Новообразования кожи являются самыми часто встречающимися опухолями у человека. Доля эпителиальных новообразований кожи превышает 60 % в структуре всех опухолей, причем потенциально опасная с точки зрения малигнизации доля эпителиальных опухолей достигает 30 %, а истинных злокачественных опухолей – более 10 % [4].

Злокачественные новообразования кожи постепенно выходят на лидирующие позиции в структуре онкопатологии в России, ряде европейских стран и США [3, 40]. Оценивается, что ежегодно раком кожи в России заболевают примерно 32 человека на 100000 населения [2].

Высокий риск малигнизации новообразований кожи наряду с их значительной распространенностью и неуклонным ростом заболеваемости создает существенную проблему как для врачей первичного звена, поскольку в подобных условиях сложно избежать гипердиагностики и своевременно выявить малигнизацию на ранних стадиях.

Из всех злокачественных новообразований кожи наиболее агрессивной, сложной для диагностики и тяжелой по своим последствиям является меланома кожи. Существует значительная потребность в неинвазивном методе диагностики меланомы, который бы позволял выявлять ее на ранних стадиях. «Идеальный» метод должен также давать оценку риска и прогноза для каждого конкретного случая и быть применим в массовых условиях.

Место биомаркеров в существующей системе диагностики меланомы

Существующие неинвазивные методы, направленные на выявление циркулирующих опухолевых клеток [39], являются высокочувствительными для выявления пациентов с высоким риском метастазирования, но их клиническая применимость и чувствительность в плане скрининга на меланому ранних стадий является предметом многочисленных научных дискуссий [8]. В первую очередь это связано с тем, что в настоящее время не существует маркера, который бы однозначно определял меланому на всех стадиях процесса, и особенно сложен в этом плане выбор метода для скрининговых целей. Перспективным представляется подбор панели маркеров и/или методов, которые бы позволяли в совокупности дать высокочувствительный и высокоспецифичный метод диагностики [32, 33].

Текущая система диагностики и стадирования опухолевого процесса (использование показателя Бреслоу, индекса митоза, наличия изъязвлений, метастазов и т.п.) в целом приводит к тому, что в одну клиническую группу попадают пациенты с разным прогнозом и особенностями течения опухолевого процесса. С точки зрения лечебной тактики это ведет к применению агрессивного подхода к хирургическому и адъювантному лечению в популяции в целом, что подвергает большее число пациентов побочным эффектам лечения [36].

Клинический потенциал определения биомаркеров злокачественных новообразований кожи распространяется на все стадии опухолевого процесса. Изменения белкового спектра при переходе от меланоцита к атипии и дисплазии можно использовать для диагностики либо для скрининга пациентов с факторами риска. Белки, которые связаны непосредственно с метаболизмом опухолевой клетки, можно использовать для уточнения стадии и типа опухолевого процесса, для определения риска рецидива и подбора лечебной тактики [12].

Некоторые клеточные маркеры (например, S100, MART-1 и gp100/HMB45) используются для дифференциальной диагностики меланомы и других типов злокачественных новообразований [35].

В большом количестве исследований геномным или иммуногистохимическим методом были выявлены разнообразные биомаркеры, повышенная экспрессия которых связана с неблагоприятным исходом [12, 33, 36]. Последние включают супрессоры, онкогены и трансдукторы (p16, PTEN, EGFR, c-KIT, c-myc, bcl-6, HER3), белки клеточного цикла (Ki67, циклины A, B, D, E, p21, геминин, PCNA), регуляторы апоптоза (bcl-2, bax, Bak, ING3, ING4), белки клеточной адгезии и подвижности (P, E и N-кадхерин, бета-катенин, бета1 и бета3 интегрины, матриксные металлопротеиназы и другие белки (Hsp90, RGS1, NCOA3, MCM4, MCM6) [17, 44].

Существует также несколько серологических маркеров, связанных с неблагоприятным прогнозом заболевания, включая антигены дифференцировки (S100B, MIA, тирозиназа), факторы ангиогенеза (эндотелиальный сосудистый фактор роста (VEGF), основной фактор роста фибробластов (BFGF), ИЛ-8), молекулы клеточной адгезии и подвижности (sICAM1, sVCAM, MMP-1, MMP-9), цитокины (ИЛ-6, ИЛ-10, рецепторы к ИЛ-2 (sIL2-2R)) и прочие молекулы (иммунный комплекс TA90,
YKL-40) [17, 24, 33].

Фундаментальные исследования подвели теоретическую основу для вышеописанного использования биомаркеров, но в клинической практике они не нашли достаточного применения. Это определяет необходимость поиска новых и применения уже известных биомаркеров для диагностики меланомы на ранних стадиях опухолевого процесса.

