RU2771855C2 - Method for determining the individual risk of forming squamous cell lung cancer based on the analysis of the sputum microbiome - Google Patents
Method for determining the individual risk of forming squamous cell lung cancer based on the analysis of the sputum microbiome Download PDFInfo
- Publication number
- RU2771855C2 RU2771855C2 RU2020135254A RU2020135254A RU2771855C2 RU 2771855 C2 RU2771855 C2 RU 2771855C2 RU 2020135254 A RU2020135254 A RU 2020135254A RU 2020135254 A RU2020135254 A RU 2020135254A RU 2771855 C2 RU2771855 C2 RU 2771855C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- lung cancer
- marker
- risk
- predisposing
- content
- Prior art date
Links
- 206010058467 Lung neoplasm malignant Diseases 0.000 title claims abstract description 67
- 201000005202 lung cancer Diseases 0.000 title claims abstract description 67
- 206010036790 Productive cough Diseases 0.000 title claims abstract description 16
- 210000003802 Sputum Anatomy 0.000 title claims abstract description 16
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims description 11
- 244000005700 microbiome Species 0.000 title description 13
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 claims abstract description 16
- 241000193830 Bacillus <bacterium> Species 0.000 claims abstract description 6
- 241000606790 Haemophilus Species 0.000 claims abstract description 6
- 241000194017 Streptococcus Species 0.000 claims abstract description 6
- 241000193985 Streptococcus agalactiae Species 0.000 claims abstract description 6
- 229940030998 Streptococcus agalactiae Drugs 0.000 claims abstract description 6
- 241000736262 Microbiota Species 0.000 claims description 7
- 108020004465 16S Ribosomal RNA Proteins 0.000 claims description 5
- 239000003550 marker Substances 0.000 abstract description 19
- 230000001681 protective Effects 0.000 abstract description 15
- 230000002068 genetic Effects 0.000 abstract description 10
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 4
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 210000004027 cells Anatomy 0.000 description 12
- 208000006545 Chronic Obstructive Pulmonary Disease Diseases 0.000 description 10
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 description 9
- 229920003013 deoxyribonucleic acid Polymers 0.000 description 9
- 210000004072 Lung Anatomy 0.000 description 8
- 230000001580 bacterial Effects 0.000 description 8
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 6
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 6
- 210000004698 Lymphocytes Anatomy 0.000 description 5
- 231100000005 chromosome aberration Toxicity 0.000 description 5
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 5
- 230000035533 AUC Effects 0.000 description 4
- 208000005623 Carcinogenesis Diseases 0.000 description 4
- 102000018358 Immunoglobulins Human genes 0.000 description 4
- 108060003951 Immunoglobulins Proteins 0.000 description 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 4
- 230000036952 cancer formation Effects 0.000 description 4
- 230000000711 cancerogenic Effects 0.000 description 4
- 231100000504 carcinogenesis Toxicity 0.000 description 4
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 4
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 4
- NVWLPCPCSZOUCO-UHFFFAOYSA-N 2-[[2-[[2-[[2-[[2-[[2-[[2-[[2-amino-3-(4-hydroxyphenyl)propanoyl]amino]acetyl]amino]acetyl]amino]-3-phenylpropanoyl]amino]-4-methylsulfanylbutanoyl]amino]-5-(diaminomethylideneamino)pentanoyl]amino]acetyl]amino]-4-methylpentanoic acid Chemical compound C=1C=C(O)C=CC=1CC(N)C(=O)NCC(=O)NCC(=O)NC(C(=O)NC(CCSC)C(=O)NC(CCCN=C(N)N)C(=O)NCC(=O)NC(CC(C)C)C(O)=O)CC1=CC=CC=C1 NVWLPCPCSZOUCO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 208000006673 Asthma Diseases 0.000 description 3
- 210000004369 Blood Anatomy 0.000 description 3
- 206010064912 Malignant transformation Diseases 0.000 description 3
- 102100005703 PENK Human genes 0.000 description 3
- 102000004965 antibodies Human genes 0.000 description 3
- 108090001123 antibodies Proteins 0.000 description 3
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 3
- 231100000357 carcinogen Toxicity 0.000 description 3
- 239000003183 carcinogenic agent Substances 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 108010041071 proenkephalin Proteins 0.000 description 3
- 230000000241 respiratory Effects 0.000 description 3
- 210000001519 tissues Anatomy 0.000 description 3
- CYTCTRAEJYIZRX-UHFFFAOYSA-N (9a-hydroxy-3,5a-dimethyl-9-methylidene-2-oxo-3,3a,4,5,6,7,8,9b-octahydrobenzo[g][1]benzofuran-6-yl) acetate Chemical compound C1CC2(C)C(OC(C)=O)CCC(=C)C2(O)C2C1C(C)C(=O)O2 CYTCTRAEJYIZRX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 241000701022 Cytomegalovirus Species 0.000 description 2
- 231100000277 DNA damage Toxicity 0.000 description 2
- 230000035520 G1 Phase Effects 0.000 description 2
- 230000010190 G1 phase Effects 0.000 description 2
- 241000700586 Herpesviridae Species 0.000 description 2
- 241000701044 Human gammaherpesvirus 4 Species 0.000 description 2
- 208000009856 Lung Disease Diseases 0.000 description 2
- 241000588652 Neisseria gonorrhoeae Species 0.000 description 2
- 206010035664 Pneumonia Diseases 0.000 description 2
- 210000002966 Serum Anatomy 0.000 description 2
- 210000003462 Veins Anatomy 0.000 description 2
- 241000700605 Viruses Species 0.000 description 2
- 229920000392 Zymosan Polymers 0.000 description 2
- 230000001154 acute Effects 0.000 description 2
- 239000000427 antigen Substances 0.000 description 2
- 102000038129 antigens Human genes 0.000 description 2
- 108091007172 antigens Proteins 0.000 description 2
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 description 2
- 238000010241 blood sampling Methods 0.000 description 2
- 239000000969 carrier Substances 0.000 description 2
- 210000000038 chest Anatomy 0.000 description 2
- 230000001684 chronic Effects 0.000 description 2
- 239000003246 corticosteroid Substances 0.000 description 2
- KJUGUADJHNHALS-UHFFFAOYSA-O hydron;2H-tetrazole Chemical compound C1=NN=[NH+]N1 KJUGUADJHNHALS-UHFFFAOYSA-O 0.000 description 2
- 230000002401 inhibitory effect Effects 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 230000000813 microbial Effects 0.000 description 2
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 2
- 239000002773 nucleotide Substances 0.000 description 2
- 125000003729 nucleotide group Chemical group 0.000 description 2
- 230000000771 oncological Effects 0.000 description 2
- 230000000242 pagocytic Effects 0.000 description 2
- 239000011886 peripheral blood Substances 0.000 description 2
- 229920003255 poly(phenylsilsesquioxane) Polymers 0.000 description 2
- 230000035755 proliferation Effects 0.000 description 2
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 2
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 2
- 230000002685 pulmonary Effects 0.000 description 2
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 2
- 230000002269 spontaneous Effects 0.000 description 2
- 230000004083 survival Effects 0.000 description 2
- 229920002287 Amplicon Polymers 0.000 description 1
- 206010004017 Bacterial disease carrier Diseases 0.000 description 1
- 241000605059 Bacteroidetes Species 0.000 description 1
- 206010006187 Breast cancer Diseases 0.000 description 1
- 102000004040 Capsid Proteins Human genes 0.000 description 1
- 108090000565 Capsid Proteins Proteins 0.000 description 1
- 102000003903 Cyclin-Dependent Kinases Human genes 0.000 description 1
- 108090000266 Cyclin-Dependent Kinases Proteins 0.000 description 1
- 102000004127 Cytokines Human genes 0.000 description 1
- 108090000695 Cytokines Proteins 0.000 description 1
- 230000007067 DNA methylation Effects 0.000 description 1
