Analysis of molecular phenotypes in normal mucosa and colorectal cancer in embryonic anatomical parts of the colon

Full Text

Проксимальный (правый) и дистальный (левый) отделы толстой кишки (ТК) имеют как анатомо-физиологические, так и эмбриогенетические особенности [1, 2]. В эмбриогенезе правая половина ТК формируется из средней кишки эмбриона. Ее производными являются слепая кишка, восходящая кишка, правая половина, или две трети поперечной ободочной кишки. Левая половина ТК происходит из задней кишки. Она дает начало левой половине, или одной трети поперечной ободочной кишки, нисходящей кишке, ободочной кишке, сигмовидной и прямой кишке. Процессы формирования контролируются различными сигнальными путями (Wnt, Notch, BMP/TGFb, Hedgehog), физиологическое функционирование которых имеет решающее значение для нормального развития кишечника [3, 4]. Следовательно, левый и правый отделы ТК – не просто анатомические, но эмбрионально-анатомические отделы, характеризующиеся различными молекулярными фенотипами (экспрессионными профилями панели определенных генов) [5].

Ранее нами была показана принципиальная возможность идентификации анатомических отделов ТК здоровых людей на основе молекулярного фенотипа образцов слизистой оболочки различной локализации (прямая кишка (ПК) и основные анатомические отделы ободочной кишки) [5]. При этом молекулярный фенотип ткани ПК наиболее достоверно отличался от других отделов ТК, позволяя в дискриминантном анализе классифицировать образцы ПК со 100% точностью [5]. Это дало основание выделить ПК в отдельную группу в дальнейших исследованиях молекулярных фенотипов отделов ТК. Различия данных молекулярных фенотипов ставят важный вопрос о том, могут ли они влиять на молекулярный фенотип колоректального рака (КРР) в зависимости от его локализации.

КРР – одно из наиболее часто встречающихся злокачественных новообразований с высокой смертностью. Большинство случаев (до 95%) относятся к спорадическим [6]. В настоящее время предпринимаются попытки разработки консенсусных молекулярных фенотипов КРР, которые бы учитывали в том числе локализацию опухоли в определенном анатомическом отделе [7–9]. Известно, что эмбриональные клетки человека могут демонстрировать фенотипическое сходство с раковыми клетками [10, 11]. В связи с этим представляется теоретически обоснованным учитывать локализацию опухоли не просто в определенном анатомическом отделе, а, скорее, в эмбрионально-анатомическом.

Цель – провести сравнительный анализ молекулярных фенотипов нормальной слизистой оболочки ТК и тканей аденокарциномы при КРР в зависимости от естественной эмбрионально-анатомической асимметрии ТК.

Материал и методы

Дизайн исследования

Проведено экспериментальное ретроспективное исследование молекулярных фенотипов (уровни экспрессии мРНК определенных генов) эмбрионально-анатомических отделов ТК в норме и при КРР (образцы нормальной слизистой оболочки ТК и аденокарциномы). Всего в исследовании использовано 408 образцов, полученных от 228 человек, которые проходили обследование или лечение в ФГБУ «Российский научный центр рентгенорадиологии» Минздрава России (РНЦРР) с 2012 по 2020 г. Информация для формирования базы медицинских данных участников исследования получена из информационной системы РНЦРР. Критерием включения образцов нормальной ткани в исследование было отсутствие онкологических заболеваний любой локализации и органических изменений слизистой ТК (условно здоровые доноры). Критерием включения образцов аденокарциномы было наличие локализованной стадии T_1–4N_0–2M₀ аденокарциномы ободочной или прямой кишки в отсутствие неоадъювантной лучевой и химиотерапии (пациенты). Критерием невключения служили стадии T_любаяN_любаяM₁ или T_1–4N_0–2M₀ в случае получения неоадъювантной лучевой или химиотерапии.

Исследование проведено в соответствии с Хельсинкской декларацией Всемирной медицинской ассоциации. Все лица, участвовавшие в исследовании, дали добровольное информированное согласие на участие в нем. Протокол исследования одобрен комитетом по биомедицинской этике РНЦРР (протокол № 4 от 26.04.2018).

Дизайн исследования включал сбор образцов биологического материала (образцы от здоровых лиц – группа «Норма», образцы ткани аденокарциномы ТК – группа «КРР»), выделение мРНК из образцов биологического материала и постановку полимеразной цепной реакции с обратной транскрипцией, формирование электронной базы медицинских данных и показателей экспрессии мРНК генов для сравнительного анализа, статистическую обработку результатов анализа, сравнение результатов с данными литературы. Схема исследования представлена на рис. 1.

