RU2830346C1 - Method for prediction of risk of developing triple negative breast cancer in women using molecular genetic data - Google Patents
Method for prediction of risk of developing triple negative breast cancer in women using molecular genetic data Download PDFInfo
- Publication number
- RU2830346C1 RU2830346C1 RU2024104141A RU2024104141A RU2830346C1 RU 2830346 C1 RU2830346 C1 RU 2830346C1 RU 2024104141 A RU2024104141 A RU 2024104141A RU 2024104141 A RU2024104141 A RU 2024104141A RU 2830346 C1 RU2830346 C1 RU 2830346C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- gene
- breast cancer
- women
- risk
- triple negative
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 30
- 208000003721 Triple Negative Breast Neoplasms Diseases 0.000 title claims abstract description 29
- 208000022679 triple-negative breast carcinoma Diseases 0.000 title claims abstract description 29
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 title claims abstract description 25
- 101150039299 Prmt6 gene Proteins 0.000 claims abstract description 24
- 101100377218 Homo sapiens ZBTB10 gene Proteins 0.000 claims abstract description 23
- 101150015020 Nr2f2 gene Proteins 0.000 claims abstract description 23
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims abstract description 12
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims abstract description 12
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 10
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims abstract description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 3
- 238000007400 DNA extraction Methods 0.000 claims description 2
- 108020004414 DNA Proteins 0.000 abstract description 12
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 7
- 101000775582 Homo sapiens Protein arginine N-methyltransferase 6 Proteins 0.000 abstract description 3
- 101000860860 Homo sapiens COUP transcription factor 2 Proteins 0.000 abstract description 2
- 101000964419 Homo sapiens Zinc finger and BTB domain-containing protein 10 Proteins 0.000 abstract description 2
- 102100032140 Protein arginine N-methyltransferase 6 Human genes 0.000 abstract description 2
- 102100028226 COUP transcription factor 2 Human genes 0.000 abstract 1
- 102100040327 Zinc finger and BTB domain-containing protein 10 Human genes 0.000 abstract 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 43
- 206010006187 Breast cancer Diseases 0.000 description 41
- 208000026310 Breast neoplasm Diseases 0.000 description 41
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 12
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 12
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 11
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 8
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 6
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 5
- 238000003205 genotyping method Methods 0.000 description 5
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 5
- 210000002700 urine Anatomy 0.000 description 5
- 101150076397 blm gene Proteins 0.000 description 4
- DDRJAANPRJIHGJ-UHFFFAOYSA-N creatinine Chemical compound CN1CC(=O)NC1=N DDRJAANPRJIHGJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 238000011161 development Methods 0.000 description 4
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 4
- 229930003316 Vitamin D Natural products 0.000 description 3
- QYSXJUFSXHHAJI-XFEUOLMDSA-N Vitamin D3 Natural products C1(/[C@@H]2CC[C@@H]([C@]2(CCC1)C)[C@H](C)CCCC(C)C)=C/C=C1\C[C@@H](O)CCC1=C QYSXJUFSXHHAJI-XFEUOLMDSA-N 0.000 description 3
- 238000005119 centrifugation Methods 0.000 description 3
- 239000010432 diamond Substances 0.000 description 3
- 108010038795 estrogen receptors Proteins 0.000 description 3
- 102000015694 estrogen receptors Human genes 0.000 description 3
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 3
- 239000002207 metabolite Substances 0.000 description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 3
- 230000035772 mutation Effects 0.000 description 3
- 238000003752 polymerase chain reaction Methods 0.000 description 3
- 102000003998 progesterone receptors Human genes 0.000 description 3
- 108090000468 progesterone receptors Proteins 0.000 description 3
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 3
- 235000019166 vitamin D Nutrition 0.000 description 3
- 239000011710 vitamin D Substances 0.000 description 3
- 150000003710 vitamin D derivatives Chemical class 0.000 description 3
- 229940046008 vitamin d Drugs 0.000 description 3
- BPYKTIZUTYGOLE-IFADSCNNSA-N Bilirubin Chemical compound N1C(=O)C(C)=C(C=C)\C1=C\C1=C(C)C(CCC(O)=O)=C(CC2=C(C(C)=C(\C=C/3C(=C(C=C)C(=O)N\3)C)N2)CCC(O)=O)N1 BPYKTIZUTYGOLE-IFADSCNNSA-N 0.000 description 2
- HEDRZPFGACZZDS-UHFFFAOYSA-N Chloroform Chemical compound ClC(Cl)Cl HEDRZPFGACZZDS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- KCXVZYZYPLLWCC-UHFFFAOYSA-N EDTA Chemical compound OC(=O)CN(CC(O)=O)CCN(CC(O)=O)CC(O)=O KCXVZYZYPLLWCC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N Ethanol Chemical compound CCO LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 206010071602 Genetic polymorphism Diseases 0.000 description 2
- 101001012157 Homo sapiens Receptor tyrosine-protein kinase erbB-2 Proteins 0.000 description 2
- 102100030086 Receptor tyrosine-protein kinase erbB-2 Human genes 0.000 description 2
- FAPWRFPIFSIZLT-UHFFFAOYSA-M Sodium chloride Chemical compound [Na+].[Cl-] FAPWRFPIFSIZLT-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 2
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 2
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 2
- 229940109239 creatinine Drugs 0.000 description 2
- 239000008367 deionised water Substances 0.000 description 2
- 229910021641 deionized water Inorganic materials 0.000 description 2
- 210000003743 erythrocyte Anatomy 0.000 description 2
- 210000001035 gastrointestinal tract Anatomy 0.000 description 2
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 2
- 238000002844 melting Methods 0.000 description 2
- 230000008018 melting Effects 0.000 description 2
- 210000001616 monocyte Anatomy 0.000 description 2
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 2
- 210000005259 peripheral blood Anatomy 0.000 description 2