- 230000033616 DNA repair Effects 0.000 description 1
- 210000003743 Erythrocytes Anatomy 0.000 description 1
- 241000588724 Escherichia coli Species 0.000 description 1
- 206010017758 Gastric cancer Diseases 0.000 description 1
- 206010071602 Genetic polymorphism Diseases 0.000 description 1
- 208000001786 Gonorrhea Diseases 0.000 description 1
- 206010018612 Gonorrhoea Diseases 0.000 description 1
- 241000700588 Human alphaherpesvirus 1 Species 0.000 description 1
- 241000701074 Human alphaherpesvirus 2 Species 0.000 description 1
- 238000000585 Mann–Whitney U test Methods 0.000 description 1
- 206010027476 Metastasis Diseases 0.000 description 1
- 108020004388 MicroRNAs Proteins 0.000 description 1
- 210000003097 Mucus Anatomy 0.000 description 1
- 208000002154 Non-Small-Cell Lung Carcinoma Diseases 0.000 description 1
- 208000004361 Obstructive Lung Disease Diseases 0.000 description 1
- 229920000265 Polyparaphenylene Polymers 0.000 description 1
- 241000192142 Proteobacteria Species 0.000 description 1
- 229940055023 Pseudomonas aeruginosa Drugs 0.000 description 1
- 241000589517 Pseudomonas aeruginosa Species 0.000 description 1
- 208000008128 Pulmonary Tuberculosis Diseases 0.000 description 1
- 206010037660 Pyrexia Diseases 0.000 description 1
- 206010038683 Respiratory disease Diseases 0.000 description 1
- 229940076185 Staphylococcus aureus Drugs 0.000 description 1
- 241000191967 Staphylococcus aureus Species 0.000 description 1
- 241001312524 Streptococcus viridans Species 0.000 description 1
- 210000001744 T-Lymphocytes Anatomy 0.000 description 1
- 208000009470 Ventilator-Associated Pneumonia Diseases 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive Effects 0.000 description 1
- 230000004520 agglutination Effects 0.000 description 1
- 230000024126 agglutination involved in conjugation with cellular fusion Effects 0.000 description 1
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 239000000560 biocompatible material Substances 0.000 description 1
- 238000001574 biopsy Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 150000003943 catecholamines Chemical class 0.000 description 1
- 238000002512 chemotherapy Methods 0.000 description 1
- 231100000244 chromosomal damage Toxicity 0.000 description 1
- 230000004154 complement system Effects 0.000 description 1
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 1
- 230000000875 corresponding Effects 0.000 description 1
- 230000018732 detection of tumor cell Effects 0.000 description 1
- 201000009910 diseases by infectious agent Diseases 0.000 description 1
- 229940079593 drugs Drugs 0.000 description 1
- 210000002919 epithelial cells Anatomy 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 description 1
- 230000002757 inflammatory Effects 0.000 description 1
- 239000003112 inhibitor Substances 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory Effects 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 1
- 229920001239 microRNA Polymers 0.000 description 1
- 239000002679 microRNA Substances 0.000 description 1
- 230000002906 microbiologic Effects 0.000 description 1
- 238000007431 microscopic evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000000051 modifying Effects 0.000 description 1
- 238000002703 mutagenesis Methods 0.000 description 1
- 231100000350 mutagenesis Toxicity 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 210000000056 organs Anatomy 0.000 description 1
- MYMOFIZGZYHOMD-UHFFFAOYSA-N oxygen Chemical compound O=O MYMOFIZGZYHOMD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 230000001717 pathogenic Effects 0.000 description 1
- 230000037361 pathway Effects 0.000 description 1
- 238000003752 polymerase chain reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000001737 promoting Effects 0.000 description 1
- 210000002345 respiratory system Anatomy 0.000 description 1
- 230000004043 responsiveness Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 230000028327 secretion Effects 0.000 description 1
- 230000000391 smoking Effects 0.000 description 1
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 1
- 241000894007 species Species 0.000 description 1
- 201000011549 stomach cancer Diseases 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000002626 targeted therapy Methods 0.000 description 1
- 239000000439 tumor marker Substances 0.000 description 1
Abstract
Description
Изобретение относится к области онкологии, генетики человека и может быть использовано для прогнозирования риска возникновения плоскоклеточного рака легких (РЛ) у мужчин. В 60-80% случаев РЛ выявляется уже на поздних стадиях, с метастазами. Несмотря на внедрение химиотерапевтических препаратов нового поколения и методов таргетной терапии, 5-летняя общая выживаемость по-прежнему крайне низкая. Ежегодный скрининг РЛ с использованием низкодозной компьютерной томографии показал высокую чувствительность метода и снижение смертности на 20%, однако специфичность такой диагностики не велика (даже в ведущих скрининговых центрах мира). К основной причине формирования РЛ относят курение (de Groot, P. & Munden, R. F. Lung cancer epidemiology, risk factors, and prevention. Radiol. Clin. North. Am. 50, 863-876, https://doi.org/10.1016/j.rcl.2012.06.006 (2012)). В то же время от 15 до 25% случаев РЛ регистрируются у некурящих. Риск злокачественной трансформации увеличивается с возрастом, чаще встречается у мужчин, превалирует у лиц, контактировавших с производственными канцерогенами. Свой вклад вносит контакт с канцерогенами в бытовых условиях и общее состояние бронхолегочной системы (хронические заболевания легочной системы) (Schwartz, A.G. Epidemiology of Lung Cancer / A.G. Schwartz, MX. Cote // Adv Exp Med Biol. - 2016. - V. 893. - P. 21-41; Wu, M.F. Post-inhaled corticosteroid pulmonary tuberculosis and pneumonia increases lung cancer in patients with COPD / MJF. Wu, ZJL Jian, LY. Huang et al. // BMC Cancer. -2016. - V. 16(1). - P. 778; De Groot, P.M. The epidemiology of lung cancer / P.M. de Groot, C.C. Wu, B.W. Carter et al. // Transl Lung Cancer Res. - 2018. - V. 7(3). - P. 220-233).The invention relates to the field of oncology, human genetics and can be used to predict the risk of squamous cell lung cancer (LC) in men. In 60-80% of cases, LC is detected already in the later stages, with metastases. Despite the introduction of new generation chemotherapy drugs and targeted therapies, the 5-year overall survival is still extremely low. Annual screening of LC using low-dose computed tomography showed a high sensitivity of the method and a 20% reduction in mortality, but the specificity of such a diagnosis is not high (even in the leading screening centers in the world). Smoking is considered the main cause of the formation of LC (de Groot, P. & Munden, R. F. Lung cancer epidemiology, risk factors, and prevention. Radiol. Clin. North. Am. 50, 863-876, https://doi.org/10.1016 /j.rcl.2012.06.006 (2012)). At the same time, from 15 to 25% of cases of LC are registered in non-smokers. The risk of malignant transformation increases with age, is more common in men, and prevails in people who have been in contact with industrial carcinogens. Contact with carcinogens at home and the general condition of the bronchopulmonary system (chronic diseases of the pulmonary system) contributes (Schwartz, A.G. Epidemiology of Lung Cancer / A.G. Schwartz, MX. Cote // Adv Exp Med Biol. - 2016. - V. 893. - P. 21-41; Wu, M.F. Post-inhaled corticosteroid pulmonary tuberculosis and pneumonia increases lung cancer in patients with COPD / MJF. Wu, ZJL Jian, LY. Huang et al. // BMC Cancer. -2016. - V. 16(1) - P. 778; De Groot, P. M. The epidemiology of lung cancer / P. M. de Groot, C. C. Wu, B. W. Carter et al. // Transl Lung Cancer Res. - 2018. - V. 7(3). - P. 220-233).
