravity of urine is +2
Общий билирубин - (-1)Total Bilirubin - (-1)
Креатинин - +11Creatinine - +11
Сумма ПК=2+1+2+2,5+(-3)+1+2+(-1)+11=17,5Sum PC = 2 + 1 + 2 + 2.5 + (- 3) + 1 + 2 + (- 1) + 11 = 17.5
Полученная сумма ПК соответствует группе высокой вероятности рака молочной железы. Результат цитологического исследования: рак молочной железы.The resulting amount of PK corresponds to a high probability group for breast cancer. The result of cytological examination: breast cancer.
Пример 3.Example 3
Больная Б., 58 лет, проживает в городе, пенсионерка. Обратилась с жалобой на боль и уплотнение в правой молочной железе. Миома матки в анамнезе, другие заболевания отрицает. После осмотра онкологом выставлен диагноз: мастопатия? Выполнена аспирационная пункционная биопсия, общий анализ крови, общий анализ мочи, биохимическое исследование крови (глюкоза, общий билирубин, креатинин, общий белок). Результаты общего анализа крови: эритроциты - 4,78·1012, гемоглобин - 155 г/л, СОЭ - 6 мм/ч, эозинофилы - 2%, лимфоциты - 32%, моноциты - 7%, лейкоциты - 4,8·109. Результаты общего анализа мочи: реакция кислая, белок - отр., сахар - отр., удельный вес - 1011, эпителий - 1-2 в поле зрения, лейкоциты - единичные в поле зрения. Результаты биохимического исследования крови: креатинин - 0,11 ммоль/л, общий билирубин - 13,0 мкмоль/л, общий белок - 80 г/л, глюкоза - 6,3 ммоль/л.Patient B., 58 years old, lives in the city, retired. She complained of pain and tightness in the right mammary gland. History of uterine fibroids, denies other diseases. After examination by an oncologist, she was diagnosed with mastopathy? Performed aspiration puncture biopsy, general blood count, general urinalysis, biochemical blood test (glucose, total bilirubin, creatinine, total protein). General blood test results: erythrocytes - 4.78 · 10 12 , hemoglobin - 155 g / l, ESR - 6 mm / h, eosinophils - 2%, lymphocytes - 32%, monocytes - 7%, leukocytes - 4.8 · 10 9 . The results of a general urinalysis: acid reaction, protein - neg., Sugar - neg., Specific gravity - 1011, epithelium - 1-2 in the field of view, white blood cells - single in the field of view. Results of a biochemical blood test: creatinine - 0.11 mmol / L, total bilirubin - 13.0 μmol / L, total protein - 80 g / L, glucose - 6.3 mmol / L.
Возраст - +3Age - +3
Социальный статус - +1Social Status - +1
Сопутствующие заболевания - +2Concomitant diseases - +2
Моноциты - +2,5Monocytes - +2.5
СОЭ - (-1)ESR - (-1)
Реакция мочи - +1Urine Reaction - +1
Удельный вес мочи - +2The specific gravity of urine is +2
Общий билирубин - (-1)Total Bilirubin - (-1)
Креатинин - (-3)Creatinine - (-3)
Сумма ПК=3+1+2+2,5+(-1)+1+2+(-1)+(-3)=6,5Sum PC = 3 + 1 + 2 + 2.5 + (- 1) + 1 + 2 + (- 1) + (- 3) = 6.5
Полученная сумма ПК соответствует группе средней (сомнительной) вероятности рака молочной железы. Результат цитологического исследования: пролиферативная мастопатия.The resulting amount of PC corresponds to the group of average (doubtful) probability of breast cancer. The result of cytological examination: proliferative mastopathy.
Таким образом, данный способ позволяет прогнозировать рак молочной железы на этапе лабораторного обследования и применятся в ранней диагностике рака молочной железы, характеризуется доступностью и простотой выполнения.Thus, this method allows to predict breast cancer at the stage of laboratory examination and is used in the early diagnosis of breast cancer, characterized by accessibility and ease of implementation.