- 239000011886 peripheral blood Substances 0.000 description 2
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 2
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 2
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000004062 sedimentation Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Chemical compound O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- DNXHEGUUPJUMQT-UHFFFAOYSA-N (+)-estrone Natural products OC1=CC=C2C3CCC(C)(C(CC4)=O)C4C3CCC2=C1 DNXHEGUUPJUMQT-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- PROQIPRRNZUXQM-UHFFFAOYSA-N (16alpha,17betaOH)-Estra-1,3,5(10)-triene-3,16,17-triol Natural products OC1=CC=C2C3CCC(C)(C(C(O)C4)O)C4C3CCC2=C1 PROQIPRRNZUXQM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- VOXZDWNPVJITMN-ZBRFXRBCSA-N 17β-estradiol Chemical compound OC1=CC=C2[C@H]3CC[C@](C)([C@H](CC4)O)[C@@H]4[C@@H]3CCC2=C1 VOXZDWNPVJITMN-ZBRFXRBCSA-N 0.000 description 1
- QKNYBSVHEMOAJP-UHFFFAOYSA-N 2-amino-2-(hydroxymethyl)propane-1,3-diol;hydron;chloride Chemical compound Cl.OCC(N)(CO)CO QKNYBSVHEMOAJP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 108700028369 Alleles Proteins 0.000 description 1
- 208000003174 Brain Neoplasms Diseases 0.000 description 1
- 208000024172 Cardiovascular disease Diseases 0.000 description 1
- 239000003155 DNA primer Substances 0.000 description 1
- 206010061818 Disease progression Diseases 0.000 description 1
- 108010067770 Endopeptidase K Proteins 0.000 description 1
- DNXHEGUUPJUMQT-CBZIJGRNSA-N Estrone Chemical compound OC1=CC=C2[C@H]3CC[C@](C)(C(CC4)=O)[C@@H]4[C@@H]3CCC2=C1 DNXHEGUUPJUMQT-CBZIJGRNSA-N 0.000 description 1
- 108091027305 Heteroduplex Proteins 0.000 description 1
- 101000851181 Homo sapiens Epidermal growth factor receptor Proteins 0.000 description 1
- 206010027476 Metastases Diseases 0.000 description 1
- 206010027452 Metastases to bone Diseases 0.000 description 1
- 206010059282 Metastases to central nervous system Diseases 0.000 description 1
- 208000023178 Musculoskeletal disease Diseases 0.000 description 1
- BKAYIFDRRZZKNF-VIFPVBQESA-N N-acetylcarnosine Chemical compound CC(=O)NCCC(=O)N[C@H](C(O)=O)CC1=CN=CN1 BKAYIFDRRZZKNF-VIFPVBQESA-N 0.000 description 1
- ISWSIDIOOBJBQZ-UHFFFAOYSA-N Phenol Chemical compound OC1=CC=CC=C1 ISWSIDIOOBJBQZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229930006000 Sucrose Natural products 0.000 description 1
- CZMRCDWAGMRECN-UGDNZRGBSA-N Sucrose Chemical compound O[C@H]1[C@H](O)[C@@H](CO)O[C@@]1(CO)O[C@@H]1[C@H](O)[C@@H](O)[C@H](O)[C@@H](CO)O1 CZMRCDWAGMRECN-UGDNZRGBSA-N 0.000 description 1
- 108010006785 Taq Polymerase Proteins 0.000 description 1
- 238000008050 Total Bilirubin Reagent Methods 0.000 description 1
- 229920004890 Triton X-100 Polymers 0.000 description 1
- 239000013504 Triton X-100 Substances 0.000 description 1
- 208000025609 Urogenital disease Diseases 0.000 description 1
- 230000001594 aberrant effect Effects 0.000 description 1
- 239000002253 acid Substances 0.000 description 1
- 230000002378 acidificating effect Effects 0.000 description 1
- 150000007513 acids Chemical class 0.000 description 1
- 239000008346 aqueous phase Substances 0.000 description 1
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 1
- 238000002512 chemotherapy Methods 0.000 description 1
- YTRQFSDWAXHJCC-UHFFFAOYSA-N chloroform;phenol Chemical compound ClC(Cl)Cl.OC1=CC=CC=C1 YTRQFSDWAXHJCC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 description 1
- 238000012850 discrimination method Methods 0.000 description 1
- 230000005750 disease progression Effects 0.000 description 1
- 238000013399 early diagnosis Methods 0.000 description 1
- 208000030172 endocrine system disease Diseases 0.000 description 1
- 229960005309 estradiol Drugs 0.000 description 1
- 229930182833 estradiol Natural products 0.000 description 1
- 229960001348 estriol Drugs 0.000 description 1
- PROQIPRRNZUXQM-ZXXIGWHRSA-N estriol Chemical compound OC1=CC=C2[C@H]3CC[C@](C)([C@H]([C@H](O)C4)O)[C@@H]4[C@@H]3CCC2=C1 PROQIPRRNZUXQM-ZXXIGWHRSA-N 0.000 description 1
- 229960003399 estrone Drugs 0.000 description 1
- 238000004108 freeze drying Methods 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 108091008039 hormone receptors Proteins 0.000 description 1
- 230000001900 immune effect Effects 0.000 description 1
- 239000006166 lysate Substances 0.000 description 1
- 239000012139 lysis buffer Substances 0.000 description 1
- 210000005075 mammary gland Anatomy 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 1
- 208000017445 musculoskeletal system disease Diseases 0.000 description 1
- 238000011328 necessary treatment Methods 0.000 description 1
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 1
- 239000002751 oligonucleotide probe Substances 0.000 description 1
- 230000000771 oncological effect Effects 0.000 description 1
- 230000009984 peri-natal effect Effects 0.000 description 1
- 238000002205 phenol-chloroform extraction Methods 0.000 description 1
- 230000035755 proliferation Effects 0.000 description 1
- 239000011541 reaction mixture Substances 0.000 description 1
- 208000023504 respiratory system disease Diseases 0.000 description 1
- 238000005185 salting out Methods 0.000 description 1
- 239000013049 sediment Substances 0.000 description 1
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 1
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 description 1
- 239000011780 sodium chloride Substances 0.000 description 1
- 239000005720 sucrose Substances 0.000 description 1
- 239000006228 supernatant Substances 0.000 description 1
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 1
- 230000009278 visceral effect Effects 0.000 description 1
Abstract
Description
Изобретение относится к области медицины, в частности, к клинической онкологии, медицинской генетике, молекулярной диагностике и может быть использовано для прогнозирования риска развития тройного негативного рака молочной железы у женщин с использованием молекулярно-генетических данных.The invention relates to the field of medicine, in particular to clinical oncology, medical genetics, molecular diagnostics and can be used to predict the risk of developing triple negative breast cancer in women using molecular genetic data.