Различные гистопатологические, клинические характеристики РЛ, а также отличия в этиологии подтипов заболевания, свидетельствуют о гетерогенности, и требуют индивидуального подхода в его исследованиях (De Sousa, V.M.L. Heterogeneity in Lung Cancer / V.M.L. De Sousa, L. Carvalho // Pathobiology. - 2018. - V. 85(1-2). - P. 96-107). Однако до сих пор непонятен комплекс факторов, способных модулировать канцерогенные эффекты и тем самым определять индивидуальную чувствительность к риску формирования онкопатологии легкого.Various histopathological, clinical characteristics of LC, as well as differences in the etiology of subtypes of the disease, indicate heterogeneity and require an individual approach in its studies (De Sousa, V.M.L. Heterogeneity in Lung Cancer / V.M.L. De Sousa, L. Carvalho // Pathobiology. - 2018. - V. 85(1-2) - P. 96-107). However, the complex of factors that can modulate carcinogenic effects and thereby determine individual sensitivity to the risk of developing lung cancer is still not understood.
Применение биологических онкомаркеров может обеспечить более раннее и точное выявление заболевания и прогнозировать развитие РЛ в группах высокого риска. Поиски оптимальных онкомаркеров ведутся не только в опухолевых тканях, но и в легкодоступном биологическом материале (кровь, мокрота, лаваж, выдыхаемый воздух и др.), что дает возможность проводить раннюю диагностику до оперативных вмешательств и позволяет избежать проблем, связанных с генетической гетерогенностью опухолей. Активно изучаются такие молекулярные маркеры, как специфические протеины, антитела к опухолевым антигенам, микроРНК, профиль метилирования ДНК, циркулирующая опухолевая ДНК, фрагменты системы комплемента, хромосомные аберрации, однонуклеотидные замены (SNPs) (Ooki A, Maleki Z, Tsay JJ, Goparaju С, Brait M, Turaga N, Nam HS, Rom WN, Pass HI, Sidransky D, Guerrero-Preston R, Hoque MO A Panel of Novel Detection and Prognostic Methylated DNA Markers in Primary Non-Small Cell Lung Cancer and Serum DNA. Clin Cancer Res. 2017 23(22):7141-7152. doi:10.1158/1078-0432.CCR-17-1222). Большинство из этих методов ориентированы на ранее выявление опухолевых клеток, но не на обнаружение маркеров канцерогенеза в стадии инициации и промоции.The use of biological tumor markers can provide earlier and more accurate detection of the disease and predict the development of LC in high-risk groups. The search for optimal tumor markers is carried out not only in tumor tissues, but also in readily available biological material (blood, sputum, lavage, exhaled air, etc.), which makes it possible to carry out early diagnosis before surgical interventions and avoid problems associated with the genetic heterogeneity of tumors. Molecular markers such as specific proteins, antibodies to tumor antigens, miRNAs, DNA methylation profile, circulating tumor DNA, fragments of the complement system, chromosomal aberrations, single nucleotide substitutions (SNPs) are actively studied (Ooki A, Maleki Z, Tsay JJ, Goparaju C, Brait M, Turaga N, Nam HS, Rom WN, Pass HI, Sidransky D, Guerrero-Preston R, Hoque MO A Panel of Novel Detection and Prognostic Methylated DNA Markers in Primary Non-Small Cell Lung Cancer and Serum DNA.Clin Cancer Res 2017 23(22):7141-7152 doi:10.1158/1078-0432.CCR-17-1222). Most of these methods are focused on the early detection of tumor cells, but not on the detection of markers of carcinogenesis at the stage of initiation and promotion.
Известны способы биологической индикации повышенного риска рака различных локализаций, основанные на определении в лимфоцитах периферической крови обследуемого повышенного уровня хромосомных аберраций (ХА) (Bonassi, S. Chromosomal aberration frequency in lymphocytes predicts the risk of cancer: results from a pooled cohort study of 22 358 subjects in 11 countries / S. Bonassi, H. Norppa, M. Ceppi et al // Carcinogenesis. - 2008 - V. 29(6). - P. 1178-1183. - doi:10.1093/carcin/bgn075; Vodicka, P. Chromosomal damage in peripheral blood lymphocytes of newly diagnosed cancer patients and healthy controls / P. Vodicka, Z. Polivkova, S. Sytarova etal // Carcinogenesis. - 2010. - V. 31. - P. 1238-1241; Vodenkova, S. Structural chromosomal aberrations as potential risk markers in incident cancer patients / S. Vodenkova, Z. Polivkova, L. Musak, et al. // Mutagenesis. - 2015. - V. 30(4). - P. 557-620). Исследования предиктивной значимости ХА в отношении риска рака легкого у населения угледобывающего региона свидетельствуют о том, что превышение фонового уровня ХА даже на 1% может приводить к возрастанию риска немелкоклеточного РЛ на 70% (Minina, V.I. Polymorphisms in DNA repair genes in lung cancer patients living in a coal-mining region / Minina V.I, Bakanova M.L., Soboleva O.A., Ryzhkova A.V., Titov R.A., Savchenko Y.A., Sinitsky M.Y., Voronina E.N., Titov V.A., Glushkov A.N. II Eur J Cancer Prev. - 2019. - V. 28(6) - P. 522-528. doi:10.1097/CEJ.0000000000000504). Недостатком такого подхода можно считать необходимость забора крови из вены (инвазивный метод).There are known methods of biological indication of an increased risk of cancer of various localizations, based on the determination of an increased level of chromosomal aberrations (XA) in peripheral blood lymphocytes (Bonassi, S. Chromosomal aberration frequency in lymphocytes predicts the risk of cancer: results from a pooled cohort study of 22 358 S. Bonassi, H. Norppa, M. Ceppi et al // Carcinogenesis - 2008 - V. 29(6) - P. 1178-1183 - doi:10.1093/carcin/bgn075; Vodicka, P. Vodicka, Z. Polivkova, S. Sytarova etal // Carcinogenesis. - 2010. - V. 31. - P. 1238-1241; P. Chromosomal damage in peripheral blood lymphocytes of newly diagnosed cancer patients and healthy controls; S. Vodenkova, Z. Polivkova, L. Musak, et al., S. Structural chromosomal aberrations as potential risk markers in incident cancer patients, Mutagenesis, 2015, V. 30(4), P. 557-620 ). Studies of the predictive significance of CA in relation to the risk of lung cancer in the population of the coal-mining region indicate that the excess of the background level of CA even by 1% can lead to an increase in the risk of non-small cell LC by 70% (Minina, V.I. Polymorphisms in DNA repair genes in lung cancer patients living in a coal-mining region / Minina V.I, Bakanova M.L., Soboleva O.A., Ryzhkova A.V., Titov R.A., Savchenko Y.A., Sinitsky M.Y., Voronina E.N., Titov V.A., Glushkov A.N. II Eur J Cancer Prev. - 2019. - V. 28( 6) - P. 522-528 doi:10.1097/CEJ.0000000000000504). The disadvantage of this approach can be considered the need for blood sampling from a vein (invasive method).
