ПРИМЕНЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНОГО КАРИОМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ПЕРЕХОДНО-КЛЕТОЧНЫХ КАРЦИНОМ МОЧЕВОГО ПУЗЫРЯ

ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ: Изучить кариометрические особенности клеток переходно-клеточных карцином мочевого пузыря, сопоставить их с клиническими данными, глубиной инвазии и степенью дифференцировки рака. ПАЦИЕНТЫ И МЕТОДЫ. Ретроспективно изучены материалы клинического обследования 12 больных переходно-клеточным раком мочевого пузыря. Глубина инвазии рака Тis, Та, Т1, Т2, Т3 и Тх была выявлена в 1(7%), 4(29%), 1(7%), 1(7%), 1(7%) и 6(43%), а степень дифференцировки G1, G2 и G3 – в 8(57%), 4(29%) и 2(14%) препаратах соответственно. В послеоперационном периоде рецидивы были выявлены у 6(50%) человек, средняя продолжительность безрецидивного промежутка составила 4±1 мес. 3(25%) пациентов умерли от прогрессирования рака. При увеличении 250× изображение 10 полей зрения опухолевой ткани было подвергнуто компьютерной обработке при помощи программы «ВидеоТест Морфо 4.0», рассчитаны 162 признака клеточных ядер. РЕЗУЛЬТАТЫ: Кариометрические показатели были связаны с полом (p=0,05) и возрастом больных (p=0,004), размерами (p=0,009), множественностью (p=0,013), глубиной инвазии (r=0,73; p=0,04) и степенью дифференцировки (p=0,011) новообразований. Выживаемость больных без прогрессирования рака оказалась связана с 92 морфометрическими параметрами (р<0,05). Ни один из исследованных признаков не указывал на рецидивирующее течение заболевания. ЗАКЛЮЧЕНИЕ: Кариометрические особенности клеток переходно-клеточных карцином мочевого пузыря соответствуют клинической картине заболевания и морфологическим особенностям опухолей, а также указывают на вероятность прогрессирования рака после хирургического лечения.

1. Матвеев БП, ред. Клиническая онкоурология. Вердана, М; 2003

2. Plesko I, Obsitnikova A, Cuninkova M et al. Increasing occurrence of urological cancers. Neoplasma 2004; 51: 248-254

3. Аль-Шукри СХ, Ткачук ВН. Опухоли мочеполовых органов. СПб: Питер; 2000

4. Aoyama T, Fujikawa K, Sasaki M. Prognostic criteria in patients with renal pelvic and ureteral cancers—clinical value of volume weighted mean nuclear volume. Hinyokika Kiyo 1996; 42(11): 841-845

5. Van der Poel HG, Van Caubergh RD, Boon ME et al. Kariometry in recurrent superficial transitorial cell tumors of the bladder. Urol Res 1992; 20(5): 375-381

6. Ramos D, Ruiz A, Morell L et al. Prognostic value of morphometry in low grade papillary urothelial bladder neoplasms. Anal Quant Cytol Histol 2004; 26(5): 285-294

7. Lipponen PK, Kosma VM, Collan Y et al. Potential of nuclear morphometry and volume-corrected mitotic index in grading transitional cell carcinoma of the urinary bladder. Eur Urol 1990; 17(4): 333-337

8. Wojcik EM, Miller MC, O’Dowd GJ, Veltri RW. Value of computer-assisted quantitative nuclear grading in differentiation of normal urothelial cell from low and high grade transitional cell carcinoma. Anal Quant Cytol Histol 1998; 20(1): 69-76

9. Lipponen PK, Eskelinen MJ, Jauhiainen K et al. Prediction of superficial bladder cancer by nuclear image analysis. Eur J Cancer 1992; 29A(1): 61-65

10. Fukuzawa S, Hashimura T, Sasaki M et al. Nuclear morphometry for improved prediction of the prognosis of human bladder carcinoma. Cancer 1995; 76(10): 1790-1796

11. Pich A, Chiusa L, Comino A, Navone R. Cell proliferation indices, morphometry and DNA flow cytometry provide objective criteria for distinguishing low and high grade bladder carcimomas. Virchows Arch 1994; 424(2): 143-148

12. Yang QB, Xia YZ, Wang ZY et al. Morphometric diagnosis of bladder tumor. Oncology 1991; 48(3): 188-193