Рак молочной железы (РМЖ) - это опухоль молочной железы злокачественного характера, имеющая эпителиальное происхождение [Gradishar W.J., Anderson B.O., Blair S.L. et al. Breast cancer version 3.2014. J Natl Compr Canc Netw 2014;12(4):542-590]. Согласно данным мировой статистики (материалы Международного агентства по изучению рака) в настоящее время ежегодно среди населения мира выявляется более 2 миллионов новых случаев РМЖ. Среди всех случаев рака (ежегодно в мире регистрируется 19,3 млн новых случаев онкопатологии) РМЖ является наиболее частым (11,7%) [Ferlay J., Colombet M., Soerjomataram I., Parkin D.M., M., Znaor A., Bray F. Cancer statistics for the year 2020: An overview. Int. J. Cancer. 2021;149:778-789. doi: 10.1002/ijc.33588]. Среди женского населения удельный вес РМЖ среди всех онкозаболеваний составляет 24,5% [Sung H., Ferlay J., Siegel R.L., Laversanne M., Soerjomataram I., Jemal A., Bray F. Global cancer statistics 2020: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J. Clin. 2021;71:209-249. doi: 10.3322/caac.21660]. По данным Росстата в 2020 году в Российской Федерации количество женщин у которых был впервые в жизни установлен диагноз РМЖ составило 65,0 тыс. человек, а показатель заболеваемости был равен 82,8 на 100000 человек [Здравоохранение в России. 2021: Стат.сб./Росстат. - М., З-46 2021. - 171 с.]. Обращает на себя внимание имеющаяся тенденция к росту заболеваемости РМЖ в РФ: стандартизованный показатель заболеваемости на 100000 населения (мировой стандарт) за последние десять лет вырос с 42,83 в 2008 г. до 51,63 в 2018 г., параметр среднегодового темпа прироста заболеваемости составил 1,97%, а показатель прироста заболеваемости за данный временной период - 22,15% [Каприн А.Д., Старинский В.В., Петрова Г.В. Злокачественные новообразования в России в 2018 году. М., 2019. 250 с. [Kaprin A.D., Starinskij V.V., Petrova G.V. Malignant neoplasms in Russia in 2018. Moscow: 2019. 250 p. (in Russian)]].Breast cancer (BC) is a malignant tumor of the mammary gland of epithelial origin [Gradishar WJ, Anderson BO, Blair SL et al. Breast cancer version 3.2014. J Natl Compr Canc Netw 2014;12(4):542-590]. According to world statistics (materials of the International Agency for Research on Cancer), more than 2 million new cases of BC are currently detected annually among the world's population. Among all cases of cancer (19.3 million new cases of oncopathology are registered annually in the world), BC is the most common (11.7%) [Ferlay J., Colombet M., Soerjomataram I., Parkin DM, M., Znaor A., Bray F. Cancer statistics for the year 2020: An overview. Int. J. Cancer. 2021;149:778-789. doi: 10.1002/ijc.33588]. Among the female population, the proportion of breast cancer among all oncological diseases is 24.5% [Sung H., Ferlay J., Siegel RL, Laversanne M., Soerjomataram I., Jemal A., Bray F. Global cancer statistics 2020: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J. Clin. 2021;71:209-249. doi: 10.3322/caac.21660]. According to Rosstat, in 2020 in the Russian Federation the number of women who were diagnosed with breast cancer for the first time in their lives was 65.0 thousand people, and the incidence rate was 82.8 per 100,000 people [Healthcare in Russia. 2021: Statistical collection/Rosstat. - M., Z-46 2021. - 171 p.]. The current trend towards an increase in breast cancer incidence in the Russian Federation is noteworthy: the standardized incidence rate per 100,000 population (world standard) has increased over the past ten years from 42.83 in 2008 to 51.63 in 2018, the average annual incidence growth rate was 1.97%, and the incidence growth rate for this time period was 22.15% [Kaprin AD, Starinskij VV, Petrova GV Malignant neoplasms in Russia in 2018. Moscow: 2019. 250 p. (in Russian)]].
Тройной негативный рак молочной железы (ТН РМЖ) охватывает гетерогенную группу принципиально разных заболеваний с различными гистологическими, геномными и иммунологическими профилями, которые объединяются под этим термином из-за отсутствия в них эстрогеновых рецепторов (ЭР), прогестероновых рецепторов (ПР) и рецепторов эпидермального фактора роста человека 2 типа (HER2).Triple-negative breast cancer (TNBC) encompasses a heterogeneous group of fundamentally different diseases with different histological, genomic and immunological profiles, which are united under this term due to the absence of estrogen receptors (ER), progesterone receptors (PR) and human epidermal growth factor receptors type 2 (HER2).
ТН РМЖ представляет собой гетерогенную опухоль, на долю которой приходится от 15 до 20% всех случаев рака молочной железы, поэтому ее распространенность варьируется среди разных этнических групп и обычно является отрицательной (трижды отрицательной) для экспрессии ЭР, ПР и HER2. ТН РМЖ поражает 170 000 женщин во всем мире в год, из общего миллиона диагнозов рака молочной железы. Заболевание также протекает более агрессивно, характеризуется более высокой частотой рецидивов и худшим прогнозом, чем гормон-рецептор-позитивные опухоли. Опасность ТН РМЖ заключается в высокой распространенности высокопролиферационных опухолей 3 степени при постановке диагноза [Sporikova Z., Koudelakova V., Trojanec R., Hajduch M. Genetic Markers in Triple-Negative Breast Cancer. Clin Breast Cancer. 2018;18(5):e841-e850. doi:10.1016/j.clbc.2018.07.023].TN BC is a heterogeneous tumor that accounts for 15 to 20% of all breast cancer cases, so its prevalence varies among different ethnic groups and is usually negative (triple negative) for ER, PR, and HER2 expression. TN BC affects 170,000 women worldwide per year, out of a total of one million breast cancer diagnoses. The disease is also more aggressive, characterized by a higher recurrence rate and a worse prognosis than hormone receptor-positive tumors. The danger of TN BC is the high prevalence of highly proliferation grade 3 tumors at diagnosis [Sporikova Z., Koudelakova V., Trojanec R., Hajduch M. Genetic Markers in Triple-Negative Breast Cancer. Clin Breast Cancer. 2018; 18(5):e841-e850. doi:10.1016/j.clbc.2018.07.023].
ТН РМЖ имеет отчетливый клинический фенотип из-за его молекулярных характеристик. Его отличают отдаленные метастазы (висцеральные и мозговые метастазы), отсутствие метастазов в кости и ранние рецидивы (обычно в течение трех лет). ТН РМЖ ассоциирован с агрессивным клиническим поведением, которое быстрее растет и распространяется на окружающие ткани, менее поддается лечению и имеет более низкий прогноз [Sarhangi N., Hajjari S., Heydari S.F., Ganjizadeh M., Rouhollah F., Hasanzad M. Breast cancer in the era of precision medicine. Mol Biol Rep. 2022;49(10):10023-10037. doi:10.1007/s11033-022-07571-2].TN BC has a distinct clinical phenotype due to its molecular characteristics. It is characterized by distant metastases (visceral and brain metastases), absence of bone metastases, and early recurrence (usually within three years). TN BC is associated with aggressive clinical behavior, which grows faster and spreads to surrounding tissues, is less responsive to treatment, and has a poorer prognosis [Sarhangi N., Hajjari S., Heydari S.F., Ganjizadeh M., Rouhollah F., Hasanzad M. Breast cancer in the era of precision medicine. Mol Biol Rep. 2022;49(10):10023-10037. doi:10.1007/s11033-022-07571-2].
Несмотря на активное исследование генетических основ РМЖ, которое активно проводится многочисленными научными коллективами, в течении последних десятилетий, значительная часть генетических детерминант, вовлеченных в возникновение заболевания до настоящего времени остается неизвестной, что диктует необходимость продолжения генетико-эпидемиологических исследований РМЖ.Despite the active study of the genetic basis of breast cancer, which has been actively carried out by numerous scientific teams over the past decades, a significant part of the genetic determinants involved in the occurrence of the disease remains unknown to this day, which dictates the need to continue genetic and epidemiological studies of breast cancer.
В Российской Федерации исследования вовлеченности генетических маркеров rs8023580 гена NR2F2 - rs440837 гена ZBTB10 - rs17496332 гена PRMT6 в формирование предрасположенности к тройному негативному раку молочной железы у женщин единичны и фрагментарны, а данные о роли генетических вариантов rs8023580 гена NR2F2 - rs440837 гена ZBTB10 - rs17496332 гена PRMT6 в развитии тройного негативного рака молочной железы у женщин с использованием молекулярно-генетических данных отсутствуют.In the Russian Federation, studies of the involvement of genetic markers rs8023580 of the NR2F2 gene - rs440837 of the ZBTB10 gene - rs17496332 of the PRMT6 gene in the formation of a predisposition to triple negative breast cancer in women are isolated and fragmentary, and data on the role of genetic variants rs8023580 of the NR2F2 gene - rs440837 of the ZBTB10 gene - rs17496332 of the PRMT6 gene in the development of triple negative breast cancer in women using molecular genetic data are absent.