Известен способ прогнозирования возникновения рака легкого у больных хронической обструктивной болезнью легких (RU 2407013 С1, Кл. G01N 33/53, опубл. 20.12.2010). Сущность способа заключается в том, что в крови больных с хронической обструктивной болезнью легких определяют содержание CD3+ CD16-, IgE, спонтанную пролиферацию Т-лимфоцитов (активированные клетки), процент лимфоцитов с увеличением количества ДНК (G1-фаза), фагоцитарный индекс, проводят стимулированный зимозаном тест с нитросиним тетразолием (НСТ-индуцированный). При значениях содержания CD3+ CD16- выше 1,85⋅103, IgE более 330 МЕ/мл, спонтанной пролиферации ниже 20%, процента лимфоцитов с увеличением количества ДНК (G1-фаза) менее 1,9, фагоцитарного индекса более 52, стимулированного зимозаном теста с нитросиним тетразолием выше 38% прогнозируют развитие рака легкого. Существенным ограничением данного метода является то, что его диагностическая значимость доказана лишь для пациентов с хронической обструктивной болезнью легких (диагноз, который сам по себе уже является значимым фактором риска развития рака легкого).A known method for predicting the occurrence of lung cancer in patients with chronic obstructive pulmonary disease (RU 2407013 C1, CL G01N 33/53, publ. 20.12.2010). The essence of the method lies in the fact that in the blood of patients with chronic obstructive pulmonary disease, the content of CD3+ CD16-, IgE, spontaneous proliferation of T-lymphocytes (activated cells), the percentage of lymphocytes with an increase in the amount of DNA (G1-phase), phagocytic index are determined, stimulated zymosan test with nitrosine tetrazolium (NBT-induced). With values of CD3+ CD16- above 1.85⋅103, IgE more than 330 IU/ml, spontaneous proliferation below 20%, percentage of lymphocytes with an increase in the amount of DNA (G1-phase) less than 1.9, phagocytic index more than 52, zymosan-stimulated test with nitrosine tetrazolium above 38% predict the development of lung cancer. A significant limitation of this method is that its diagnostic value has been proven only for patients with chronic obstructive pulmonary disease (a diagnosis that in itself is already a significant risk factor for lung cancer).
Известен еще один способ определения риска рака с таким же недостатком - способ прогнозирования возникновения рака легкого у больных хронической обструктивной болезнью легких путем оценки содержания антител острого периода класса М и G к вирусам семейства Herpesviridae, а именно IgM к вирусу простого герпеса типа 1 и 2; IgM к цитомегаловирусу; IgG и IgM к предраннему белку цитомегаловируса, IgM к капсидному белку вируса Эпштейн-Барра и IgG к раннему антигену вируса Эпштейн-Барра (RU 2437102 С1, Кл. G01N 33/577, опубл. 20.12.2011). При выявлении антител острого периода одновременно к двум и более вирусам семейства Herpesviridae прогнозируют развитие рака легкого.Another method for determining the risk of cancer with the same disadvantage is known - a method for predicting the occurrence of lung cancer in patients with chronic obstructive pulmonary disease by assessing the content of antibodies of the acute period of class M and G to viruses of the Herpesviridae family, namely IgM to herpes simplex virus type 1 and 2; IgM to cytomegalovirus; IgG and IgM to the immediate early cytomegalovirus protein, IgM to the capsid protein of the Epstein-Barr virus and IgG to the early antigen of the Epstein-Barr virus (RU 2437102 C1, Cl. G01N 33/577, publ. 20.12.2011). When antibodies of the acute period are detected simultaneously to two or more viruses of the Herpesviridae family, the development of lung cancer is predicted.
Известен способ определения предрасположенности к онкологическим заболеваниям, в том числе к раку легкого (RU 2475184 С2, Кл. А61В 5/103, опубл. 20.02.2013) на основе анализа дерматоглифических параметров. Определяют на фалангах пальцев - тип узора и гребневой счет; на ладонях -гребневой счет ab, be, cd; величину угла atd, направление окончания главных ладонных линий А, В, С и Д в ладонные поля; расположение ладонных и осевых трирадиусов; характер рисунков на тенаре, гипотенаре и в межпальцевых полях. На основании выявленных параметров диагностируют генетическую предрасположенность к раку легких, желудка или молочной железы. Данный метод позволяет оценивать вероятность развития онкозаболеваний, однако риск непосредственно рака легкого остается не известным.A known method for determining predisposition to oncological diseases, including lung cancer (RU 2475184 C2, CL A61B 5/103, publ. 20.02.2013) based on the analysis of dermatoglyphic parameters. Determine on the phalanges of the fingers - the type of pattern and ridge count; on the palms - ridge count ab, be, cd; the value of the angle atd, the direction of the end of the main palmar lines A, B, C and D into the palmar fields; the location of the palmar and axial triradii; the nature of the drawings on the thenar, hypothenar and in the interdigital fields. Based on the identified parameters, a genetic predisposition to lung, stomach or breast cancer is diagnosed. This method allows you to assess the likelihood of developing cancer, but the risk of lung cancer itself remains unknown.
Известен способ прогнозирования риска возникновения рака или диагностирования рака легкого у женщин на основе определения уровня проэнкефалина или его фрагментов и установления корреляции между указанным уровнем проэнкефалина (PENK) или его фрагментов и риском возникновения рака (RU 2671578 С2, Кл. G01N 33/574, опубл. 27.11.2016). Недостатком данного способа может служить его сфокусированность на прогнозировании риска рака легкого только у женщин, тогда как заболеваемость этой патологией у мужчин значительно выше, чем у женщин.There is a known method for predicting the risk of cancer or diagnosing lung cancer in women based on determining the level of proenkephalin or its fragments and establishing a correlation between the specified level of proenkephalin (PENK) or its fragments and the risk of cancer (RU 2671578 C2, CL G01N 33/574, publ. . 27.11.2016). The disadvantage of this method may be its focus on predicting the risk of lung cancer only in women, while the incidence of this pathology in men is much higher than in women.
Наиболее близким способом определения риска развития рака легкого может служить способ прогнозирования развития РЛ у лиц, проживающих в экологически неблагоприятных условиях на основе определения ряда систем наследственного полиморфизма, в частности - генетического маркера иммуноглобулина Gml (RU 2260799 С1, Кл. G01N 33/48, опубл. 20.09.2005). Суть способа заключается в том, что у испытуемого забирают кровь из локтевой вены и исследуют наличие генетического маркера иммуноглобулина Gml в сыворотке крови методом торможения агглютинации эритроцитов с последующей микроскопической оценкой. При наличии генетического маркера иммуноглобулина Gml (+) прогнозируют предрасположенность к развитию рака легкого, а при наличии генетического маркера иммуноглобулина Gml (-) прогнозируют резистентность к развитию рака легкого.The closest way to determine the risk of developing lung cancer can be a method for predicting the development of LC in people living in environmentally unfavorable conditions based on the determination of a number of systems of hereditary polymorphism, in particular, the genetic marker of immunoglobulin Gml (RU 2260799 C1, CL. G01N 33/48, publ. 09/20/2005). The essence of the method lies in the fact that blood is taken from the test subject from the cubital vein and the presence of the genetic marker of immunoglobulin Gml in the blood serum is examined by the method of inhibition of erythrocyte agglutination, followed by microscopic evaluation. In the presence of a genetic marker of immunoglobulin Gml (+), a predisposition to the development of lung cancer is predicted, and in the presence of a genetic marker of immunoglobulin Gml (-), resistance to the development of lung cancer is predicted.
К недостаткам данного способа следует отнести: инвазивность метода (необходим забор крови), определение только одного из множества известных генетических маркеров человека устаревшими методами (типирование маркеров генетического полиморфизма целесообразнее проводить методами секвенирования или полимеразной цепной реакции). Это существенно сужает точность и информативность способа. Кроме того, в настоящее время уже известно, что рак легкого - высоко гетерогенное заболевание. Механизмы предрасположенности, индукции и промоции канцерогенеза значительно отличаются для различных гистологических форм рака легкого. Поэтому способы оценки риска должны быть специфическими для разных патоморфологических форм рака легкого.The disadvantages of this method include: the invasiveness of the method (blood sampling is required), the determination of only one of the many known human genetic markers by outdated methods (typing markers of genetic polymorphism is more appropriate to carry out by sequencing or polymerase chain reaction). This significantly reduces the accuracy and information content of the method. In addition, it is now already known that lung cancer is a highly heterogeneous disease. The mechanisms of predisposition, induction and promotion of carcinogenesis differ significantly for various histological forms of lung cancer. Therefore, risk assessment methods should be specific for different pathomorphological forms of lung cancer.
