Tumors of female reproductive systemTumors of female reproductive systemОпухоли женской репродуктивной системы1994-40981999-8627Publishing House ABV Press86710.17650/1994-4098-2021-17-3-89-96GYNECOLOGY. ORIGINAL REPORTSГИНЕКОЛОГИЯ. ОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИUnknownNeural network analysis of some molecular parameters of the cervical epithelium for cervical cancer diagnosticsНейросетевой анализ некоторых молекулярных параметров цервикального эпителия для диагностики рака шейки маткиKayukovaE. V.КаюковаЕ. В.
Russian Federation

39А Gorkogo St., Chita 672000

672000 Чита, ул. Горького, 39A

elena_pochta22@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-5961-5400MudrovV. A.МудровВ. А.
Russian Federation

39А Gorkogo St., Chita 672000

672000 Чита, ул. Горького, 39A

info@abvpress.ruhttps://orcid.org/0000-0003-3588-6545SholochovL. F.ШолоховЛ. Ф.
Russian Federation

16 Timiryazeva St., Irkutsk 664003

664003 Иркутск, ул. Тимирязева, 16

info@abvpress.ruChita State Medical AcademyФГБОУ ВО «Читинская государственная медицинская академия» Минздрава РоссииScientific Centre for Family Health and Human Reproduction ProblemsФГБНУ «Научный центр проблем здоровья семьи и репродукции человека»2910202117389962910202129102021Copyright ©; ,Copyright ©; ,https://ojrs.abvpress.ru/ojrs/article/view/867

Background. A personalized approach is the basis for the specialized care for cancer patients. The relevance of cervical cancer (CC) is still high. The searches for diagnostic criteria of cervical epithelium malignancy are continuing. The application ohm technologies has led to a big number results, the analysis of which is often difficult. The neural network data analysis allows to solve these problems.

Objective: to create a technology for diagnosing cervical intraepithelial neoplasia (CIN) and CC, based on a neural network analysis of some molecular parameters.

Materials and methods. The research carried out among patients with CIN III (n = 15), patients with CC stages I–IV (n = 49). The control group consisted of female volunteers without cervical pathology (n = 15). Studied molecular parameters: the spectrum of fatty acids was determined in cervical biopsies, proteins OPN, ICAM-1 were studied in blood serum, proteins of the immune cycle sCD25, sCD27 – in the cervical epithelium. Research methods: gas-liquid chromatography, flow cytometry.

Results. Significant differences of fatty acids spectrum, local level sCD27 were revealed in among the studied groups. The multilayer perceptron included C18:2ω6, OPN, ICAM-1, sCD25, sCD27. The performed neural network analysis of the molecular data allows to diagnose CIN III (Se = 0.92; Sp = 0.87; AUC = 0.94; p˂0.001) and CC (Se = 1.00; Sp = 1.00; AUC = 1.00; p˂0.001).

Conclusion. The created model makes it possible to diagnose CIN III and CC with high accuracy. The configuration of the multilayer perceptron allows confirming the pathophysiological relationships between the studied molecular parameters, to expand the understanding of the mechanisms of cervical carcinogenesis.

Введение. Персонализированный подход является основой оказания современной специализированной помощи онкологическим больным. Актуальность рака шейки матки (РШМ) во всем мире по-прежнему высока, продолжается поиск надежных диагностических критериев малигнизации цервикального эпителия. Развитие омных технологий в рамках персонализированной диагностики привело к получению огромного массива результатов, анализ которых нередко сложен. Эту задачу позволяет решить нейросетевой анализ данных.

Цель исследования – создать технологию диагностики цервикальной интраэпителиальной неоплазии (ЦИН) и РШМ, основанную на нейросетевом анализе некоторых молекулярных параметров.

Материалы и методы. Исследование проведено среди пациенток с ЦИН III степени (n = 15), больных РШМ I–IV стадий (n = 49). Контрольную группу составили женщины-добровольцы без патологии шейки матки (n = 15). Изучаемые молекулярные параметры: спектр высших жирных кислот определялся в биоптатах шейки матки, белки OPN, ICAM-1 исследовались в сыворотке крови, белки иммунного цикла sCD25, sCD27 – в цервикальном эпителии. Методы исследования: газожидкостная хроматография, проточная цитометрия.