Из прогностических факторов наиболее сильным является лактатдегидрогеназа (ЛДГ), уровень которой коррелирует с опухолевой нагрузкой при запущенных процессах. ЛДГ также служит сильнейшим независимым прогностическим фактором для меланомы IV стадии [11]. Это единственный биомаркер, включенный в широко используемую систему стадирования меланомы Американского объединенного комитета по раку (American Joint Committee on Cancer, AJCC) [9], однако значение уровня ЛДГ у пациентов с более ранней стадией процесса весьма ограничено, в том числе в плане рутинного наблюдения над пациентами, у которых не выявлялось гистологических следов опухоли после хирургического вмешательства [36].

Определенную роль в диагностике меланомы играет суперсемейство иммуноглобулинов, относящееся к молекулам клеточной адгезии, из которых наиболее важным представляется CD44 – мембранный гликопротеин, имеющий клеточный рецептор к гиалуроновой кислоте. Он экспрессируется на поверхности лейкоцитов и эритроцитов и определяет возможность адгезии лимфоцитов к эндотелию, таким образом включаясь в процессы взаимодействий «клетка ‒ клетка» и «клетка ‒ субстрат». Экспрессия CD44 на поверхности опухолевой клетки может потенциально повлиять на адгезию лейкоцитов и изменить иммунный ответ организма на опухоль. Наличие CD44 на опухолевых клетках позволяет им мигрировать сквозь стенку венул или лимфатических капилляров, то есть распространяться по организму [24].

CD44 существует в стандартной форме (CD44std) и 10 изоформах [41]. В исследовании с участием 292 пациентов с I стадией меланомы значительное снижение экспрессии CD44std было выявлено у всех пациентов, причем снижение CD44 достоверно и независимо коррелировало со снижением выживаемости [22], что также подтверждается данными независимых исследований [45]. Изменениям подвергается преимущественно CD44std, при этом изоформы v5, v6 и v10 существенно не меняются [38]. Изучение данного маркера потенциально перспективно, так как его изменения выявляются на самых ранних стадиях.

Среди биомаркеров для диагностики меланомы кожи в современных публикациях обсуждается роль белков S100, представляющих группу низкомолекулярных протеинов с кислой реакцией, участвующих во множестве клеточных функций. Среди внутриклеточных функций белков S100 – фосфорилирование, факторы транскрипции, ферментная активность, регуляция обмена кальция, а также регулирование белков цитоскелета. Внеклеточные функции группы S100 включают хемоаттракцию лейкоцитов, активацию макрофагов, регулирование клеточной пролиферации, что связывает эти белки с такими процессами, как воспаление и карциногенез [37].

Несколько белков S100 регулируют обмен p53 и апоптоз; некоторые выполняют роль опухолевых промоторов, некоторые – супрессоров. Вариант S100B широко распространен как в нормальных тканях [46], так в различных опухолевых тканях, включая меланому [25]. Этот белок широко используется как тканевый иммуногистохимический маркер в диагностике злокачественной меланомы. Показано, что S100B напрямую взаимодействует с белком p53 – супрессором образования злокачественных опухолей, подавляя его функцию и провоцируя тем самым онкогенез меланомы [23].

Данные об экспрессии S100B в клеточных линиях меланомы человека и возможность его использования в качестве дополнительного диагностического критерия меланомы имеются в различных публикациях с 80-х годов XX века [13, 16, 18, 21]. В 1988 году у 9 из 11 пациентов с метастатической меланомой были выявлены крайне высокие уровни S100B [13], что подтверждалось в нескольких более поздних исследованиях, в которых было показано, что сывороточный уровень S100B коррелировал с клинической стадией у пациентов со злокачественной меланомой, при этом самый высокий уровень белка наблюдался при диссемированном процессе [21]. В исследовании с участием 126 пациентов [18] было выявлено, что концентрация S100B в сыворотке была нормальной у всех здоровых добровольцев и у пациентов с доброкачественными новообразованиями кожи, но была повышена у 1,3; 8,7 и 73,9 % пациентов со злокачественной меланомой
I/II, III и IV стадии соответственно. Учитывая низкий удельный вес больных с повышенной концентрацией S100B в сыворотке на ранних стадиях меланомы, S100B в настоящее время не считается оптимальным вариантом маркера для скрининга или выявления ранних стадий заболевания [8]. В множестве публикаций указывается, что высокий уровень S100B коррелирует с более агрессивным течением заболевания и сниженной выживаемостью, что делает его ценным прогностическим маркером [6, 20]. Так, в 2008 году были опубликованы данные мета анализа [28] исследований, посвященных прогностическому значению S100B. Авторы проанализировали 22 исследования, охвативших в общей сложности 3393 пациента с различными стадиями злокачественной меланомы, и обнаружили, что наличие повышенного уровня S100B в сыворотке предвещает снижение выживаемости (отношение опасности 2,23 (95 % ДИ: 1,92-2,58)). Была выявлена корреляция между уровнем S100B в сыворотке и уровнем инвазии опухоли по Бреслоу, который является доказанным прогностическим фактором меланомы. В случаях, когда концентрация S100B в сыворотке превышала 0,22 мкг/л, а показатель Бреслоу был больше 4 мм, чувствительность выявления диссеминированного процесса составляла 91 %, а специфичность – 95 %, что позволяет у таких пациентов почти однозначно определить прогноз в момент диагностики [6].