В связи с успехами молекулярной медицины и разработкой методов высокопроизводительного секвенирования в последние годы стало возможным проведение детального анализа не только генома человека, но и анализ генома бактериальной микробиоты различных органов. Большинство бактерий не могут быть исследованы с использованием традиционных методов микробиологического культивирования, а изучение бактериальных геномов позволяет компенсировать данные ограничения. Исследования в данной области указали на значимую роль микробиоты при различных состояниях здоровья и жизнедеятельности человеческого организма.Due to the advances in molecular medicine and the development of high-throughput sequencing methods in recent years, it has become possible to conduct a detailed analysis of not only the human genome, but also the analysis of the genome of the bacterial microbiota of various organs. Most bacteria cannot be studied using traditional methods of microbiological cultivation, and the study of bacterial genomes makes it possible to compensate for these limitations. Research in this area has pointed to the significant role of the microbiota in various health conditions and the vital activity of the human body.
В результате исследований, сравнивающих респираторную микробиоту у больных с различными заболеваниями легких и здоровых людей, были обнаружены значительные различия в составе микробного сообщества [Dickson RP, Erb-Downward JR, Huffnagle GB. The role of the bacterial microbiome in lung disease. Expert Rev Respir Med. 2013;7:245-257]. Описано увеличение количества видов при хронических заболеваниях воздухоносных путей, чаще со сдвигом в составе сообщества от типа Bacteroidetes, доминирующего в микробиоме здоровых легких, к типу Proteobacteria, содержащему множество родственных легочных грамотрицательных бактерий. Недавние исследования показали, что некоторые отдельные бактерии, а также дисбиоз респираторной микробиоты коррелируют с развитием РЛ [Мао Q, Jiang F, Yin R, Wang J, Xia W, Dong G, et al. Interplay between the lung microbiome and lung cancer. Cancer Lett. 2018;415:40-48].As a result of studies comparing the respiratory microbiota in patients with various lung diseases and healthy people, significant differences were found in the composition of the microbial community [Dickson RP, Erb-Downward JR, Huffnagle GB. The role of the bacterial microbiome in lung disease. Expert Rev Respir Med. 2013;7:245-257]. An increase in the number of species in chronic airway diseases has been described, often with a shift in the composition of the community from the Bacteroidetes phylum, which dominates the healthy lung microbiome, to the Proteobacteria phylum, which contains many related pulmonary gram-negative bacteria. Recent studies have shown that some individual bacteria as well as respiratory microbiota dysbiosis correlate with the development of LC [Mao Q, Jiang F, Yin R, Wang J, Xia W, Dong G, et al. Interplay between the lung microbiome and lung cancer. Cancer Lett. 2018;415:40-48].
Результаты нескольких исследований указывают на возможную роль бактерий в стимулировании развития РЛ. Например, таким фактором может быть повышенная бактериальная колонизация при хронической обструктивной болезни легких (ХОБЛ) [Pragman АА, Kim НВ, Reilly CS, Wendt С, Isaacson RE. The lung microbiome in moderate and severe chronic obstructive pulmonary disease. PLoS ONE. 2012;7:e47305], которая является известным фактором риска для развития РЛ. Уже существуют доказательства того, что бактерии, присутствующие в легких и респираторном тракте, играют роль в этиологии ХОБЛ и бронхиальной астмы [Lin KW, Li J, Finn PW. Emerging pathways in asthma: Innate and adaptive interactions. Biochim Biophys Acta. 2011;1810:1052-1058; Han MK, Huang YJ, Lipuma JJ, Boushey HA, Boucher RC, Cookson WO, et al. Significance of the microbiome in obstructive lung disease. Thorax. 2012;67:456-463]. В частности, у пациентов, страдающих тяжелой формой ХОБЛ, было обнаружено существенное изменение бактериального состава легких по сравнению со здоровыми индивидами [Engel М, Endesfelder D, Schloter-Hai В, Kublik S, Granitsiotis MS, Boschetto P, et al. Influence of lung CT changes in chronic obstructive pulmonary disease (COPD) on the human lung microbiome. PLoS One. 2017; 12(7): e0180859]. Повышенная секреция слизи, характерная для респираторной патологии, приводит к появлению локальных очагов повышенной температуры, понижает снабжение этих участков кислородом, что также избирательно благоприятствует росту известных болезнетворных бактерий [Goleva Е, Jackson LP, Harris JK, Robertson СЕ, Sutherland ER, Hall CF, et al. The effects of airway microbiome on corticosteroid responsiveness in asthma. Am J Respir Crit Care Med. 2013;188:1193-1201]. Кроме того, было показано, что генерация катехоламинов и воспалительных цитокинов, наблюдаемая при респираторных заболеваниях, способствует росту отдельных видов бактерий, обладающих ДНК-повреждающим действием (например, P. aeruginosa, S. pneumoniae, Staphylococcus aureus, E.coli) [Freestone PP, Hirst RA, Sandrini SM, Sharaff F, Fry H, Hyman S, et al. Pseudomonas aeruginosa - catecholamine inotrope interactions: a contributory factor in the development of ventilator associated pneumonia? Chest. 2012;142:1200-1210].The results of several studies point to the possible role of bacteria in promoting the development of LC. For example, such a factor may be increased bacterial colonization in chronic obstructive pulmonary disease (COPD) [Pragman AA, Kim HB, Reilly CS, Wendt C, Isaacson RE. The lung microbiome in moderate and severe chronic obstructive pulmonary disease. PLOS ONE. 2012;7:e47305], which is a known risk factor for the development of PD. There is already evidence that bacteria present in the lungs and respiratory tract play a role in the etiology of COPD and asthma [Lin KW, Li J, Finn PW. Emerging pathways in asthma: Innate and adaptive interactions. Biochim Biophys Acta. 2011;1810:1052-1058; Han MK, Huang YJ, Lipuma JJ, Boushey HA, Boucher RC, Cookson WO, et al. Significance of the microbiome in obstructive lung disease. Thorax. 2012;67:456-463]. In particular, in patients suffering from severe COPD, a significant change in the bacterial composition of the lungs was found compared with healthy individuals [Engel M, Endesfelder D, Schloter-Hai B, Kublik S, Granitsiotis MS, Boschetto P, et al. Influence of lung CT changes in chronic obstructive pulmonary disease (COPD) on the human lung microbiome. PLOS One. 2017; 12(7): e0180859]. Increased secretion of mucus, characteristic of respiratory pathology, leads to the appearance of local foci of fever, reduces the supply of oxygen to these areas, which also selectively favors the growth of known pathogenic bacteria [Goleva E, Jackson LP, Harris JK, Robertson CE, Sutherland ER, Hall CF, et al. The effects of airway microbiome on corticosteroid responsiveness in asthma. Am J Respir Crit Care Med. 2013;188:1193-1201]. In addition, it has been shown that the generation of catecholamines and inflammatory cytokines, observed in respiratory diseases, promotes the growth of certain types of bacteria with DNA-damaging effects (for example, P. aeruginosa, S. pneumoniae, Staphylococcus aureus, E. coli) [Freestone PP , Hirst RA, Sandrini SM, Sharaff F, Fry H, Hyman S, et al. Pseudomonas aeruginosa - catecholamine inotrope interactions: a contributory factor in the development of ventilator associated pneumonia? Chest. 2012;142:1200-1210].