 

Рис. 1. Схематическое представление дизайна исследования; КРР – колоректальный рак, ОТ-ПЦР – полимеразная цепная реакция с обратной транскрипцией

 

Группы и подгруппы

Группа «Норма» включала 254 образца биоптата неизмененной слизистой оболочки ТК условно здоровых доноров (n = 74, из них 9 мужчин и 65 женщин, медианный возраст 56 [47; 69] лет). Биоптаты слизистой оболочки были получены из разных отделов ТК при проведении видеоколоноскопии путем щипцовой биопсии. Всего получено 90 образцов из правой половины ободочной кишки (ПОК), 116 – из левой половины ободочной кишки (ЛОК) и 48 – из прямой кишки (ПК). Эндоскопическое исследование подтвердило отсутствие органической патологии ТК в этой группе.

Образцы группы «КРР» получены из разных отделов ТК от 154 пациентов с впервые выявленным и морфологически подтвержденным диагнозом рака ободочной или прямой кишки (аденокарцинома) разной степени злокачественности. Образцы были взяты на этапе макроскопического патоморфологического исследования операционного препарата после хирургического лечения. Группа «КРР» включала 40 образцов из ПОК, 54 – из ЛОК и 60 – из ПК. Медианный возраст пациентов составил 66 [59; 74] лет, мужчин было 81, женщин – 73.

Каждая группа была разделена на 3 подгруппы, соответствующие отделу ТК (образцы из ПОК, ЛОК и ПК).

Выделение РНК, обратная транскрипция и полимеразная цепная реакция в реальном времени

Каждый образец ткани немедленно помещали в раствор солей Ever Fresh RNA («Клоноген», Россия), стабилизирующий РНК. Образцы использовали для анализа сразу или хранили при –70 °C. мРНК выделяли с помощью коммерческих наборов RNeasy mini (“Qiagen”, Германия) в соответствии с протоколом компании-производителя. Относительное количество мРНК оценивали методом полимеразной цепной реакции с обратной транскрипцией, используя реактивы, оборудование и протокол НПО «ДНК-Технология» (Россия). Оценивали экспрессию 61 гена (панель генов) [5, 12]. В их число входили гены, вовлеченные в различные биологические процессы: пролиферацию (KI67, CCND1, CCNB1, PTEN, HER2(C-erbB2), STK-15(AURKA), P16INK4A, P14ARF, TERT), апоптоз (BCL2, BAX, BAG1, BIRC5(SURVIVIN), NDRG1), транскрипцию (С-MYC, MYBL2), дифференцировку (ESR, PGR, CYP19А1, GRB7), межклеточные взаимодействия (MMP2, MMP7, MMP8, MMP9, ММР11, CTSL2, PAPPА, TPA). Кроме того, панель включала гены, кодирующие факторы роста (VEGFа 121, VEGFа 165, VEGFа 189, SCUBE2, IGF-1, IGF-2, TGFb), цитокины и их рецепторы (IL1β, IL2, IL2Rα, IL6, IL7, IL8, IL10, IL12α, IL15, СOX-2, TNFα, TLR2, TLR4, TLR7, IFNγ, GNLY, HLA-G5, LIF, LIFR, LGALS1, GATA3, GREM1), а также CD-антигены (СD45, СD56, СD68, СD69). Уровень мРНК определяли относительно экспрессии референсных генов (GUSB, B2M и HPRT1). Методика пробоподготовки, реагенты, оборудование и способ оценки относительного уровня мРНК изучаемой панели генов подробно описаны в нашей работе [12].

Статистический анализ

Размер выборки предварительно не рассчитывался. Значения уровня экспрессии мРНК генов были лог-трансформированы по основанию 2. Статистический анализ полученных данных проводили с применением программного статистического пакета Statistica v10 (США). До статистического анализа данные представлялись в формате относительного количества мРНК для каждого гена и каждого образца во всех сформированных группах и подгруппах. Сравнение подгрупп в группах и групп в подгруппах осуществляли с помощью непараметрического критерия Манна – Уитни (U-критерий), поскольку, согласно критерию Колмогорова – Смирнова, распределение полученных значений уровня экспрессии мРНК отличалось от нормального. В ходе анализа уровней экспрессии 61 гена с использованием U-критерия были выявлены гены, дифференциальная экспрессия которых была статистически значимой (р-значения от < 0,05 до < 0,001) и, соответственно, профиль экспрессии которых может служить маркером принадлежности образца к исследуемым группам или подгруппам. Поправка на множественные сравнения не применялась, поскольку попарные сравнения в группах и подгруппах были использованы не для формирования выводов, а для отбора генов-предикторов.