Для оценки сложившейся патентной ситуации был выполнен поиск по охранным документам за период с 1990 по 2023 гг. Анализ документов производился по направлению: способ прогнозирования риска развития тройного негативного рака молочной железы у женщин. Источники информации: сайты Федерального института промышленной собственности http://fips.ru.To assess the current patent situation, a search was conducted on security documents for the period from 1990 to 2023. The documents were analyzed in the following direction: a method for predicting the risk of developing triple negative breast cancer in women. Sources of information: websites of the Federal Institute of Industrial Property http://fips.ru.
В изученной научно-медицинской и доступной патентной литературе авторами не было обнаружено способа прогнозирования риска развития тройного негативного рака молочной железы у женщин на основе данных о полиморфных маркерах rs8023580 гена NR2F2 - rs440837 гена ZBTB10 - rs17496332 гена PRMT6.In the reviewed scientific, medical and available patent literature, the authors did not find a method for predicting the risk of developing triple negative breast cancer in women based on data on polymorphic markers rs8023580 of the NR2F2 gene - rs440837 of the ZBTB10 gene - rs17496332 of the PRMT6 gene.
Известен патент RU № 2741232 (опубл. 22.01.2021) описан способ прогнозирования прогрессирования рака молочной железы. Изобретение относится к медицине, а именно к онкологии, и может быть использовано для прогнозирования прогрессирования рака молочной железы. Проводят определение в периферической крови промежуточного метаболита витамина D 25(OH)D. При значении его содержания в сыворотке крови ≤ 18,9 нг/мл прогнозируют прогрессирование заболевания. Способ обеспечивает повышение точности прогнозирования прогрессирования рака молочной железы за счет определения промежуточного метаболита витамина D 25(OH)D в венозной крови, проявляющееся в снижении показателя промежуточного метаболита витамина D 25(OH)D, предшествующем прогрессированию заболевания. Недостатком этого способа является трудоемкость выполнения и кроме того не учитывается роль генетических полиморфизмов.Known patent RU No. 2741232 (published 01/22/2021) describes a method for predicting the progression of breast cancer. The invention relates to medicine, namely to oncology, and can be used to predict the progression of breast cancer. The intermediate metabolite of vitamin D 25 (OH) D is determined in the peripheral blood. If its content in the blood serum is ≤ 18.9 ng / ml, disease progression is predicted. The method provides an increase in the accuracy of predicting the progression of breast cancer by determining the intermediate metabolite of vitamin D 25 (OH) D in venous blood, manifested in a decrease in the intermediate metabolite of vitamin D 25 (OH) D, preceding the progression of the disease. The disadvantage of this method is the labor intensity of implementation and, in addition, the role of genetic polymorphisms is not taken into account.
Известен патент RU № 2336822 (опубл. 27.10.2008), в котором описан способ прогнозирования рака молочной железы. Изобретение относится к области медицины, в частности к онкологии, и может быть использовано в качестве способа ранней диагностики рака молочной железы. Проводят 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. Способ позволяет прогнозировать рак молочной железы на этапе лабораторного обследования и может применяться в ранней диагностике рака молочной железы, характеризуется доступностью и простотой выполнения. Однако прогнозирование таким способом рака молочной железы сопряжено с профилактическими осмотрами, при этом диспансеризация лиц из групп повышенного риска должна проводиться длительное время вплоть до возраста 55 лет.Known is the patent RU No. 2336822 (published 27.10.2008), which describes a method for predicting breast cancer. The invention relates to the field of medicine, in particular to oncology, and can be used as a method for early diagnosis of breast cancer. The patient's blood is tested. Additionally, during the examination, the following indicators are determined: age, social status, concomitant diseases, the number of blood monocytes, the erythrocyte sedimentation rate (ESR), total blood bilirubin, blood creatinine, specific gravity of urine, urine reaction. Then the prognostic coefficient (PC) is determined for each indicator. In the age system, at the marker up to 20 years old, the PC is set equal to (0), at the marker 20-29 years old - equal to (-10), at the marker 30-39 years old - equal to (-7), at the marker 40-49 years old - equal to (+4), at the marker 50-59 years old - equal to (+3), at the marker 60-69 years old - equal to (+2), at the marker 70-79 years old - equal to (+4), at the marker 80 years and older - equal to (-3). In the social status system, at the marker workers, the PC is set equal to (+4), at the marker employees - equal to (-1), at the marker students - equal to (0), at the marker unemployed - equal to (-12), at the marker pensioners and disabled workers (ITR) - equal to (+1). In the concomitant diseases system, for a gastrointestinal tract (GIT) disease marker, the PC is set to (-10), for a cardiovascular disease marker - to (+2), for an endocrine system disease marker - to (+1.5), for a respiratory system disease marker - to (0), for a musculoskeletal disease marker - to (0), for a genitourinary disease marker - to (-13), for a combination of concomitant diseases marker - to (-1), for the absence of concomitant diseases marker - to (+2). In the blood monocytes system, for the no marker, the PC is set to (0), for the 1-3% marker - to (-2.5), for the 4-6% marker - to (+2), for the 7-10% marker - to (+2.5), and for the more than 10% marker - to (0). In the erythrocyte sedimentation rate system, at the marker - 1-10 mm/h, the PC is set to (-1), at the marker 11-20 mm/h - equal to (-3), at the marker 21-30 mm/h - equal to (+7), at the marker 31-40 mm/h - equal to (0), at the marker more than 40 mm/h - equal to (0). In the total bilirubin system, at the marker less than 8.8 μmol/l, the PC is set to (0), at the marker 8.8-17 μmol/l - equal to (-1), at the marker more than 17 μmol/l - equal to (+5.5). In the creatinine system, at the marker less than 0.07 mmol/l, the PC is set to (+11), at the marker 0.07-0.17 - equal to (-3), at the marker more than 0.17 μmol/l - equal to (0). In the urine specific gravity system, with a marker less than 1008, the PC is set to (0), with a marker of 1008-1026 - to (+2), with a marker greater than 1026 - to (+6). In the system, the urine reaction with an acidic marker is set to (+3), with a neutral marker - to (-3), with an alkaline marker - to (-12). With a PC sum from (-54.5) to (-21.5), a low probability of breast cancer is predicted, with a sum from (+11) to (+44.5), a high probability of breast cancer is predicted. The method makes it possible to predict breast cancer at the stage of laboratory examination and can be used in early diagnostics of breast cancer, and is characterized by availability and ease of implementation. However, predicting breast cancer in this way is associated with preventive examinations, while the medical examination of individuals from high-risk groups should be carried out for a long time up to the age of 55.