Состав микробиома мокроты как возможного источника неинвазивных бактериальных биомаркеров для выявления рака легких был определен в недавнем исследовании. Было показано увеличение содержания в мокроте больных с подтвержденным диагнозом РЛ представителей Streptococcus viridans и 16 других видов бактерий, включая Neisseria gonorrhoeae, которые были выявлены только в мокроте больных раком легкого, но не в контроле [Cameron SJS, Lewis KE, Huws SA, Hegarty MJ, Lewis PD, Pachebat JA, et al. A pilot study using metagenomic sequencing of the sputum microbiome suggests potential bacterial biomarkers for lung cancer. PLoS One. 2017;12(5):e0177062]. Инфицирование N. gonorrhoeae вызывает двойные и одиночные разрывы ДНК с образованием репарационных фокусов, содержащих γН2АХ и 53 ВР1. Кроме этого, наблюдается повышение уровней р21 и р27 ингибиторов циклинзависимой киназы, в то время как увеличения уровня р53 не происходит. Все это в конечном итоге приводит к задержке инфицированных клеток на стадии G1, способствуя тем самым выживаемости клеток хозяина, несмотря на присутствие повреждений ДНК, что, в свою очередь, может стимулировать их злокачественную трансформацию [Vielfort К, Soderholm N, Weyler L, Vare D, Lofmark S, Aro H, et al. Neisseria gonorrhoeae infection causes DNA damage and affects the expression of p21, p27 and p53 in non-tumor epithelial cells. J Cell Sci. 2013;126(1):339-347].The composition of the sputum microbiome as a possible source of non-invasive bacterial biomarkers for detecting lung cancer was determined in a recent study. An increase in the content in the sputum of patients with a confirmed diagnosis of LC of representatives of Streptococcus viridans and 16 other types of bacteria, including Neisseria gonorrhoeae, was shown, which were detected only in the sputum of patients with lung cancer, but not in controls [Cameron SJS, Lewis KE, Huws SA, Hegarty MJ , Lewis PD, Pachebat JA, et al. A pilot study using metagenomic sequencing of the sputum microbiome suggests potential bacterial biomarkers for lung cancer. PLOS One. 2017;12(5):e0177062]. Infection with N. gonorrhoeae causes double and single DNA breaks with the formation of repair foci containing γH2AX and 53BP1. In addition, there is an increase in the levels of p21 and p27 inhibitors of cyclin-dependent kinase, while there is no increase in the level of p53. All this ultimately leads to the delay of infected cells at the G1 stage, thereby contributing to the survival of host cells, despite the presence of DNA damage, which, in turn, can stimulate their malignant transformation [Vielfort K, Soderholm N, Weyler L, Vare D , Lofmark S, Aro H, et al. Neisseria gonorrhoeae infection causes DNA damage and affects the expression of p21, p27 and p53 in non-tumor epithelial cells. J Cell Sci. 2013;126(1):339-347].
Основной задачей предложенного изобретения является: создание неинвазивного способа определения индивидуального риска формирования плоскоклеточного рака легкого у мужчин на основе анализа микробиома мокроты.The main objective of the proposed invention is: the creation of a non-invasive method for determining the individual risk of developing squamous cell lung cancer in men based on the analysis of the sputum microbiome.
Технический результат данного изобретения заключается в разработке комплекса характеристик микробиома мокроты мужчин, оценка совокупности которых необходима и достаточна для более эффективного определения индивидуального риска формирования плоскоклеточного рака легкого у мужчин.The technical result of this invention is to develop a set of characteristics of the male sputum microbiome, the assessment of the totality of which is necessary and sufficient to more effectively determine the individual risk of developing squamous cell lung cancer in men.
Это достигается за счет того, что в предложенном способе определения индивидуального риска формирования плоскоклеточного рака легкого выполняют высокопроизводительное секвенирование гипервариабельной (V3-V4) области гена 16S рРНК, оценивают таксономический состав микробиоты мокроты и определяют наличие предрасполагающих (содержание g. Streptococcus 25% и более; g.Bacillus 2% и более; g.Haemophilus - 0,5% и более; Streptococcus agalactiae 20% и более) и протективных маркеров (содержание g.Streptococcus ниже 25%; g.Bacillus выше 2%; g.Haemophilus ниже 0,5%; Streptococcus agalactiae ниже 20%) и делают заключение о высоком индивидуальном риске рака легкого при количественном преобладании предрасполагающих маркеров или равном количестве предрасполагающих и протективных маркеров, а при количественном преобладании протективных маркеров прогнозируют резистентность к развитию рака.This is achieved due to the fact that in the proposed method for determining the individual risk of developing squamous cell lung cancer, high-throughput sequencing of the hypervariable (V3-V4) region of the 16S rRNA gene is performed, the taxonomic composition of the sputum microbiota is assessed, and the presence of predisposing factors is determined (the content of g. Streptococcus is 25% or more; g.Bacillus 2% or more; g.Haemophilus - 0.5% or more; Streptococcus agalactiae 20% or more) and protective markers (g.Streptococcus content below 25%; g.Bacillus above 2%; g.Haemophilus below 0 ,5%; Streptococcus agalactiae below 20%) and make a conclusion about a high individual risk of lung cancer with a quantitative predominance of predisposing markers or an equal number of predisposing and protective markers, and with a quantitative predominance of protective markers, resistance to cancer development is predicted.
Способ выполняют в следующей последовательности:The method is performed in the following sequence:
1. Формируют группы наблюдений.1. Groups of observations are formed.
Для этого формируют две группы доноров: опытная (с высоким риском формирования плоскоклеточного РЛ) и контрольная (низкий риск). В нашем исследовании были обследованы 76 мужчин, проживающих в одной местности. У них был проведен забор мокроты в асептических условиях. Все образцы сразу замораживались и отправлялись на хранение в биобанк. Все процедуры выполнялись в соответствии с этическими стандартами, определенными Хельсинской декларацией (1964). После детального инструментального обследования в условиях онкологического диспансера у 40 человек был диагностирован плоскоклеточный рак легкого (подтвержден после биопсии тканей), у 36 мужчин не было выявлено злокачественной трансформации тканей легкого. В обследование не включали индивидов, получающих медикаментозное лечение, а также проходивших рентгенологическое обследование в течение 3 мес до сбора материала. На каждого обследуемого был оформлен протокол информированного согласия. Характеристика групп представлена в таблице 1.To do this, two groups of donors are formed: experimental (with a high risk of developing squamous LC) and control (low risk). In our study, 76 men living in the same area were examined. They underwent sputum sampling under aseptic conditions. All samples were immediately frozen and sent to the biobank for storage. All procedures were performed in accordance with the ethical standards defined by the Declaration of Helsinki (1964). After a detailed instrumental examination in an oncological dispensary, 40 people were diagnosed with squamous cell lung cancer (confirmed after tissue biopsy), 36 men did not reveal malignant transformation of lung tissues. The survey did not include individuals receiving medical treatment, as well as those undergoing X-ray examination within 3 months prior to the collection of the material. An informed consent protocol was drawn up for each subject. The characteristics of the groups are presented in table 1.
ДНК выделяли из каждого образца с помощью набора FastDNA Spin Kit For Soil в соответствии с рекомендациями производителя (MP Biomedicals). Из 50 нг экстрагированной и очищенной ДНК (каждого образца) были приготовлены библиотеки ампликонов гена 16S рРНК с помощью ПЦР-амплификации 467 п. н. в гипервариабельной (V3-V4) области гена 16S рРНК (в соответствии с протоколом подготовки библиотек для метагеномного секвенирования Illumina 16S).DNA was isolated from each sample using the FastDNA Spin Kit For Soil according to the manufacturer's recommendations (MP Biomedicals). Amplicon libraries of the 16S rRNA gene were prepared from 50 ng of extracted and purified DNA (each sample) using 467 bp PCR amplification. in the hypervariable (V3-V4) region of the 16S rRNA gene (according to the protocol for preparing libraries for Illumina 16S metagenomic sequencing).
