Маркеры эпителиально-мезенхимального перехода, пролиферации и продукция цитокинов в ткани молочной железы при злокачественных и незлокачественных заболеваниях молочной железы

Цель. На основе изучения экспрессии маркеров пролиферации, эпителиально-мезенхимального перехода (ЭМП) и цитокинового профиля суперталантов образцов ткани молочной железы (МЖ) при раке МЖ и незлокачественных заболеваниях (НЗМЖ) разработать методологические основы оценки вероятности малигнизации МЖ при НЗМЖ.

Материалы и методы. В образцах МЖ больных с инвазивной карциномой неспецифического типа (ИКНТ) и пациентов с НЗМЖ иммуногистохимическим методом определяли экспрессию Е-кадгерина (CDH1), интегрина β1 (CD29), коллагена II типа (CII) и маркера пролиферации Ki-67. С помощью иммуноферментного анализа в супернатанте культивируемых образцов МЖ определяли концентрацию интерлейкина (IL) 2, IL-6, IL-8, IL-10, IL-17, IL-18, IL-1β, IL-1Ra, фактора некроза опухоли-альфа (TNFα), гамма-интерферона (IFNγ), гранулоцитарного колониестимулирующего фактора, гранулоцитарно-макрофагального колониестимулирующего фактора, фактора роста эндотелия сосудов (VEGF-A) и моноцитарного хемотаксического белка 1 (MCP-1).

Результаты. Показано, что ИКНТ и ДЗМЖ отличаются по экспрессии Е-кадгерина, CD29, Ki-67 и продукции IL-2, IL-4, IL-6, IL-17, IL-18, IL-1Ra, TNFα, IFNγ, MCP-1. При помощи ROC-анализа установлено, что модели, характеризующие различия между образцами ИКНТ и ДЗМЖ, формируются по параметрам экспрессии CD29, Ki-67 и продукции IL-17, IL-18, TNFα, VEGF-A и MCP-1. При помощи нейросетевого анализа выявлено, что наибольшую «нормализованную важность» для оценки различий образцов ИКНТ и ДЗМЖ имеют параметры CD29, IL-1Ra, TNFα и VEGF-A. При кластеризации объединенной базы данных пациентов с ДЗМЖ и ИКНТ по экспрессии Е-кадгерина, СD29, Ki-67 и по показателям продукции IL-17, IL-18, TNFα, MCP-1 и VEGF-A формируется кластер, в который входят показатели 94,1% пациентов с ДЗМЖ. Параметры менее 10% пациентов с ДЗМЖ, попавших в другие кластеры, практически совпадали с исследованными параметрами ИКНТ. Это дает основание предположить, что эти пациенты могут составить группу риска с вероятностной малигнизацией более 90%.

Заключение. Полученные данные позволили сформировать методологическую основу для оценки вероятности малигнизации МЖ у пациентов с ДЗМЖ.

1. Roman M., Louro J., Posso M., Vidal C., Bargallo X., Vazquez I. et al. Castells XLong-term risk of breast cancer after diagnosis of benign breast disease by screening mammography. Int. J. Environ. Res. Publ. Health. 2022;19(5):2625. DOI: 10.3390/ijerph19052625.

2. Kim S., Mai Tran T.X., Song H., Ryu S., Chang Y., Park B. Mammographic breast density, benign breast disease, and subsequent breast cancer risk in 3.9 million Korean women. Radiology. 2022;304(3):534–541. DOI: 10.1148/radiol.212727.

3. Zeinomar N., Phillips K.A., Daly M.B., Milne N., Dite J., MacInnis R. et al. Benign breast disease increases breast cancer risk independent of underlying Familial risk profile: Findings from a Prospective Family Study Cohort. Int. J. Cancer. 2019;145(2):370–379. DOI: 10.1002/ijc.32112.

4. Degnim A.C., Nassar A., Stallings Mann M., Keith Anderson S., Oberg A.L., Vierkant R.A. et al. Gene signature model for breast cancer risk prediction for women with sclerosing adenosis. Breast Cancer Res. Treat. 2015;152(3):687–694. DOI: 10.1007/s10549-015-3513-1.

5. Visscher D.W., Nassar A., Degnim A.C., Frost M.H., Vierkant R.A., Frank R.D. et al. Sclerosing adenosis and risk of breast cancer. Breast Cancer Res. Treat. 2014;144(1):205– 212. DOI: 10.1007/s10549-014-2862-5.

