Возможности спектрометрической диагностики доброкачественных и злокачественных опухолей конъюнктивы

Цель работы — сравнить восстановительную активность доброкачественных и злокачественных опухолей конъюнктивы.

Материал и методы. Исследование проведено на 86 биоптатах опухоли пациентов с клинически установленным диагнозом «новообразование конъюнктивы». Контролем служила здоровая ткань из того же глаза. Проведено спектрофотометрическое определение оптической плотности реакционной смеси, содержащей биогенные наночастицы, сформированные в присутствии опухолей конъюнктивы и соответствующих парных образцов здоровой ткани из группы контроля. Полученные данные позднее подтверждались патогистологическим заключением.

Результаты. Зафиксирован достоверно более высокий уровень формирования in situ биогенных наночастиц серебра в реакционной смеси со злокачественными опухолями конъюнктивы 3,0 ± 1,1 (n = 32), чем с доброкачественными 1,3 ± 0,2 (n = 54). Различий между разными типами доброкачественных опухолей не обнаружено. В образцах злокачественных опухолей показатели восстановительной активности у меланомы — 3,4 ± 1,0 (n = 14) и лимфомы — 2,8 ± 1,0 (n = 7) были достоверно выше, чем при плоскоклеточном раке — 2,0 ± 0,6 (n = 11), но достоверных различий между этими двумя типами опухолей не выявлено.

Заключение. Метод спектрофотометрического определения восстановительной активности опухолей конъюнктивы может быть использован в дооперационной или интраоперационной диагностике благодаря быстроте получения результатов, что позволит оперативно определить объем хирургического вмешательства и оптимизировать тактику лечения.

1. Бровкина А.Ф. Офтальмоонкология. Руководство для врачей. Москва: Медицина; 2002.

2. Бровкина А.Ф. Особенности клинической картины злокачественной лимфомы орбиты. Вестник офтальмологии. 2019; 135 (5): 4–12. doi: 10.17116/oftalma20191350514

3. Саакян С.В. Клиническая онкология органа зрения. Эффективная фармакотерапия. 2015; 30: 20–7.

4. Семенова Л.Е., Панова И.Е., Мусаева П.И. Клинико-эпидемиологические аспекты злокачественных новообразований конъюнктивы в Челябинской области. Российский офтальмологический журнал. 2020; 13 (4): 33–8. https://doi.org/10.21516/2072-0076-2020-13-4-33-38

5. Shields CL, Shields JA. Tumors of the conjunctiva and cornea. Indian J Ophthalmol. 2019; 67 (12): 1930–48. doi: 10.4103/ijo.IJO_2040_19

6. Енгибарян М.А. К вопросу о рецидивных злокачественных опухолях глаза. Кубанский научно-медицинский вестник. 2011; 1 (124): 116–8.

7. Grossniklaus HE, Eberhart CG, Kivel TT. WHO classification of tumours. 2018; 4th ed. vol. 12.

8. Коршунов Д.А., Кондакова И.В., Шашова Е.Е. Современные представления о метаболическом перепрограммировании в злокачественных новообразованиях. Биохимия. 2019; 84 (10): 1385–400. doi: 10.1134/S0320972519100026

9. De Berardinis RJ, Chandel NS. Fundamentals of cancer metabolism. Sci Adv. 2016; 2 (5): e1600200. doi: 10.1126/sciadv.1600200

10. Hanahan D. Hallmarks of cancer: the next generation. Cell. 2011; 144 (5): 646–74. doi: 10.1016/j.cell.2011.02.013

11. Mart nez-Reyes I, Chandel NS. Cancer metabolism: looking forward. Nat Rev Cancer. 2021. 21: 669–80. doi: 10.1038/s41568-021-00378-6

12. Gao S, Chen D, Li Q, et al. Near-infrared fluorescence imaging of cancer cells and tumors through specific biosynthesis of silver nanoclusters. Scientific Reports. 2014; 4: 4384. https://doi.org/10.1038/srep04384

13. Pandey N, Lanke V, Vinod PK. Network-based metabolic characterization of renal cell carcinoma. Sci Rep. 2020; 10: 5955. https://doi.org/10.1038/s41598-020-62853-8

14. Jose C, Bellance N, Rossignol R. Choosing between glycolysis and oxidative phosphorylation: a tumor's dilemma? Biochim Biophys Acta. 2011; 1807 (6): 552–61. doi: 10.1016/j.bbabio.2010.10.012

15. Kang HS, Lee SC, Park YS, et al. Protein and lipid MALDI profiles classify breast cancers according to the intrinsic subtype. BMC Cancer. 2011; 11: 465. doi: 10.1016/j.bbabio.2010.10.012