Обработка результатов проводилась с помощью программы QIIME2. Была проведена проверка качества и создана библиотека последовательностей. Последовательности были объединены в операционные таксономические единицы (OTU) на основе сходства нуклеотидов (порог 99%) с использованием библиотек референсных последовательностей Greengenes (версии 13-8) и SILVA (version 132). Расчет показателей альфа и бета-разнообразия проводился по методике UniFrac. Чтобы оценить значимость различий в проценте отдельных бактериальных таксонов определяли U-критерий Манна-Уитни. Расчеты выполнялись с использованием программного пакета STATISTICA.10t (Statsoft, США).The results were processed using the QIIME2 program. A quality check was carried out and a library of sequences was created. Sequences were pooled into operational taxonomic units (OTUs) based on nucleotide similarity (99% threshold) using the Greengenes (versions 13-8) and SILVA (version 132) reference sequence libraries. Calculation of alpha and beta diversity indicators was carried out according to the UniFrac method. To assess the significance of differences in the percentage of individual bacterial taxa, the Mann-Whitney U-test was determined. The calculations were performed using the STATISTICA.10t software package (Statsoft, USA).
В использованном подходе к секвенированию (16S рРНК V3-V6) были идентифицированы в общей сложности более 100 таксонов с относительной частотой выше 0,1% (124 таксона в группе контроля и 109 - в группе больных РЛ). Метод UniFrac позволил выявить значимые отличия в сообществах прокариот мокроты здоровых и больных плоскоклеточным раком легкого (pseudo-F=1.94; р=0.005) и снижение бета-разнообразия у больных РЛ.In the sequencing approach used (16S rRNA V3-V6), a total of more than 100 taxa were identified with a relative frequency above 0.1% (124 taxa in the control group and 109 taxa in the LC group). The UniFrac method revealed significant differences in sputum prokaryote communities between healthy and squamous cell lung cancer patients (pseudo-F=1.94; p=0.005) and a decrease in beta-diversity in patients with LC.
Сравнение частоты представленности ключевых таксонов в двух группах проводят по критерию Манна-Уитни с помощью ППП Statistica 10.0.Comparison of the frequency of representation of key taxa in two groups is carried out according to the Mann-Whitney test using the Statistica 10.0 PPP.
Результаты проведенного исследования показали статистически значимое повышение представленности четырех таксонов в группе больных РЛ (табл. 2).The results of the study showed a statistically significant increase in the representation of four taxa in the group of LC patients (Table 2).
Далее при помощи ROC-анализа (Zweig, Campbell, 1993) были рассчитаны пороговые значения представленности микроорганизмов (табл.3), что позволило условно разделить исследуемую группу на выборки с высоким и низким риском РЛ. Для оценки прогностического качества уровня представленности таксона, как маркера риска, рассчитывали его разрешающую способность AUC (Area Under Curve), которая определяется по площади под характеристической кривой:Further, using ROC-analysis (Zweig, Campbell, 1993), threshold values for the representation of microorganisms were calculated (Table 3), which made it possible to conditionally divide the study group into samples with high and low risk of PD. To assess the predictive quality of the taxon representation level as a risk marker, its resolution AUC (Area Under Curve) was calculated, which is determined by the area under the characteristic curve:
AUC=(SP+SE)/2;AUC=(SP+SE)/2;
При AUC=0,90-1,0 качество модели признается отличным, при 0,80-0,89 - очень хорошим, при 0,70-0,79 - хорошим, 0,60-0,69 - средним, 0,50-0,59 - неудовлетворительным.At AUC = 0.90-1.0, the quality of the model is recognized as excellent, at 0.80-0.89 - very good, at 0.70-0.79 - good, 0.60-0.69 - average, 0. 50-0.59 - unsatisfactory.
2. Формируют таблицу относительного риска2. Form a table of relative risk
Проводят сравнение уровней представленности выделенных ключевых таксонов в опытной и контрольной группах.The levels of representation of selected key taxa in the experimental and control groups are compared.
Относительный риск и доверительный интервал рассчитывают по формулам:Relative risk and confidence interval are calculated using the formulas:
где: а+0,5 - количество доноров с высоким риском РЛ носителей данного маркера; б+0,5 - количество носителей данного маркера с низким риском РЛ; с+0,5 - количество доноров с высоким риском РЛ без данного маркера; d+0,5 - количество доноров с низким риском РЛ без данного маркера (с поправкой на малое число наблюдений).where: a + 0.5 - the number of donors with a high risk of LC carriers of this marker; b+0.5 - the number of carriers of this marker with a low risk of PD; c+0.5 - the number of donors with a high risk of LC without this marker; d+0.5 - the number of donors with low risk of LC without this marker (adjusted for a small number of observations).
Для построения доверительного интервала берут величину L=lnOP, которую приближенно можно считать нормально распределенной со средним значением:To construct a confidence interval, the value L=lnOP is taken, which can be approximately considered normally distributed with an average value:
или 
и стандартным отклонением:and standard deviation:
Нижней и верхней доверительными границами показателя, между которыми его показатели находятся с вероятностью 1-α, соответственно составляют величины:The lower and upper confidence limits of the indicator, between which its indicators are located with a probability of 1-α, respectively, are the following values:
где, t ∞(α) - значение критерия Стьюдента, соответствующее вероятности ошибки α; в частности, при построении 95% доверительного интервала α=0,05 и t ∞(α)=1,96; при 99% доверительного интервала α=0,01 и t ∞(α)=2,58; а при 99,9% доверительного интервала α=0,001 и t ∞(α)=3,29.where, t ∞(α) is the value of Student's criterion corresponding to the error probability α; in particular, when constructing a 95% confidence interval α=0.05 and t ∞(α)=1.96; at 99% confidence interval α=0.01 and t ∞(α)=2.58; and at 99.9% confidence interval α=0.001 and t ∞(α)=3.29.
В качестве нижней и верхней доверительных границ берут антилогарифмы от величин 
где е=2,718.where e=2.718.
Если доверительный интервал не включает значения 1,0, то ассоциацию маркер-заболевание считают статистически значимой.If the confidence interval does not include a value of 1.0, then the marker-disease association is considered statistically significant.
Значения относительного риска для всех маркеров приведены в таблице 5. При относительном риске более 1,5 делают заключение о предрасположенности, при относительном риске менее 0,7 - о низком риске РЛ.The relative risk values for all markers are shown in Table 5. With a relative risk of more than 1.5, a conclusion is made about predisposition, with a relative risk of less than 0.7, a low risk of LC.
3. Формируют таблицу протективных и предрасполагающих маркеров (табл. 6).3. Form a table of protective and predisposing markers (Table 6).
4. Детальное описание способа.4. Detailed description of the method.
Пример 1.Example 1
У обследуемого Г. 60 лет мокроту собрали в одноразовую лабораторную посуду и поместили в низкотемпературный холодильник (-80°С) до проведения анализа. Далее проводили выделение бактериальной (метагеномной) ДНК из мокроты и определение представленности ключевых таксонов. Полученные значения маркеров представлены в таблице 7. Установлено наличие 4 предрасполагающих маркеров.In the subject G., 60 years old, sputum was collected in disposable laboratory glassware and placed in a low-temperature refrigerator (-80°C) until analysis. Next, bacterial (metagenomic) DNA was isolated from sputum and the representation of key taxa was determined. The obtained marker values are presented in Table 7. The presence of 4 predisposing markers was established.
Исходя из полученных результатов сделано заключение о существовании высокого риска плоскоклеточного рака легкого. Это заключение подтвердилось позднее после выполнения инструментального анализа.Based on the results obtained, it was concluded that there is a high risk of squamous cell lung cancer. This conclusion was confirmed later after instrumental analysis.
Пример 2.Example 2
У обследуемого Ф. 58 лет типирование маркеров проводили так же, как описано в примере 1. Полученные результаты представлены в таблице 8.In the subject F., aged 58, marker typing was carried out in the same way as described in example 1. The results obtained are presented in Table 8.
Выявлено преобладание протективных маркеров (3 протективных и 1 предрасполагающий). Сделано заключение о генетически детерминированной устойчивости к формированию плоскоклеточного РЛ. Это заключение подтвердилось позднее после выполнения инструментального анализа.The prevalence of protective markers (3 protective and 1 predisposing) was revealed. A conclusion was made about genetically determined resistance to the formation of squamous LC. This conclusion was confirmed later after instrumental analysis.
