Молекулярно-генетические методы диагностики рака щитовидной железы
Рак щитовидной железы (РЩЖ) – одна из самых распространенных злокачественных опухолей эндокринной системы [1]. В качестве методов диагностики наиболее релевантное значение имеют УЗИ щитовидной железы и тонкоигольная аспирационная биопсия (ТАБ).
Цитология с помощью ТАБ помогает провести дифференциальный диагноз между доброкачественной или злокачественной формой в 70-75% случаев, тогда как оставшаяся часть аспиратов попадает в одну из трех категорий неопределенной цитологии, определенной системой Bethesda. К ним относятся категории III, IV и V Bethesda с ожидаемым риском рака 5-15%, 20-30% и 50-75% соответственно. Неопределенность в отношении риска рака в этих узелках препятствует оптимальному медикаментозному или хирургическому лечению этих пациентов, и многие из них подвергаются диагностической хирургии, которой можно избежать у многих пациентов с доброкачественными узелками [2].
В качестве эффективного метода диагностики используется тест последнего поколения на основе секвенирования ThyroSeq, который включает в себя оценку 56 генов, проанализированных на точечные мутации, слияние генов и аномальную экспрессию генов [2]. ThyroSeq версии 3 был создан с целью расширения текущей панели тестирования ThyroSeq версия 2 за счет включения недавно обнаруженных генетических маркеров, обеспечения анализа дополнительных классов генетических изменений, которые ранее не тестировались, т.е. изменение числа копий и повышение точности теста для обнаружения различных типов опухолей из клеток Гуртле (онкоцитарных клеток) [2].
Другие исследования направлены на изучение геномной нестабильности (ГН), которая имеет высокий репликативный потенциал, устойчивый ангиогенез и тканевую инвазию. Так, папиллярная форма РЩЖ демонстрирует частые изменения онкогенов (таких как BRAF и RAS), дефекты репарации ДНК и ГН. Последние исследования продемонстрировали, что ГН регулируется через контрольные точки повреждения ДНК, механизмы восстановления ДНК и митотические контрольные точки. Кроме того, аберрантная регуляция транскрипции и эпигенетическая модификация также вовлечены в ГН [3].
Последние достижения в области анализа генома и транскриптома продемонстрировали, что гены, кодирующие белок, составляют только ~ 2% последовательностей генома человека, тогда как значительная часть генома может быть транскрибирована в некодирующие РНК (нкРНК). Длинные нкРНК, составляющие бОльшую часть вновь открытых нкРНК, произвольно определяются как некодирующие транскрипты, размер которых варьируется от примерно 200 пар оснований до десятков тысяч оснований. Все больше данных свидетельствует о том, что нкРНК являются ключевыми «игроками» в различных фундаментальных биологических процессах как на посттранскрипционном, так и на транскрипционном уровне. Несколько недавних исследований выявили ряд дисрегулируемых нкРНК в раковых тканях или клеточных линиях, что указывает на то, что нкРНК могут обладать онкогенными и/или опухолевыми супрессорными свойствами. Подобно белкам, мРНК и миРНК, днРНК становятся новыми молекулярными биомаркерами для ранней диагностики и прогнозирования прогнозов при различных раковых заболеваниях. Совсем недавно было обнаружено, что тысячи нкРНК по-разному экспрессируются между папиллярной формой РЩЖ (пфРЩЖ) и соседними доброкачественными образцами. Другое исследование, проведенное Lan et al. [4] также идентифицировало тысячи дифференцируемых экспрессируемых нкРНК в пфРЩЖ по сравнению с доброкачественной тканью щитовидной железы. Эти исследования сделали днРНК привлекательными в качестве ценных диагностических и прогностических биомаркеров пфРЩЖ [5].
Литература:
[1] Rogova MO, Novosad SV, Martirosian NS, Trukhina LV, Petunina NA. [Molecular markers as risk factors for thyroid cancer]. Ter Arkh. 2019 Oct 15;91(10):119-123. Russian. doi: 10.26442/00403660.2019.10.000357. PMID: 32598640.
[2] Nikiforova MN, Mercurio S, Wald AI, et al. Analytical performance of the ThyroSeq v3 genomic classifier for cancer diagnosis in thyroid nodules. Cancer. 2018 Apr 15;124(8):1682-1690. doi: 10.1002/cncr.31245. Epub 2018 Jan 18. PMID: 29345728; PMCID: PMC5891361.
[3] Dong X, Jin C, Chen D, et al. Genomic Instability-Related LncRNA Signature Predicts the Prognosis and Highlights LINC01614 Is a Tumor Microenvironment-Related Oncogenic lncRNA of Papillary Thyroid Carcinoma. Front Oncol. 2021;11:737867. Published 2021 Sep 16. doi:10.3389/fonc.2021.737867.
[4] Lan X, Zhang H, Wang Z, Dong W, Sun W, Shao L, Zhang T, Zhang D. Genome-wide analysis of long noncoding RNA expression profile in papillary thyroid carcinoma. Gene. 2015;569:109–117.
[5] Li Q, Li H, Zhang L, Zhang C, Yan W, Wang C. Identification of novel long non-coding RNA biomarkers for prognosis prediction of papillary thyroid cancer. Oncotarget. 2017;8(28):46136-46144. doi:10.18632/oncotarget.17556