Результаты. Выявлены значимые различия по спектру высших жирных кислот, локальной величине sCD27 среди исследуемых групп. В многослойный персептрон включены C18:2ω6, OPN, ICAM-1, sCD25, sCD27. Проведенный нейросетевой анализ полученных молекулярных данных позволяет с высокой точностью диагностировать как ЦИН III степени (Se = 0,92; Sp = 0,87; AUC = 0,94; p˂ 0,001).

Выводы. Созданная модель позволяет с высокой точностью диагностировать ЦИН III степени и РШМ. Конфигурация многослойного персептрона позволяет подтвердить и обосновать патофизиологические взаимосвязи между изучаемыми молекулярными показателями, что расширяет представления о механизмах цервикального канцерогенеза.

cervical cancerfatty acidsinflammatory proteinsproteins of the immune cycleneural networksрак шейки маткивысшие жирные кислотывоспалительные белкибелки иммунного цикланейросетиImyanitov E.N. Molecular diagnostics in oncology: new trends. Meditsinskiy akademichesiy zhurnal = Medical Academic Journal 2019;19(4):25–32. (In Russ.). DOI: 10.17816/MAJ19281.Имянитов Е.Н. Молекулярная диагностика в онкологии: новые тенденции. Медицинский академический журнал 2019;19(4):25–32. DOI: 10.17816/MAJ19281.Ogino Sh., Nowak J., Hamada T. et al. Integrative analysis of exogenous, endogenous, tumour and immune factors for precision medicine. Gut 2018;67(6):1168–80.Lemp J., De Neve J., Bussmann H. et al. Lifetime prevalence of cervical cancer screening in 55 low- and middle-income countries. JAMA 2020;324(15):1532–42. DOI: 10.1001/jama.2020.16244.Ashrafyan L.A., Ovodenko D.L. Cervical cancer screening key problems. Akusherstvo i ginekologiya: novosti, mneniya, obuchenie = Obstetrics and Gynecology: News, Opinions, Training 2018;(1):14–7. (In Russ.).Ашрафян Л.А., Оводенко Д.Л. Основные трудности скрининга рака шейки матки. Акушерство и гинекология: новости, мнения, обучение 2018;(1):14–7.Sushinskaya T., Epifanova S., Schepkina E. et al. Errors in precancerous lesions and cervical cancer diagnosis. Onkoginekologiya = Oncogynecology 2020;1(33):49–57. (In Russ.).Сушинская Т.В., Епифанова С.В., Щепкина Е.В. и др. Ошибки диагностики предраковых заболеваний и рака шейки матки. Онкогинекология 2020;1(33):49–57.Korolenkova L.I. Coexistance of various-grade cervical epithelial neoplasias in course of carcinogenesis as an objective reason for diagnostic errors in patients with CIN and microinvasive cervical cancer. Vestnik RONC im. N.N. Blokhina RAMN = N.N. Blokhina Bulletin 2011;22(1):50–4. (In Russ.).Короленкова Л.И. Сочетание цервикальных эпителиальных неоплазий разной степени в процессе канцерогенеза – объективная причина диагностических ошибок при CIN и микроинвазивном раке шейки матки. Вестник РОНЦ им. Н.Н. Блохина РАМН 2011;22(1):50–4.Hasanov A.G., Shaybakov D.G., Zhernakov S.V. et al. Neural Networks in Forecasting Disease Dynamics. Kreativnaya khirurgiya i onkologiya = Creative Surgery and Oncology 2020;10(3):198–204. (In Russ.). DOI: 10.24060/2076-3093-2020-10-3- 198-204.Хасанов А.Г., Шайбаков Д.Г., Жернаков С.В. и др. Нейронные сети для прогнозирования динамики развития заболеваний. Креативная хирургия и онкология 2020;10(3):198–204. DOI: 10.24060/2076-3093-2020-10-3- 198-204.International Committee of Medical Journal Editors. Uniform requirements for manuscripts submitted to biomedical journals: writing and editing for biomedical publication 2011. Available at: http://www.icmje.org.Lang T.A., Altman D.G. Statistical analyses and methods in the published literature: The SAMPL guidelines. Medical Writing 2016;25(3):31–6. DOI: 10.18243/eon/2016.9.7.4.Kayukova E.V., Belokrinitskaya T.E., Sholokhov L.F., ereshkov P.P. Study the local level of inflammatory proteins in cervical cancerogenesis. Zabajkalskij medicinskij vestnik = Zabaikalsky Medical Bulletin 2020;(2). Available at: http:// zabmedvestnik.ru/arhiv-nomerov/nomer2-za-2020-god/ocenka-lokalnogourovnja-vospalitelnyh-belkov-vcervikalnoj-slizi-v-processe-razvitijaraka-shejki-matki. (In Russ.).