5. Эффективность способа.5. The effectiveness of the method.
Определяли маркеры риска рака в группе мужчин, проживающих в промышленно развитом регионе (Кемеровской области). Обнаружили, что из 76 человек с относительно небольшой частотой хромосомных аберраций (2,96±0,29%) у 27 человек имело место преобладание предрасполагающих маркеров или равное количество предрасполагающих и протективных маркеров. Это свидетельствует о том, что их индивидуальный риск плоскоклеточного РЛ повышен.Cancer risk markers were determined in a group of men living in an industrialized region (Kemerovo region). It was found that out of 76 people with a relatively low frequency of chromosomal aberrations (2.96±0.29%), 27 people had a predominance of predisposing markers or an equal number of predisposing and protective markers. This suggests that their individual risk of squamous LC is increased.
Средняя частота ХА у них (4,16%) оказалась выше, чем у остальных индивидов с преобладанием протективных маркеров и обладающих индивидуальной устойчивостью к действию канцерогенов (2,38%). Очевидно, что с увеличением времени у 27 человек с выявленным риском вероятность РЛ будет возрастать в большей степени, чем у остальных индивидов.The average frequency of CA in them (4.16%) was higher than in other individuals with a predominance of protective markers and with individual resistance to carcinogens (2.38%). Obviously, with the increase in time in 27 people with identified risk, the likelihood of PD will increase to a greater extent than in other individuals.
Таким образом, группа с повышенным риском РЛ (18 человек), сформированная с помощью известного метода анализа ХА (индивиды с уровнем ХА выше 3%), увеличилась на 9 человек за счет применения предлагаемого способа, включающего в себя определение маркеров представленности ключевых микробных таксонов. То есть эффективность способа повысилась на 12%.Thus, the group with an increased risk of LC (18 people), formed using the known method of CA analysis (individuals with a CA level above 3%), increased by 9 people due to the use of the proposed method, which includes the determination of markers of representation of key microbial taxa. That is, the efficiency of the method increased by 12%.
6. Вывод.6. Conclusion.
Предложенный способ обладает большей прогностической значимостью и применимостью, т.к. позволяет проводить оценку предрасположенности к формированию плоскоклеточного РЛ с большей эффективностью и не инвазивным способом - путем анализа предложенного комплекса характеристик микробиоты мокроты мужчин.The proposed method has greater prognostic significance and applicability, because makes it possible to assess the predisposition to the formation of squamous LC with greater efficiency and in a non-invasive way - by analyzing the proposed set of characteristics of the male sputum microbiota.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2020135254A RU2771855C2 (en) | 2020-10-26 | Method for determining the individual risk of forming squamous cell lung cancer based on the analysis of the sputum microbiome |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2020135254A RU2771855C2 (en) | 2020-10-26 | Method for determining the individual risk of forming squamous cell lung cancer based on the analysis of the sputum microbiome |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2020135254A RU2020135254A (en) | 2022-04-26 |
| RU2020135254A3 RU2020135254A3 (en) | 2022-04-26 |
| RU2771855C2 true RU2771855C2 (en) | 2022-05-12 |
Family
ID=
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2817246C1 (en) * | 2023-02-15 | 2024-04-12 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр онкологии имени Н.Н. Петрова" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for diagnosing malignant tumors of thoracic cavity organs |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2260799C1 (en) * | 2004-01-26 | 2005-09-20 | Новокузнецкий государственный институт усовершенствования врачей | Method for prognosis to lung cancer predisposition in persons living in ecologically unfortunate conditions |
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2260799C1 (en) * | 2004-01-26 | 2005-09-20 | Новокузнецкий государственный институт усовершенствования врачей | Method for prognosis to lung cancer predisposition in persons living in ecologically unfortunate conditions |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| БАГИРОВА Н.С. и др. Микробиом и рак: есть ли связь? Обзор литературы // Злокачественные опухоли 2018; 3s1:56-69, С.60. БЕЛЬСКАЯ Л. В. Возможности применения слюны для диагностики онкологических заболеваний //Клиническая лабораторная диагностика. 2019. Т. 64. N. 6. A.MADDI et al., The microbiome and lung cancer // J Thorac Dis. 2019 Jan; 11(1): 280-291, abstract. N.XU et al., Microbiota dysbiosis in lung cancer: evidence of association and potential mechanisms // Transl Lung Cancer Res. 2020 Aug; 9(4): 1554-1568, abstract. * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2817246C1 (en) * | 2023-02-15 | 2024-04-12 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр онкологии имени Н.Н. Петрова" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for diagnosing malignant tumors of thoracic cavity organs |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Cai et al. | Circulating tumor DNA profiling reveals clonal evolution and real‐time disease progression in advanced hepatocellular carcinoma | |
| ES2918777T3 (en) | Diagnosis for sepsis | |
| KR101437718B1 (en) | Markers for predicting gastric cancer prognostication and Method for predicting gastric cancer prognostication using the same | |
| Buchheidt et al. | Clinical evaluation of a polymerase chain reaction assay to detect Aspergillus species in bronchoalveolar lavage samples of neutropenic patients | |
| BR112020023587A2 (en) | method of determining a cell-free DNA fragmentation (cfdna) profile, method of identifying a mammal as having cancer, method of identifying the tissue of origin of a cancer, and method of treating a mammal with cancer | |
| ES2647154T3 (en) | Biomarker combinations for colorectal tumors | |
| US20230279500A1 (en) | Combination of gene markers and use thereof | |
| EP2686451A1 (en) | Line-1 hypomethylation as a biomarker for early-onset colorectal cancer | |
| CN107034295A (en) | For early diagnosis of cancer and the DNA methylation index of Hazard degree assessment and its application | |
| Eftang et al. | GFRA3 promoter methylation may be associated with decreased postoperative survival in gastric cancer | |
| Wu et al. | Plasma mtDNA analysis aids in predicting pancreatic necrosis in acute pancreatitis patients: A pilot study | |
| Yin et al. | Association between polymorphisms in DNA repair genes and survival of non-smoking female patients with lung adenocarcinoma | |
| Sun et al. | Clinical application and influencing factor analysis of metagenomic next-generation sequencing (mNGS) in ICU patients with sepsis | |
| Hata et al. | Telomerase activity in pancreatic juice differentiates pancreatic cancer from chronic pancreatitis: A meta-analysis | |
| Zhu et al. | BPDE induced lymphocytic chromosome 3p deletions may predict renal cell carcinoma risk | |
| RU2771855C2 (en) | Method for determining the individual risk of forming squamous cell lung cancer based on the analysis of the sputum microbiome | |
| Macedo‐Silva et al. | DNA methylation biomarkers accurately detect esophageal cancer prior and post neoadjuvant chemoradiation | |
| Lücke et al. | Intestinal IL-1β Plays a Role in Protecting against SARS-CoV-2 Infection | |
| US20130288918A1 (en) | Colorectal Cancer Screening Method | |
| CN116298310A (en) | Use of a reagent for detecting markers for the preparation of a product for the diagnosis and/or prognosis of chronic obstructive pulmonary disease | |
| Liang et al. | Potential of metagenomic next-generation sequencing in detecting infections of ICU patients | |
| RU2442165C1 (en) | Method of forecasting increasing of individual risk of chronic obstructive pulmonary disease associated with coronary heart disease | |
| US20220170111A1 (en) | Salivary biomarkers for the detection of epidermoid cancer of the head and neck | |
| Leung et al. | Year in review 2013: Lung cancer, respiratory infections, tuberculosis, cystic fibrosis, pleural diseases, bronchoscopic intervention and imaging | |
| Everson et al. | Minichromosomal maintenance component complex 5 (MCM5) as a marker of Barrett’s esophagus-related neoplasia: A feasibility study |