Известен патент RU №2263319 (опубл. 27.10.2005), в котором описан способ прогнозирования рецидива рака молочной железы. Изобретение относится к медицине, а именно к биохимическим методам исследования в онкологии. Сущность способа заключается в том, что в динамике наблюдения за менопаузальными женщинами после комплексного лечения констатируют развитие рецидива рака молочной железы при снижении соотношения концентрации эстриола к сумме концентраций эстрона и эстрадиола в моче с 1,68±0,23 у больных без рецидива до 0,74±0,12 - у пациенток, проживших без рецидива менее одного года, до 0,65±0,13 у больных, проживших без рецидива от 2-х до 6 лет, и до 0,50±0,10 у больных с безрецидивным периодом от 6 до 10 лет. Изобретение обеспечивает доклиническое выявление рецидива рака молочной железы, а также точность и простоту способа. Недостатком данного способа является высокая стоимость анализа, что особенно важно при его многократном повторении в ходе наблюдения за больными после комплексного лечения.Known is the patent RU No. 2263319 (published 27.10.2005), which describes a method for predicting recurrence of breast cancer. The invention relates to medicine, namely to biochemical research methods in oncology. The essence of the method lies in the fact that in the dynamics of observation of menopausal women after complex treatment, the development of recurrence of breast cancer is ascertained with a decrease in the ratio of the concentration of estriol to the sum of the concentrations of estrone and estradiol in the urine from 1.68 ± 0.23 in patients without recurrence to 0.74 ± 0.12 - in patients who have lived without recurrence for less than one year, to 0.65 ± 0.13 in patients who have lived without recurrence from 2 to 6 years, and to 0.50 ± 0.10 in patients with a relapse-free period from 6 to 10 years. The invention provides preclinical detection of breast cancer recurrence, as well as the accuracy and simplicity of the method. The disadvantage of this method is the high cost of the analysis, which is especially important when it is repeated multiple times during observation of patients after complex treatment.
Известен патент RU № 2522501 (опубл. 20.07.2014), в котором описан способ прогнозирования наследственной предрасположенности к раку молочной железы. Изобретение относится к области медицины, в частности, к клинической онкологии, медицинской генетике, молекулярной диагностике и может быть использовано для прогнозирования наследственной предрасположенности к раку молочной железы. Способ характеризуется тем, что проводят амплификацию коротких фрагментов гена BLM протяженностью до 200 п.о., с последующим высокоразрешающим плавлением, включающим оптимизированный для гена BLM этап формирования гетеродуплексов: быстрый нагрев до 95°С и медленное снижение температуры до 50°С; выбирают один фрагмент с аберрантным профилем плавления для секвенирования, секвенируют выбранный фрагмент и при выявлении мутации гена BLM прогнозируют наследственную предрасположенность к раку молочной железы. Способ повышает точность детекции мутации, прост в исполнении и высокоинформативен: позволяет выявлять до 100% мутаций в гене BLM. Недостатком этого способа является его трудоемкость, он не учитывает роль генетических полиморфизмов.Known is the patent RU No. 2522501 (published 20.07.2014), which describes a method for predicting hereditary predisposition to breast cancer. The invention relates to the field of medicine, in particular, to clinical oncology, medical genetics, molecular diagnostics and can be used to predict hereditary predisposition to breast cancer. The method is characterized in that amplification of short fragments of the BLM gene up to 200 bp in length is carried out, followed by high-resolution melting, including a heteroduplex formation stage optimized for the BLM gene: rapid heating to 95 °C and slow decrease in temperature to 50 °C; one fragment with an aberrant melting profile is selected for sequencing, the selected fragment is sequenced and, if a mutation of the BLM gene is detected, hereditary predisposition to breast cancer is predicted. The method increases the accuracy of mutation detection, is easy to perform and highly informative: it allows to detect up to 100% of mutations in the BLM gene. The disadvantage of this method is its labor intensity, it does not take into account the role of genetic polymorphisms.
Задачей настоящего исследования является расширение арсенала способов диагностики, а именно создание способа прогнозирования риска развития тройного негативного рака молочной железы у женщин с использованием молекулярно-генетических данных о полиморфных маркерах rs8023580 гена NR2F2 - rs440837 гена ZBTB10 - rs17496332 гена PRMT6.The objective of this study is to expand the range of diagnostic methods, namely, to create a method for predicting the risk of developing triple negative breast cancer in women using molecular genetic data on polymorphic markers rs8023580 of the NR2F2 gene - rs440837 of the ZBTB10 gene - rs17496332 of the PRMT6 gene.
Технический результат использования изобретения - получение критериев оценки риска развития тройного негативного рака молочной железы у женщин русской национальности, уроженок Центрально-Черноземного региона РФ, на основе молекулярно-генетических данных о полиморфных маркерах rs8023580 гена NR2F2 - rs440837 гена ZBTB10 - rs17496332 гена PRMT6, включающий:The technical result of using the invention is obtaining criteria for assessing the risk of developing triple negative breast cancer in women of Russian nationality, natives of the Central Black Earth Region of the Russian Federation, based on molecular genetic data on polymorphic markers rs8023580 of the NR2F2 gene - rs440837 of the ZBTB10 gene - rs17496332 of the PRMT6 gene, including:
- выделение ДНК из периферической венозной крови;- DNA extraction from peripheral venous blood;
- анализ полиморфных маркеров rs8023580 гена NR2F2 - rs440837 гена ZBTB10 - rs17496332 гена PRMT6;- analysis of polymorphic markers rs8023580 of the NR2F2 gene - rs440837 of the ZBTB10 gene - rs17496332 of the PRMT6 gene;
- прогнозирование риска развития тройного негативного рака молочной железы у женщин с использованием молекулярно-генетических данных при выявлении комбинации генотипов rs8023580TT гена NR2F2 - rs440837AA гена ZBTB10 - rs17496332GG гена PRMT6.- predicting the risk of developing triple negative breast cancer in women using molecular genetic data when identifying a combination of genotypes rs8023580TT of the NR2F2 gene - rs440837AA of the ZBTB10 gene - rs17496332GG of the PRMT6 gene.
Новизна и изобретательский уровень заключаются в том, что из уровня техники не известна возможность прогноза риска развития тройного негативного рака молочной железы у пациенток на основе данных о комбинации генотипов rs8023580 гена NR2F2 - rs440837 гена ZBTB10 - rs17496332 гена PRMT6.The novelty and inventive step consist in the fact that the state of the art does not know the possibility of predicting the risk of developing triple negative breast cancer in patients based on data on the combination of genotypes rs8023580 of the NR2F2 gene - rs440837 of the ZBTB10 gene - rs17496332 of the PRMT6 gene.
Способ осуществляют следующим образом:The method is carried out as follows:
Выделение геномной ДНК из периферической крови осуществляют методом фенольно-хлороформной экстракции (Miller, S. A. A simple salting out procedure for extracting DNA from human nucleated cells / S. A. Miller, D. D. Dykes, H. F. Polesky // Nucleic. Acids. Res. - 1988. - Vol. 16, № 3. - P. 1215) в два этапа. На первом этапе к 4 мл крови с ЭДТА добавляют 25 мл лизирующего буфера, содержащего 320 мМ сахарозы, 1% тритон Х-100, 5мМ MgCl2, 10мМ трис-HCl (pH=7,6). Полученную смесь перемешивают и центрифугируют при 4°С, 4000 об/мин. в течение 20 минут. После центрифугирования надосадочную жидкость сливают, к осадку добавляют 4 мл раствора, содержащего 25 мМ ЭДТА (рН=8,0) и 75 мМ NaCl, ресуспензируют. Затем прибавляют 0,4 мл 10% SDS, 35 мкл протеиназы К (10мг/мл) и инкубируют образец при 37°С в течение 16 часов.Genomic DNA is isolated from peripheral blood by the phenol-chloroform extraction method (Miller, SA A simple salting out procedure for extracting DNA from human nucleated cells / SA Miller, DD Dykes, HF Polesky // Nucleic. Acids. Res. - 1988. - Vol. 16, No. 3. - P. 1215) in two stages. In the first stage, 25 ml of lysis buffer containing 320 mM sucrose, 1% Triton X-100, 5 mM MgCl 2 , 10 mM Tris-HCl (pH = 7.6) are added to 4 ml of blood with EDTA. The resulting mixture is mixed and centrifuged at 4°C, 4000 rpm for 20 minutes. After centrifugation, the supernatant is poured off, 4 ml of a solution containing 25 mM EDTA (pH = 8.0) and 75 mM NaCl are added to the sediment, and the mixture is resuspended. Then 0.4 ml of 10% SDS, 35 μl of proteinase K (10 mg/ml) are added, and the sample is incubated at 37°C for 16 hours.