6. Aroner S.A., Collins L.C., Connolly J.L., Colditz G.A., Schnitt S.J., Rosner B.A. et al. Radial scars and subsequent breast cancer risk: results from the Nurses’ Health Studies. Breast Cancer Res. Treat. 2013;139(1):277–285. DOI: 10.1007/s10549-013-2535-9.

7. Arthur R., Wang Y., Ye K., Glass A., Ginsberg M., Loudig O. et al. Association between lifestyle, menstrual/reproductive history, and histological factors and risk of breast cancer in women biopsied for benign breast disease. Breast Cancer Res. Treat. 2017;165(3):623–631. DOI: 10.1007/s10549-017-4347-9.

8. Salamat F., Niakan B., Keshtkar A., Rafiei E., Zendehdel M. Subtypes of benign breast disease as a risk factor of breast cancer: a systematic review and meta analyses. Iran. J. Med. Sci. 2018;43(4):355–364.

9. Degnim A.C., Visscher D.W., Berman H.K., Frost M.H., Sellers T.A., Vierkant R.A. et al. Stratification of breast cancer risk in women with atypia: a Mayo cohort study. J. Clin. Oncol. 2007;25(19):2671–2677. DOI: 10.1200/JCO.2006.09.0217.

10. Hartmann L.C., Sellers T.A., Frost M.H., Lingle W.L., Degnim A.C., Ghosh K. et al. Benign breast disease and the risk of breast cancer. N. Engl. J. Med. 2005;353(3):229–237. DOI: 10.1056/NEJMoa044383.

11. Kalluri R., Weinberg R. The basics of epithelial-mesenchymal transition. J. Clin. Invest. 2009;119(6):1420–1428. DOI: 10.1172/JCI39104.

12. Lambert A.W., Pattabiraman D.R., Weinberg R.A. Emerging biological principles of metastasis. Cell. 2017;168(4):670– 691. DOI: 10.1016/j.cell.2016.11.037.

13. Long X., Ye Y., Zhang L., Liu P., Yu W., Wei F. et al. IL-8, a novel messenger to cross-link inflammation and tumor EMT via autocrine and paracrine pathways. Int. J. Oncol. 2016;48(1):5–12. DOI: 10.3892/ijo.2015.3234.

14. Markopoulos G.S., Roupakia E., Marcu K.B., Kolettas E. Epigenetic regulation of inflammatory cytokine-induced epithelial-to-mesenchymal cell transition and cancer stem cell generation. Cells. 2019;8(10):1143. DOI: 10.3390/cells8101143.

15. Mendez M.J., Hoffman M.J., Cherry E.M., Lemmon C.A., Weinberg S.H. Cell fate forecasting: a data-assimilation approach to predict epithelial-mesenchymal transition. Biophys. J. 2020;118(7):1749–1768. DOI: 10.1016/j.bpj.2020.02.011.

16. Prieto-Garcia E., Díaz-Garcia C.V., Garcia-Ruiz I., Agullo-Ortuno M.T. Epithelial-to-mesenchymal transition in tumor progression. Med. Oncol. 2017;34(7):122. DOI: 10.1007/s12032-017-0980-8.

17. Sung J.Y., Cheong J.H. Pan-cancer analysis reveals distinct metabolic reprogramming in different epithelial-mesenchymal transition activity states. Cancers (Basel). 2021;13(8):1778. DOI: 10.3390/CANCERS13081778.

18. Miller I., Min M., Yang C., Tian C., Gookin S., Carter D. et al. Ki67 is a graded rather than a binary marker of proliferation versus quiescence. Cell Rep. 2018;24(5):1105–1112. DOI: 10.1016/j.celrep.2018.06.110.

19. Levina V., Su Y., Nolen B., Liu X., Gordin Y., Lee M. et al. Chemotherapeutic drugs and human tumor cells cytokine Network. Int. J. Cancer. 2008;123(9):2031–2040. DOI: 10.1002/ijc.23732.

20. Velazquez M.E., Ostoa-Saloma P., Palacios-Arreola M.I., Nava-Castro K.E., Ivonne Castro J., Morales-Montor J. The role of cytokines in brea cancer development and progression. Interferon Cytokine Res. 2015; 35(1):1–16. DOI: 10.1089/jir.2014.0026.