Claims (1)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2007112702/14A RU2336822C1 (en) | 2007-04-05 | 2007-04-05 | Method for mammary gland cancer forecasting |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2007112702/14A RU2336822C1 (en) | 2007-04-05 | 2007-04-05 | Method for mammary gland cancer forecasting |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2336822C1 true RU2336822C1 (en) | 2008-10-27 |
Family
ID=40041913
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2007112702/14A RU2336822C1 (en) | 2007-04-05 | 2007-04-05 | Method for mammary gland cancer forecasting |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2336822C1 (en) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2547802C2 (en) * | 2013-04-15 | 2015-04-10 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Научно-исследовательский институт онкологии" Сибирского отделения Российской академии медицинских наук (ФГБУ "НИИ онкологии" СО РАМН) | Method for prediction of risk of detection of minor breast cancer accompanying fibrocystic breast disease |
RU2559152C1 (en) * | 2014-09-03 | 2015-08-10 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Ростовский научно-исследовательский онкологический институт" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for prediction of hormone-dependent breast cancer |
RU2611343C1 (en) * | 2015-12-01 | 2017-02-21 | Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тверской государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ГБОУ ВПО Тверской ГМУ Минздрава России) | Method of prediction of risk of developing new growths of oral mucosa in patients aged over 40 years |
RU2631940C1 (en) * | 2016-05-05 | 2017-09-28 | Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ярославский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Means for breast cancer prediction |
-
2007
- 2007-04-05 RU RU2007112702/14A patent/RU2336822C1/en not_active IP Right Cessation
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
СДВИЖКОВ A.M. и др. О месте радиотермометрии в маммологической практике. Актуальные проблемы маммологии. - М., 2002, с.28-40. HENSELL D.M., et al. The accuracy of mammography alone and in combination with clinical examination and cytology in the detection of breast cancer. // Clin. Radiol. - 1988. - Vol.39, №2. - P. 150-153. * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2547802C2 (en) * | 2013-04-15 | 2015-04-10 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Научно-исследовательский институт онкологии" Сибирского отделения Российской академии медицинских наук (ФГБУ "НИИ онкологии" СО РАМН) | Method for prediction of risk of detection of minor breast cancer accompanying fibrocystic breast disease |
RU2559152C1 (en) * | 2014-09-03 | 2015-08-10 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Ростовский научно-исследовательский онкологический институт" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for prediction of hormone-dependent breast cancer |
RU2611343C1 (en) * | 2015-12-01 | 2017-02-21 | Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тверской государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ГБОУ ВПО Тверской ГМУ Минздрава России) | Method of prediction of risk of developing new growths of oral mucosa in patients aged over 40 years |
RU2631940C1 (en) * | 2016-05-05 | 2017-09-28 | Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ярославский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Means for breast cancer prediction |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11873527B2 (en) | Methods and computer products for measuring the amount of cells of a particular cell lineage | |
CN111172279B (en) | Model for diagnosing lung cancer by combined detection of peripheral blood methylation gene and IDH1 | |
CN108169490B (en) | Combined protein for evaluating prognosis of glioblastoma and application thereof | |
RU2336822C1 (en) | Method for mammary gland cancer forecasting | |
Du et al. | Establishment and development of the personalized criteria for microscopic review following multiple automated routine urinalysis systems | |
CN112946276B (en) | Postoperative recurrence risk prediction system for stage I lung adenocarcinoma patient and application thereof | |
RU2445915C1 (en) | Method for prediction of risk of decreasing body resistance to acute respiratory diseases in children between ages of 3 to 7 by secretory immunoglobulin a avidity index | |
RU2587333C1 (en) | Method for prediction of pregnancy in vitro fertilisation and embryo transfer | |
CN115561468B (en) | Method for assessing risk of suffering from tumor or specific tumor | |
CN114636826A (en) | Application of CD177+ neutrophils in preparation of detection product for neonatal necrotizing enterocolitis | |
CN115719649B (en) | Construction and application of Sjogren syndrome diagnosis model | |
RU2805941C1 (en) | Method for complex preoperative differential diagnosis of benign and malignant nodules of the thyroid gland | |
Hou et al. | The role of a semi-automated NanoVelcro system in capturing circulating tumor cells and evaluating their prognostic value for gestational choriocarcinoma | |
CN111537424B (en) | System for assessing prognosis of patient with glioma based on peripheral blood cells | |
US20240229103A1 (en) | Methods and computer products for measuring the amount of cells of a particular cell lineage | |
CN105699367B (en) | A kind of molecular marker and its application for preparing biomarker reagent | |
RU2336823C1 (en) | Method for differential diagnostics of mammary gland cancer and central broken breast | |
RU2783304C1 (en) | Method for preoperative differential diagnosis of benign and malignant nodular formations of the thyroid gland | |
Maulidan et al. | Diagnostic value of urinary dysmorphic erythrocytes in SLE patients with three different methods | |
Tsai et al. | Machine learning in prediction of bladder cancer on clinical laboratory data. Diagnostics 2022; 12: 203 | |
CN113481293B (en) | Molecular marker for diagnosing diabetic nephropathy and product and application thereof | |
CN115050467A (en) | Novel diagnosis nomogram model based on serology and ultrasonic discovery | |
Kamoliddinovna | MODERN TYPES OF IMMUNOENZYME ANALYSIS METHODS OLD PROBLEMS | |
Djulbegoviĉ et al. | A new algorithm for diagnosis of anemia | |
Graf et al. | 19 The Effect of Cancer Whole Exome Sequencing and Transcriptome Analysis (cWES) on the Utilization of Traditional Molecular Diagnostic Testing and Overall Survival in Pediatric Blood Cancer Care |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20090406 |