Ассоциации стероид специфических иммунологических фенотипов с пролиферацией опухолевых клеток у больных раком молочной железы: CART-анализ

Цель. Выявить взаимосвязи аутоантител классов A и G против эстрадиола и прогестерона (IgA1-E2 и IgA1-Pg; IgG1-E2 и IgG1 Pg) и соответствующих антиидиотипических аутоантител класса G (IgG2-E2 и IgG2-Pg) с экспрессией в опухоли Ki-67 у больных РМЖ. Материалы и методы. Исследование идиотипических и антиидиотипических антител, специфичных к стероидным гормонам, в сыворотке крови 1115 женщин в постменопаузе больных РМЖ (I стадия – 525, II–IV стадии – 590) до начала лечения выполняли с помощью иммуноферментного анализа. Содержание в опухоли Ki-67 положительных клеток определяли иммуногистохимическим методом. Искомые взаимосвязи исследовали с помощью CART-анализа (Classification and Regression Tree Analysis). Результаты. У больных со II–IV стадиями РМЖ выявили 6 групп с раз личными индивидуальными комбинациями уровней исследуемых антител (иммунологическими фенотипами), ассоциированными с содержанием в опухоли Ki-67. Высокие уровни Ki-67 положитель ных клеток в опухоли (> 20 %) обнаруживали у: 1) 53,3 % боль ных с уровнями IgG2-Pg ≤ 1,9 + IgA1-Pg ≤ 2,2 + IgG2-E2 ≤ 4,1; 2) 85,0 % – с уровнями IgG2-Pg ≤ 1,9 + IgA1-Pg ≤ 2,2 + IgG2-E2 > 4,1 (p = 0,011, по сравнению с 1 группой); 3) 87,2 % – IgG2-Pg ≤ 1,9 + IgA1-Pg > 2,2; 4) 82,7 % – с уровнями IgG2-Pg > 1,9 + IgA1-Pg < 0,7; 5) 58,5 % – с уровнями IgG2-Pg 1,9–4,1 + IgA1-Pg > 0,7 (p = 0,012, по сравнению с 4 группой); 6) 39,7 % – с уровнями IgG2-Pg > 4,19 + IgA1-Pg > 0,7 (p = 0,008, по сравнению с 5 группой). Увеличе ние доли больных с Ki-67 > 20 % при II–IV стадиях, по сравнению с I стадией (p < 0,001) имело место в группах 2, 3, 4, 5. Тормо жение пролиферации опухолевых клеток наблюдалось в группах 1 и 6. Заключение. Иммуноферментный анализ IgG2-Pg, IgA1-Pg и IgG1-E2 может быть использован для определения прогноза про лиферативной активности опухоли у больных I стадией РМЖ при дальнейшем ее росте.

1. Nielsen T.O., Leung S.C.Y., Rimm D.L., Dodson A., Acs B., Badve S., et al. Assessment of Ki67 in Breast Cancer: Updated Recommendations From the International Ki67 in Breast Cancer Working Group. J. Natl. Cancer Inst. 2021;113(7):808–819. https://doi.org/10.1093/jnci/djaa201

2. Kreipe H., Harbeck N., Christgen M. Clinical validity and clinical utility of Ki67 in early breast cancer. Ther. Adv. Med. Oncol. 2022;14:1 10. https://doi.org/10.1177/17588359221122725

3. Zhang A., Wang X., Fan C., Mao X. The Role of Ki67 in Evaluating Neoadjuvant Endocrine Therapy of Hormone Receptor-Positive Breast Cancer. Front. Endocrinol. (Lausanne). 2021;12:687244. https://doi.org/10.3389/fendo.2021.687244

4. Hacking S.M., Wang Y. Practical Issues of Ki-67 Evaluation in Breast Cancer Clinical Practice. J. Clin. Trans.l Pathol. 2022;2(2):53–56. https://doi.org/10.14218/jctp.2022.00012

5. Maselli A., Capoccia S., Pugliese P., Raggi C., Cirulli F., Fabi A., et al. Autoantibodies specific to estrogen receptor alpha act as estrogen agonists and their level correlate with breast cancer cell proliferation. Oncoimmunology. 2016;5(2):e1074375. http://doi.org/10.1080/2162402X.2015.1074375

6. Maselli A., Parlato S., Puglisi R., Raggi C., Spada M., Macchia D., et al. Autoantibodies Specific to ERα are Involved in Tamoxifen Resistance in Hormone Receptor Positive Breast Cancer. Cells. 2019;8(7):750. https://doi.org/10.3390/cells8070750

7. Glushkov A.N., Polenok E.G., Gordeeva L.A., Mun S.A., Kostyanko M.V., Antonov A.V., et al. Influence of autoantibodies to estradiol and progesterone on the blood serum hormones concentrations in postmenopausal healthy women and breast cancer patients. Asian Pac. J. Cancer Biol. 2022;7(2):115–120. https://doi.org/10.31557/ APJCB.2022.7.2.115

8. Jerne N.K. Idiotypic networks and other preconceived ideas. Immunol. Rev. 1984;79:5–24. https://doi.org/10.1111/j.1600-065x.1984.tb00484.x

9. Глушков А.Н., Поленок Е.Г., Гордеева Л.А., Байрамов П.В., Вержбиц кая Н.Е., Антонов А.В. и др. Антитела и анти-антитела, специфичные к эстрадиолу и прогестерону, и пролиферативная активность опухоли у больных раком молочной железы. Сибирский онкологический журнал. 2024;23(3):7–85. https://doi.org/10.21294/1814-4861-2024-23-3-73-8510.

10. Spurgeon S.E., Hsieh Y.C., Rivadinera A., Beer T.M., Mori M., Garzotto M. Classification and regression tree analysis for the prediction of aggressive prostate cancer on biopsy. J. Urol. 2006;175(3 Pt 1):918 922. https://doi.org/10.1016/S0022-5347(05)00353-8

11. Kong A.L., Pezzin L.E., Nattinger A.B. Identifying patterns of breast cancer care provided at high-volume hospitals: a classification and regression tree analysis. Breast Cancer Res. Treat. 2015;153(3):689–698. https://doi.org/10.1007/s10549-015-3561-6

12. Early Breast Cancer Trialists’ Collaborative group (EBCTCG). Tras tuzumab for early-stage, HER2-positive breast cancer: a meta-anal ysis of 13 864 women in seven randomised trials. Lancet. Oncol. 2021;22(8):1139–1150. https://doi.org/10.1016/S1470-2045(21)00288-6