Каюкова Е.В., Белокриницкая Т.Е., Шолохов Л.Ф., Терешков П.П. Оценка локального уровня воспалительных белков в цервикальной слизи в процессе развития рака шейки матки. Забайкальский медицинский вестник 2020;(2). Доступно по: http://zabmedvestnik.ru/arhiv-nomerov/ nomer-2-za-2020-god/ocenka-lokalnogourovnja-vospalitelnyh-belkov-vcervikalnoj-slizi-v-processe-razvitijaraka-shejki-matki.Kayukova E.V., Belokrinitskaya T.E., Tereshkov P.P. The influence of propionate on the spectrum of long-chain fatty acids in cervical cells during dis- and neoplastic transformation. Uspehi molekularnoy onkologii = Advances in Molecular Oncology 2018;5(2):31–41. (In Russ.). DOI: 10.17650/2313-805X-2018-5-2-31-41.Каюкова Е.В., Белокринцкая Т.Е., Терешков П.П. Влияние пропионата на спектр высших жирных кислот в клетках шейки матки при диси неопластической трансформации. Успехи молекулярной онкологии 2018;5(2):31–41. DOI: 10.17650/2313-805X-2018-5-2-31-41.Gusev E.Yu, Zotova N.V., Zhuravleva Yu.A., Chereshnev V.A. Physiological and pathogenic role of scavenger receptors in humans. Meditsinskaya immunologiya = Medical Immunology 2020;22(1):7–48. (In Russ.). DOI: 10.15789/1563-0625-PAP-1893.Гусев Е.Ю., Зотова Н.В., Журавлева Ю.А., Черешнев В.А. Физиологическая ипатогенетическая роль рецепторов-мусорщиков у человека. Медицинская иммунология 2020;22(1):7–48. DOI: 10.15789/1563-0625-PAP-1893.Marion‐Letellier R., Déchelotte P., Lacucci M., Ghosh S. Dietary modulation of peroxisome proliferator‐activated receptor gamma. Gut 2009;58:586–93. Nardo A., Grün N., Zeyda M. et al. Impact of osteopontin on the development of non‐alcoholic liver disease and related hepatocellular carcinoma. Liver Int J 2020;40(7):1620–33. DOI: 10.1111/liv.14464.Wang H., Franco F., Tsui Y.C. et al. Cd36-mediated metabolic adaptation supports regulatory T cell survival and function in tumors. Nat Immunol 2020;21:298–308. DOI: 10.1038/s41590-019-0589-5.Gil-de-Gómez L., Balgoma D., Montero O. Lipidomic-based advances in diagnosis and modulation of immune response to cancer. Metabolites 2020;10(8):332. DOI: 10.3390/metabo10080332.Bleve A., Durante B., Sica A., Consonni F. Lipid metabolism and cancer immunotherapy: immunosuppressive myeloid cells at the crossroad. Int J Mol Sci 2020;21(16):5845. DOI: 10.3390/ijms21165845.Xia L., Oyang L., Lin, J. et al. The cancer metabolic reprogramming and immune response. Mol Cancer 2021;20:28. DOI: 10.1186/s12943-021-01316-8.Dowds C.M., Kornell S.C., Blumberg R.S., Zeissig S. Lipid antigens in immunity. Biol Chem 2014;395:61–81.Kawashima M., Tokiwa M., Nishimura T. et al. High-resolution imaging mass spectrometry combined with transcriptomic analysis identified a link between fatty acid composition of phosphatidylinositols and the immune checkpoint pathway at the primary tumour site of breast cancer. Br J Cancer 2020;122(2):245–57. DOI: 10.1038/s41416-019-0662-8.Cucchi D., Camacho-Muñoz D., Certo M. et al. Fatty acids – from energy substrates to key regulators of cell survival, proliferation and effector function. Cell Stress 2020;4(1):9–23. DOI: 10.15698/cst2020.01.209.Ahmed M., Kundu G. Osteopontin selectively regulates p70S6K/mTOR phosphorylation leading to NF-κB dependent AP-1-mediated ICAM-1 expression in breast cancer cells. Mol Cancer 2010;9:101. DOI: 10.1186/1476-4598-9-101.