На втором этапе из полученного лизата последовательно проводят экстракцию ДНК равными объемами фенола, фенол-хлороформа (1:1) и хлороформа с центрифугированием при 4000 об/мин в течение 10 минут. После каждого центрифугирования производят отбор водной фазы. ДНК осаждают из раствора двумя объемами охлажденного 96% этанола. После лиофилизации полученную ДНК растворяют в бидистиллированной, деионизованной воде и хранят при -20°С.In the second stage, DNA is extracted from the obtained lysate sequentially with equal volumes of phenol, phenol-chloroform (1:1), and chloroform with centrifugation at 4000 rpm for 10 minutes. After each centrifugation, the aqueous phase is collected. DNA is precipitated from the solution with two volumes of cooled 96% ethanol. After lyophilization, the obtained DNA is dissolved in bidistilled, deionized water and stored at -20°C.
Анализ полиморфных маркеров rs8023580 гена NR2F2 - rs440837 гена ZBTB10 - rs17496332 гена PRMT6 осуществлялся методом полимеразной цепной реакции (ПЦР) на термоциклере CFX-96 Real-Time System (Bio-Rad) c использованием стандартных олигонуклеотидных праймеров и зондов (синтезированы в ООО «Тест - Ген» (Ульяновск)).Analysis of polymorphic markers rs8023580 of the NR2F2 gene - rs440837 of the ZBTB10 gene - rs17496332 of the PRMT6 gene was carried out by the polymerase chain reaction (PCR) method on a CFX-96 Real-Time System thermal cycler (Bio-Rad) using standard oligonucleotide primers and probes (synthesized at Test-Gen LLC (Ulyanovsk)).
Амплификация геномной ДНК производилась в реакционной смеси, суммарным объемом 10 мкл, включающей смесь для ПЦР rs7910927 гена rs8023580 гена NR2F2 или rs440837 гена ZBTB10 или rs17496332 гена PRMT6- 4 мкл, Taq-полимеразу - 2 мкл, исследуемый образец (~30 нг ДНК/мкл) - 1 мкл, деионизированная вода - 3мкл.Amplification of genomic DNA was performed in a reaction mixture with a total volume of 10 μl, including a mixture for PCR of the rs7910927 gene, rs8023580 gene NR2F2 or rs440837 gene ZBTB10 or rs17496332 gene PRMT6 - 4 μl, Taq polymerase - 2 μl, the test sample (~30 ng DNA/μl) - 1 μl, deionized water - 3 μl.
Генотипирование исследуемых образцов осуществлялось с использованием программного обеспечения «CFX-Manager™» методом дискриминации аллелей по величинам относительных единиц флуоресценции (ОЕФ) (фиг. 1, фиг. 2, фиг. 3).Genotyping of the studied samples was carried out using the CFX-Manager™ software using the allele discrimination method based on the relative fluorescence units (RFU) values (Fig. 1, Fig. 2, Fig. 3).
Изобретение характеризуется фигурами:The invention is characterized by the following figures:
фиг. 1 - Визуализация дискриминации генотипов rs8023580 NR2F2 (где красный круг - гомозиготы ТТ, зеленый треугольник - гетерозиготы ТС, синий квадрат - гомозиготы СС, голубой ромб - неопределённый образец);Fig. 1 - Visualization of discrimination of rs8023580 NR2F2 genotypes (where the red circle is TT homozygotes, the green triangle is TC heterozygotes, the blue square is CC homozygotes, the blue diamond is an indeterminate sample);
фиг. 2 - Визуализация дискриминации генотипов rs440837 ZBTB10 (где красный круг - гомозиготы АА, зеленый треугольник - гетерозиготы AG, синий квадрат - гомозиготы GG, голубой ромб - неопределённый образец);Fig. 2 - Visualization of discrimination of rs440837 ZBTB10 genotypes (where the red circle is AA homozygotes, the green triangle is AG heterozygotes, the blue square is GG homozygotes, the blue diamond is an indeterminate sample);
фиг. 3 - Визуализация дискриминации генотипов rs 17496332 PRMT6 (где красный круг - гомозиготы АА, зеленый треугольник - гетерозиготы AG, синий квадрат - гомозиготы GG, голубой ромб - неопределённый образец).Fig. 3 - Visualization of discrimination of rs 17496332 PRMT6 genotypes (where the red circle is AA homozygotes, the green triangle is AG heterozygotes, the blue square is GG homozygotes, and the blue diamond is an indeterminate sample).
На следующем этапе работы, моделировались в программном комплексе MB-MDR (доступ-https ://github.com/imbs-hl/mbmdR) межлокусные взаимодействия, имеющие рисковое значения для РМЖ (проводился учет ковариат и выполнялись пермутационные процедуры). Оценивались модели с участием 2-,3-,4-,5- локусов. При этом, с целью снижения вероятности ложноположительных результатов для «выделения» наиболее значимых моделей, детерминирующих риск развития заболевания (на каждом уровне мы отбирали 2-3 наиболее значимые модели), на этапе отбора моделей для пермутационного тестирования, нами дополнительно была введена поправка Бонферрони с учетом возможных комбинаций 3 рассматриваемых локусов: для 2-х локусных моделей в качестве «порогового» уровня был установлен показатель р=0,05/36 = 1,39*10-3, для 3-х локусных - р=0,05/84 = 5,95*10-4, для 4-х локусных - р=0,05/126 = 3,97*10-4, для 5-ти локусных - р=0,05/126 = 3,97*10-4. Визуализация межлокусных взаимодействий, связанных с РМЖ, была проведена с применением программы MDR (до ступ-http ://www. multifactordimensionalityreduction.org/).At the next stage of the work, interlocus interactions that have risk values for breast cancer were modeled in the MB-MDR software package (access-https://github.com/imbs-hl/mbmdR) (covariates were taken into account and permutation procedures were performed). Models with the participation of 2-, 3-, 4-, 5- loci were estimated. In this case, in order to reduce the probability of false positive results for “selecting” the most significant models that determine the risk of developing the disease (at each level we selected 2-3 most significant models), at the stage of selecting models for permutation testing, we additionally introduced the Bonferroni correction taking into account possible combinations of the 3 loci under consideration: for 2-locus models, the “threshold” level was set at p=0.05/36 = 1.39*10-3, for 3-locus models - p=0.05/84 = 5.95*10-4, for 4-locus models - p=0.05/126 = 3.97*10-4, for 5-locus models - p=0.05/126 = 3.97*10-4. Visualization of interlocus interactions associated with breast cancer was performed using the MDR program (available at http://www. multifactordimensionalityreduction.org/).