Определение уровня S100B также позволяет эффективно мониторировать процесс лечения пациентов с меланомой, причем повышение уровня связано с прогрессированием заболевания, а снижение – с регрессом [10, 18]. Вероятность наступления ремиссии или просто стабилизации заболевания была существенно ниже у пациентов с повышенным уровнем S100B по сравнению с теми, у кого уровень маркера был в норме или повышен незначительно [19]. В этом же исследовании было показано, что для мониторирования эффективности лечения S100B значительно более важен, чем ЛДГ.

К сожалению, есть серьезные ограничения, лимитирующие внедрение S100B в рутинную клиническую тактику обследования и лечения пациентов со злокачественной меланомой. Во-первых, повышение S100B недостаточно специфично, поскольку повышение уровня циркулирующего S100B также наблюдается при заболеваниях печени и почек, метастазах различных опухолей в печень, а также при разнообразных воспалительных и инфекционных заболеваниях [29]. Во-вторых, доказательства использования S100B в качестве прогностического фактора ограничены исследованиями на небольших выборках и среди пациентов с разными стадиями меланомы, и поэтому при многофакторном анализе его значимость теряется. Даже авторы мета анализа [28] сделали вывод, что в исследованиях S100B отмечается большое разнообразие аналитических методов и выбор различных пороговых значений. Это привело к тому, что в исследованиях, проведенных в разных странах, значение S100B интерпретируется по-разному, например, в США его использование весьма ограничено [12, 43], а в некоторых странах Евросоюза он уже широко используется в клинической практике [8, 15].

В настоящее время ведется активная разработка и других белков семейства S100. Например, в исследовании по сравнению экспрессии маркеров группы S100 при злокачественной меланоме и периневральных опухолях [31] было выявлено, что белки S100A1, S100A2 и S100A6 экспрессируются при доброкачественных периневральных опухолях и меланоме в разной степени, что позволяет их использовать в совокупности для дифференциальной диагностики. В связи с небольшим числом таких работ и их узкой направленностью клиническая применимость их результатов пока что неясна, однако не вызывает сомнения то, что группа белков S100 перспективна в плане изучения вопросов дифференциальной диагностики у пациентов с меланомой.

В 2009 году были описаны иммуносупрессивные свойства опухолевого микроокружения меланомы [30]. В центре предложенной авторами концепции – поляризация иммунной системы в направлении состояния «хронического воспаления», обусловленного постоянной продукцией иммунных медиаторов опухолевыми клетками и окружающими иммунными клетками [26]. С меланомой поздних стадий связано повышение уровня сосудистого эндотелиального фактора роста (VEGF), при этом также выявляются негативные иммунные эффекты – нарушение функции дендритических клеток, повышение уровня цитокинов TH2 (ИЛ-4, ИЛ-5, ИЛ-10 и ИЛ-13) и снижение уровня цитокинов TH1 (ИЛ-2, транформирующий фактор роста β и интерферон γ) [7].

Эти изменения приводят к снижению иммунного ответа, что в свою очередь ведет к подавлению спонтанного противоопухолевого иммунитета. Антагонисты сосудистого эндотелиального фактора роста могут способствовать улучшению функции дендритических клеток, запуская тем самым механизм противоопухолевого ответа [30]. В исследовании по изучению ценности VEGF в качестве прогностического маркера [42] был выявлен повышенный уровень VEGF, ангиогенина, основного фактора роста фибробластов (bFGF) и ИЛ-8 у пациентов с меланомой по сравнению со здоровыми добровольцами. Многофакторный анализ показал, что VEGF, bFGF и ИЛ-8 являются независимыми предикторами общей выживаемости, при этом VEGF и ИЛ-8 были независимыми предикторами безрецидивной выживаемости. В плане наблюдения над пациентами с меланомой у VEGF была низкая чувствительность (57,1 %), специфичность (78 %) и положительная прогностическая ценность (34,5 %), хотя отрицательная прогностическая ценность была около 90 % [34].

