Визуализация основных молекулярно-биологических подтипов рака молочной железы: сравнение маммографических данных и результатов гистологического исследования

Введение. Рак молочной железы (РМЖ) является одним из наиболее распространенных видов рака у женщин и представляет серьезную угрозу для здоровья и жизни. Ранняя диагностика и лечение РМЖ играют ключевую роль в повышении общей выживаемости пациентов.

Цель исследования - рассмотреть такой метод визуализации РМЖ, как маммографическое исследование, и корреляцию его результатов с данными гистологического и иммуногистохимического исследований, их значимость в планировании органосохраняющих операций.

Материалы и методы. В исследовании приняли участие 217 пациенток с верифицированным диагнозом РМЖ узловой формы (T1-2N1M0). Всем пациенткам были выполнены цифровая маммография, гистологическое иссле-дование биопсийного и операционного материала, иммуногистохимическое исследование опухоли (определение экспрессии рецепторов половых гормонов (эстрогенов и прогестерона), HER2/neu-статуса и статуса маркера Ki-67, отражающего пролиферативную активность опухолевых клеток).

Результаты. Сравнение результатов маммографии и гистологического, иммуногистохимического исследований показало достоверные различия в визуализации опухоли среди основных молекулярно-биологических подтипов РМЖ. Статистически достоверно (p <0,001) доказана связь рака in situ и лучистых контуров новообразования и кальцинатов по данным маммографии.

Выводы. Маммографическое исследование является объективным и доступным методом визуализации РМЖ, позволяющим оценить размеры опухоли и перитуморальную область. Однако при планировании органосохраняющих операций у пациентов с люминальными и HER2-положительными подтипами РМЖ рекомендуется рассмотреть мультимодальный метод диагностики распространения опухоли, включающий ультразвуковое исследование и магнитно-резонансную томографию молочных желез с контрастным усилением.

1. Cancer Factsheets. Available at: https://gco.iarc.who.int/today/en/fact-sheets-cancers.

2. Клинические рекомендации «Рак молочной железы». Министерство здравоохранения России, 2021.

3. Mayerhoefer M.E., Materka A., Langs G. et al. Introduction to radiomics. J Nucl Med 2020;61(4):488-95. DOI: 10.2967/jnumed.118.222893

4. Gillies R.J., Kinahan P.E., Hricak H. Radiomics: Images are more than pictures, they are data. Radiology 2016;278(2):563—77. DOI: 10.1148/radiol.2015151169

5. Boisserie-Lacroix M., Hurtevent-Labrot G., Ferron S. et al. Correlation between imaging and molecular classification of breast cancers. Diagn Interv Imaging 2013;94(11):1069-80. DOI: 10.1016/j.diii.2013.04.010

6. Ko E.S., Lee B.H., Kim H.A. et al. Triple-negative breast cancer: Correlation between imaging and pathological findings. Eur Radiol 2010;20(5):1111-7. DOI: 10.1007/s00330-009-1656-3

7. Shin H.J., Kim H.H., Huh M.O. et al. Correlation between mammographic and sonographic findings and prognostic factors in patients with node-negative invasive breast cancer. Br J Radiol 2011;84(997):19-30. DOI: 10.1259/bjr/92960562

8. Chen J.H., Agrawal G., Feig B. et al. Triple-negative breast cancer: MRI features in 29 patients. Ann Oncol 2007;18(12):2042, 2043. DOI: 10.1093/annonc/mdm504

9. Rashmi S., Kamala S., Murthy S.S. et al. Predicting the molecular subtype of breast cancer based on mammography and ultrasound findings. Indian J Radiol Imaging 2018;28(3):354-61. DOI: 10.4103/ijri.IJRI_78_18

10. Sonthineni C., Mohindra N., Agrawal V. et al. Correlation of digital mammography and digital breast tomosynthesis features of self-detected breast cancers with human epidermal growth factor receptor type 2/neu status. South Asian J Cancer 2019;8(3):140-4. DOI: 10.4103/sajc.sajc_300_18

11. Taneja S., Evans A.J., Rakha E.A. et al. The mammographic correlations of a new immunohistochemical classification of invasive breast cancer. Clin Radiol 2008;63(11):1228-35. DOI: 10.1016/j.crad.2008.06.006

12. Yamaguchi J., Ohtani H., Nakamura K. et al. Prognostic impact of marginal adipose tissue invasion in ductal carcinoma of the breast. Am J Clin Pathol 2008;130:382-8. DOI: 10.1309/MX6KKA1UNJ1YG8VN

13. Tchou J., Kossenkov A.V., Chang L. et al. Human breast cancer associated fibroblasts exhibit subtype specific gene expression profiles. BMC Med Genomics 2012;5:39. DOI: 10.1186/1755-8794-5-39

14. Park S.Y., Kim H.M., Koo J.S. Differential expression of cancer- associated fibroblast-related proteins according to molecular subtype and stromal histology in breast cancer. Breast Cancer Res Treat 2015;149:727-41. DOI: 10.1007/s10549-015-3291-9

15. Liu S., Wu X.D., Xu W.J. et al. Is There a correlation between the presence of a spiculated mass on mammogram and luminal a subtype breast cancer? Korean J Radiol 2016;17(6):846-52. DOI: 10.3348/kjr.2016.17.6.846

16. Попова А.Ю., Гажонова В.Е., Демидов С.М., Казанцева Н.В. Радиомические характеристики различных биотипов рака мо-лочной железы стадии T1. Лучевая диагностика, лучевая терапия 2023;6(4):34-41.

17. Cen D., Xu L., Li N. et al. BI-RADS 3-5 microcalcifications can preoperatively predict breast cancer HER2 and luminal a molecular subtype. Oncotarget 2017;8:13855-62. DOI: 10.18632/oncotarget.14655

18. Patel T.A., Puppala M., Ogunti R.O. et al. Correlating mammographic and pathologic findings in clinical decision support using natural language processing and data mining methods. Cancer 2017;123:114-21. DOI: 10.1002/cncr.30245