Возможность использования предложенного способа для оценки прогнозирования риска развития тройного негативного РМЖ у женщин с использованием молекулярно-генетических данных, подтверждает анализ результатов наблюдений 1248 пациенток, из них 108 пациентки с тройным негативным РМЖ и 1140 женщины контрольной группы. Возрастные характеристики больных и контроля были сопоставимы. В выборки для исследования включались (критерии включения): 1) пациентки русской национальности, являющиеся уроженками Центрального Черноземья РФ, не имеющие родства между собой и проживающие в Белгородской области (Чурносов М.И., Сорокина И.Н., Балановская Е.В. Генофонд населения Белгородской области. Динамика индекса эндогамии в районных популяциях // Генетика. 2008. Т. 44. № 8. С. 1117-1125), добровольно согласившиеся на проведение исследования; 2) в группу больных включались пациентки только после установления диагноза заболевания тройного негативного РМЖ, подтвержденного с помощью клинических и лабораторно-инструментальных (в т.ч. морфологических) методов обследования.The possibility of using the proposed method for assessing the risk of developing triple negative breast cancer in women using molecular genetic data is confirmed by the analysis of the results of observations of 1248 patients, including 108 patients with triple negative breast cancer and 1140 women in the control group. The age characteristics of the patients and controls were comparable. The study samples included (inclusion criteria): 1) patients of Russian nationality, natives of the Central Black Earth Region of the Russian Federation, unrelated to each other and living in the Belgorod Region (Churnosov M.I., Sorokina I.N., Balanovskaya E.V. Gene pool of the population of the Belgorod Region. Dynamics of the endogamy index in district populations // Genetics. 2008. Vol. 44. No. 8. pp. 1117-1125), who voluntarily agreed to the study; 2) patients were included in the group of patients only after a diagnosis of triple-negative breast cancer was established, confirmed using clinical and laboratory-instrumental (including morphological) examination methods.
Обследование больных раком молочной железы проводилось на базе поликлинического и химиотерапевтического отделений Белгородского областного онкологического диспансера; формирование контрольной группы (без клинико-анамнестических признаков РМЖ) проводилось на базе перинатального центра БОКБ Святителя Иоасафа (в ходе проф. осмотров).The examination of patients with breast cancer was carried out at the outpatient and chemotherapy departments of the Belgorod Regional Oncology Dispensary; the formation of a control group (without clinical and anamnestic signs of breast cancer) was carried out at the perinatal center of the Belgorod Regional Clinical Hospital of St. Joasaph (during professional examinations).
Все больные тройным негативным раком молочной железы и женщины контрольной группы подписали информированное согласие на участие в исследовании (проведение исследования было согласовано с этическим комитетом медицинского института НИУ «БелГУ»).All patients with triple-negative breast cancer and women in the control group signed informed consent to participate in the study (the study was approved by the Ethics Committee of the Medical Institute of the National Research University "BelSU").
Типирование молекулярно-генетических маркеров осуществлялось на кафедре медико-биологических дисциплин медицинского института НИУ «БелГУ».Typing of molecular genetic markers was carried out at the Department of Medical and Biological Disciplines of the Medical Institute of the National Research University "BelSU".
При изучении SNP х SNP взаимодействий установлена генетическая модель, включающая наличие значимой трехлокусной модели, вовлеченной в формирование тройного негативного РМЖ у женщин с использованием молекулярно-генетических данных, является rs8023580 гена NR2F2 - rs440837 гена ZBTB10 - rs17496332 гена PRMT6 (рperm≤0,001). С развитием заболевания наиболее значимая ассоциация выявлена для комбинации rs8023580-TT гена NR2F2 - rs440837AA гена ZBTB10 - rs17496332GG гена PRMT6 (beta= 1,091; p= 0,008), имеющая рисковую направленность.When studying SNP x SNP interactions, a genetic model was established that includes the presence of a significant three-locus model involved in the formation of triple negative breast cancer in women using molecular genetic data, which is rs8023580 of the NR2F2 gene - rs440837 of the ZBTB10 gene - rs17496332 of the PRMT6 gene (p perm ≤0.001). With the development of the disease, the most significant association was found for the combination of rs8023580-TT of the NR2F2 gene - rs440837AA of the ZBTB10 gene - rs17496332GG of the PRMT6 gene (beta = 1.091; p = 0.008), which has a risk direction.
В качестве примеров конкретного применения разработанного способа проведено генетическое обследование женщин русской национальности, являющихся уроженками Центрального Черноземья РФ и не имеющих родства между собой: проведено генетическое исследование по полиморфным маркерам rs8023580 гена NR2F2 - rs440837 гена ZBTB10 - rs17496332 гена PRMT6.As examples of the specific application of the developed method, a genetic examination of women of Russian nationality, who are natives of the Central Black Earth Region of the Russian Federation and are not related to each other, was conducted: a genetic study was conducted on the polymorphic markers rs8023580 of the NR2F2 gene - rs440837 of the ZBTB10 gene - rs17496332 of the PRMT6 gene.
У пациентки О. была взята венозная кровь, проведено генотипирование ДНК-маркеров, при анализе вовлеченности полиморфных маркеров rs8023580 гена NR2F2 - rs440837 гена ZBTB10 - rs17496332 гена PRMT6 была выявлена комбинации генотипов rs8023580-TT гена NR2F2 - rs440837AA гена ZBTB10 - rs17496332GG гена PRMT6, что позволило отнести пациентку в группу больных с риском развития тройного негативного рака молочной железы у женщин с использованием молекулярно-генетических данных. Дальнейшее наблюдение подтвердило диагноз тройного негативного рака молочной железы у пациентки.Venous blood was taken from patient O., genotyping of DNA markers was performed, during the analysis of the involvement of polymorphic markers rs8023580 of the NR2F2 gene - rs440837 of the ZBTB10 gene - rs17496332 of the PRMT6 gene, a combination of genotypes rs8023580-TT of the NR2F2 gene - rs440837AA of the ZBTB10 gene - rs17496332GG of the PRMT6 gene was detected, which made it possible to classify the patient into the group of patients with the risk of developing triple negative breast cancer in women using molecular genetic data. Further observation confirmed the diagnosis of triple negative breast cancer in the patient.
У пациентки Ю. была взята венозная кровь, проведено генотипирование ДНК-маркеров, при анализе вовлеченности полиморфных маркеров rs8023580 гена NR2F2 - rs440837 гена ZBTB10 - rs17496332 гена PRMT6 была выявлена комбинации генотипов rs8023580GG гена NR2F2 - rs440837AA гена ZBTB10 - rs17496332AA гена PRMT6, что позволило отнести пациентку в группу пациенток с низким риском развития тройного негативного рака молочной железы у женщин с использованием молекулярно-генетических данных. Дальнейшее наблюдение не подтвердило диагноз у пациентки.Venous blood was taken from patient Yu., genotyping of DNA markers was performed, during the analysis of the involvement of polymorphic markers rs8023580 of the NR2F2 gene - rs440837 of the ZBTB10 gene - rs17496332 of the PRMT6 gene, a combination of genotypes rs8023580GG of the NR2F2 gene - rs440837AA of the ZBTB10 gene - rs17496332AA of the PRMT6 gene was revealed, which made it possible to classify the patient into a group of patients with a low risk of developing triple negative breast cancer in women using molecular genetic data. Further observation did not confirm the diagnosis in the patient.