Перспективные направления для разработки

Вышеизложенный анализ публикаций свидетельствует о том, что ни один маркер по отдельности не является достаточно значимым в качестве диагностического критерия, поэтому следующим этапом исследований стало изучение экспрессии генов у отдельных пациентов с меланомой, чтобы понять на молекулярном уровне основы опухолеобразования [33]. Однако у геномных исследований есть серьезные ограничения. Во-первых, активность транскрипции дает лишь грубую оценку уровня экспрессии белка в связи с нестабильностью мРНК (особенно в опухолевых клетках). Во-вторых, многие белки проходят пострансляционные изменения, которые влияют на их функцию. В третьих, одна и та же мРНК может в итоге определять наличие нескольких белков из-за неоднозначного пострансляционного разделения белков и/или их дальнейших модификаций [33].

Учитывая эти многочисленные проблемы, протеомное профилирование в настоящее время получает все большую популярность среди исследователей, поскольку позволяет лучше изучить процесс образования опухоли. При протеомном анализе изучаются собственно экспрессируемые белки, а не кодирующие их гены [43, 44].

Анализ паттернов экспрессии белков в плазме поможет получить уникальную «подпись» практически любого патологического процесса. В клинической протеомике используется широкий спектр технологий: лазерная захватывающая микродиссекция, комбинация методов 2D-электрофореза и масс-спектрометрии (MALDI), белок-микрочиповые технологии (SELDI), биосенсорные технологии. В области дерматологии поиск специфических биомаркеров направлен на исследование опухолевого роста, аутоиммунных заболеваний, специфики воздействия УФ-излучения на кожу [1].

По мнению авторов, перспективным является исследование образцов плазмы пациентов с меланомой методом MALDI-TOF [27] с применением белковых чипов и искусственных нейронных сетей. При использовании данного метода стадия заболевания была корректно определена в 88 % образцов. При анализе самых высоких пиков в паттерне было выявлено, что сывороточный амилоид А (SAA) является самым значимым из прогностических факторов [14]. При исследовании опухолевых клеток меланомы выявлено, что SAA способен усиливать продукцию иммуносупрессорными нейтрофилами, находящимися в опухоли, интерлейкина-10, подавляющего клеточный иммунитет. По-видимому, приобретенная путем мутагенеза способность опухолевых клеток продуцировать сывороточный амилоид А увеличивает их сопротивляемость Т-клеточному иммунитету за счет активации иммуносупрессорных гранулоцитов [5].

Одним из основных недостатков протеомного анализа в чистом виде является то, что 97 % белков в плазме относятся к одной из 7 основных групп провоспалительных белков, и маловероятно получение высоких прогностических индексов [27, 43].

С другой стороны, исследования по выявлению паттернов методом SELDI и MALDI нацелены не на определение какого-то определенного белка, а на выявление отклонений в паттерне экспрессии белков. В доступной литературе мы не нашли работ по выявлению протеомных паттернов для ранней диагностики меланомы, но разработки в этом направлении представляются весьма перспективными.

Заключение

В настоящее время изучено огромное количество биомаркеров, предназначенных для диагностики и прогнозирования злокачественной меланомы кожи. К сожалению, обширные фундаментальные исследования до сих пор имеют ограниченную практическую применимость по различным причинам – начиная от недостаточно высоких операционных характеристик самого метода (низкая чувствительность и/или специфичность) и заканчивая сугубо организационными моментами (длительность и/или дороговизна исследования).

Решение проблемы неинвазивной диагностики ранней меланомы, включая скрининг, возможно с применением комплексного подхода, реализация которого повышается с внедрением технологий компьютерной обработки информации в повседневную практику. Создание диагностического алгоритма, учитывающего описанные выше протеомные профили, а также данные других неинвазивных методов (модификаций дерматоскопии, в том числе спектрофотометрического интрадермального анализа новообразований кожи) и данные анамнеза пациента, позволило бы преодолеть недостатки, свойственные применению только одного метода, выявлять меланому кожи на ранних стадиях и определить возможность индивидуального прогнозирования рисков и течения опухолевого процесса.

Рецензенты:

Кохан М.М., д.м.н., профессор, руководитель научного клинического отдела, ФГБУ «Уральский научно-исследовательский институт дерматовенерологии и иммунопатологии» Минздрава России, г. Екатеринбург;

Берзин С.А., д.м.н., профессор кафедры онкологии, Уральский государственный медицинский университет Минздрава России, г. Екатеринбург.

Работа поступила в редакцию 21.05.2014