У пациентки Л. была взята венозная кровь, проведено генотипирование ДНК-маркеров, при анализе вовлеченности полиморфных маркеров rs8023580 гена NR2F2 - rs440837 гена ZBTB10 - rs17496332 гена PRMT6 была выявлена комбинации генотипов rs8023580-TC гена NR2F2 - rs440837GG гена ZBTB10 - rs17496332AG гена PRMT6, что позволило отнести пациентку в группу больных с низким риском развития тройного негативного рака молочной железы у женщин с использованием молекулярно-генетических данных. Дальнейшее наблюдение не подтвердило диагноз рака молочной железы у пациентки.Venous blood was taken from patient L., genotyping of DNA markers was performed, during the analysis of the involvement of polymorphic markers rs8023580 of the NR2F2 gene - rs440837 of the ZBTB10 gene - rs17496332 of the PRMT6 gene, a combination of genotypes rs8023580-TC of the NR2F2 gene - rs440837GG of the ZBTB10 gene - rs17496332AG of the PRMT6 gene was revealed, which made it possible to classify the patient into the group of patients with a low risk of developing triple negative breast cancer in women using molecular genetic data. Further observation did not confirm the diagnosis of breast cancer in the patient.
У пациентки Ж. была взята венозная кровь, проведено генотипирование ДНК-маркеров, при анализе вовлеченности полиморфных маркеров rs8023580 гена NR2F2 - rs440837 гена ZBTB10 - rs17496332 гена PRMT6 была выявлена комбинации генотипов rs8023580-CC гена NR2F2 - rs440837GG гена ZBTB10 - rs17496332GG гена PRMT6, что позволило отнести пациентку в группу индивидуумов с низким риском развития тройного негативного рака молочной железы у женщин с использованием молекулярно-генетических данных. При дальнейшем наблюдении диагноз рака молочной железы у пациентки Р. не подтвердился.Venous blood was taken from patient G., genotyping of DNA markers was performed, during the analysis of the involvement of polymorphic markers rs8023580 of the NR2F2 gene - rs440837 of the ZBTB10 gene - rs17496332 of the PRMT6 gene, a combination of genotypes rs8023580-CC of the NR2F2 gene - rs440837GG of the ZBTB10 gene - rs17496332GG of the PRMT6 gene was revealed, which made it possible to classify the patient into a group of individuals with a low risk of developing triple negative breast cancer in women using molecular genetic data. Upon further observation, the diagnosis of breast cancer in patient R. was not confirmed.
Применение данного способа позволит на доклиническом этапе формировать среди женщин группы риска и своевременно реализовывать в этих группах необходимые лечебно-профилактические мероприятия по предупреждению развития тройного негативного рака молочной железы у женщин с использованием молекулярно-генетических данных.The use of this method will allow the formation of risk groups among women at the preclinical stage and the timely implementation of necessary treatment and preventive measures in these groups to prevent the development of triple negative breast cancer in women using molecular genetic data.
Claims (1)
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2830346C1 true RU2830346C1 (en) | 2024-11-18 |
Family
ID=
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105986024A (en) * | 2015-02-27 | 2016-10-05 | 复旦大学附属肿瘤医院 | Genes for prognosis of triple negative breast cancer and application thereof |
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105986024A (en) * | 2015-02-27 | 2016-10-05 | 复旦大学附属肿瘤医院 | Genes for prognosis of triple negative breast cancer and application thereof |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| ПОНОМАРЕВА Т.А. Анализ функционального потенциала полиморфного локуса rs8023580 гена NR2F2. Актуальные вопросы совершенствования медицинской помощи и медицинского образования: сборник материалов VII Междисциплинарного медицинского форума с международным участием (г. Белгород, 10-11 марта 2022 г.). - Белгород: ИД "БелГУ" НИУ "БелГУ", 2022; с. 117. SHIMELIS H. et al. Triple-Negative Breast Cancer Risk Genes Identified by Multigene Hereditary Cancer Panel Testing. J Natl Cancer Inst. 2018 Aug 1; 110(8): 855-862. DIMOU N.L. et al. Sex hormone binding globulin and risk of breast cancer: a Mendelian randomization study. Int J Epidemiol. 2019 Jun 1; 48(3): 807-816. * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Qin et al. | Potential role of circulating microRNAs as a biomarker for unexplained recurrent spontaneous abortion | |
| JP6369857B2 (en) | Method for obtaining information on hepatocellular carcinoma, and marker and kit for obtaining information on hepatocellular carcinoma | |
| JP2009529878A (en) | Primary cell proliferation | |
| US20160102358A1 (en) | Methods and compositions for correlating genetic markers with cancer risk | |
| US20130090258A1 (en) | Method for detecting colorectal tumor | |
| WO2017054325A1 (en) | Breast cancer combined diagnosis markers and detection kit | |
| WO2019227821A1 (en) | Biomarker for assisting diagnosis of sudden asthenozoospermia and application thereof | |
| Cabezas-Camarero et al. | ctDNA detection in cerebrospinal fluid and plasma and mutational concordance with the primary tumor in a multicenter prospective study of patients with glioma | |
| WO2025055298A1 (en) | Gene marker combination, kit, and detection method | |
| US20210214807A1 (en) | Method and kit for the diagnosis of colorectal cancer | |
| JP6608424B2 (en) | Methods and kits for identifying precancerous colorectal polyps and colorectal cancer | |
| RU2830346C1 (en) | Method for prediction of risk of developing triple negative breast cancer in women using molecular genetic data | |
| CN105441454A (en) | SCAP gene mutant and application thereof | |
| Abe et al. | The clinical validity of urinary pellet DNA monitoring for the diagnosis of recurrent bladder Cancer | |
| CN102159728A (en) | Breast cancer metastasis determination method and blood serum evaluation method | |
| RU2828523C1 (en) | Method for prediction of risk of developing luminal subtype of breast cancer in women | |
| Wang et al. | Uncommon Variants in FLG2 and NOD2 Are Associated with Atopic Dermatitis in the Ethiopian Population | |
| JP6494356B2 (en) | Nonalcoholic fatty liver disease and / or nonalcoholic steatohepatitis risk and / or severity risk determination method, and oligonucleotide kit for determination | |
| RU2828525C1 (en) | Method for prediction of risk of developing breast cancer in women without obesity by results of genetic testing | |
| RU2830352C1 (en) | Method for predicting risk of grade 3 malignancy of tumor cells in breast cancer | |
| RU2830466C1 (en) | Method for prediction of increased risk of developing breast cancer of 3-4 stages of disease in women | |
| RU2815932C1 (en) | Method for prediction of risk of developing breast cancer in women based on data on interlocus interactions | |
| RU2830467C1 (en) | Method for prediction of risk of developing breast cancer in women with obesity based on data on polymorphism of genes jmjd1c, ppp1r21 and prmt6 | |
| RU2795720C1 (en) | Method for predicting the risk of development of the luminal subtype of breast cancer | |
| RU2798666C1 (en) | Method of predicting a low risk of developing breast cancer in women with highly penetrating mutations in the brca1 and chek2 genes |