Сравнительный анализ категориальных значений по возрасту и полу между группами пациентов «Норма» и «КРР» для оценки сопоставимости групп показал, что они сопоставимы по возрасту. В группе «Норма» преобладали женщины. В этой группе статистически значимые различия в зависимости от пола получены только для маркера активности рецептора эстрогена ESR1 (р < 0,05) и маркера макрофагов CD68 (р < 0,05). Эти гены не были отобраны программой в дискриминантном анализе в качестве значимых при построении модели классификации для образцов тканей опухоли. Дискриминантный анализ данных выполняли с пошаговым включением переменных с использованием многомерного F-критерия Фишера (при уровне значимости p < 0,05). При проведении дискриминантного анализа с помощью программы Statistica v10 использовали опцию исключения «неполных образцов», то есть образцов, у которых отсутствуют данные одного или нескольких исследованных параметров. По этой причине общее количество образцов в приводимых таблицах может отличаться от суммарного количества исследованных.

В ходе дискриминантного анализа применяли следующие критерии: 1) лямбда Уилкса (λ) – для оценки значимости различий средних значений дискриминантной функции в исследуемых группах и подгруппах; 2) частная лямбда – для характеризации вклада единичной переменной в дисперсию («разделительная сила» модели); 3) F-критерий (критерий Фишера) – для оценки значимости различия дисперсий выборок и проверки, являются ли все переменные-предикторы совместно значимыми; 4) толерантность – мера оценки избыточности переменных в модели.

Результаты

Анализ выбора значимых генов в группах «Норма» и «КРР»

В ходе проведенного исследования получены значения уровней экспрессии 61 гена для 254 образцов нормальной слизистой ТК условно здоровых доноров (группа «Норма») и 154 образцов тканей аденокарциномы ТК (группа «КРР»). В каждой группе в подгруппах, соответствующих отделам ПОК, ЛОК и ПК, для каждого гена были определены значения медианы экспрессии (Ме) и интерквартильный размах [25-й; 75-й процентили]. Эти показатели суммированы в табличном виде и доступны в дополнительных материалах к статье (Приложение 1).

Парный сравнительный анализ данных с использованием U-теста Манна – Уитни позволил определить в группе «Норма» статистически значимые (p-значения от < 0,05 до < 0,001) различия уровня экспрессии мРНК между подгруппами «ЛОК», «ПОК» и «ПК» по 49 генам (табл. 1). В группе «КРР» статистически значимые различия были получены по 6 генам: BCL2, TERT, MMP7, IL2, IFNg, CD69. При сравнении в парах здоровых тканей и тканей опухоли, полученных из одного анатомического отдела ТК, были определены статистически значимые (р < 0,05) различия 55 генов разных функциональных групп (см. табл. 1).

 

Таблица 1. Статистическая значимость различий уровня экспрессии мРНК исследованных генов при парном сравнении эмбрионально-анатомических отделов толстой кишки в тканях, полученных от условно здоровых доноров («Норма»), и ткани опухоли («КРР»)

Ген

Норма

КРР

ПОК

ЛОК

ПК

ПОК/ЛОК

ПОК/ПК

ЛОК/ПК

ПОК/ЛОК

ПОК/ПК

ЛОК/ПК

Норма/КРР

Норма/КРР

Норма/КРР

CTSL2

–

–

0,005

–

–

–

0,022

< 0,001

< 0,001

BCL2

–

–

–

0,043

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

MYC

–

< 0,001

< 0,001

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

BIRC5

–

–

–

–

–

–

< 0,001

< 0,001

0,023

CCND1

0,007

< 0,001

< 0,001

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

NDRG1

0,005

0,003

–

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

CD68

0,004

–

0,001

–

–

–

–

–

–

KI67

–

–

–

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

TERT

< 0,001

–

< 0,001

0,007

–

–

–

< 0,001

–

HER2

0,026

–

–

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

PTEN

–

–

0,046

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

BAG1

–

< 0,001

0,002

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

PGR

–

0,005

–

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

CCNB1

–

–

–

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

ESR1

–

< 0,001

< 0,001

–

–

–

0,027

< 0,001

< 0,001

GRB7

–

–

–

–

–

–

0,016

< 0,001

< 0,001

MMP11

–

0,029

–

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

STK15

–

–

–

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

MYBL2

–

–

–

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

P16INK4A

–

< 0,001

< 0,001

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

SCUBE2

–

< 0,001

< 0,001

–

–

–

< 0,001

< 0,001

0,001

MMP9

–

–

0,013

–

–

–

0,003

0,036

–

GNLY

–

–

–

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

P14ARF

–

< 0,001

< 0,001

–

–

–

< 0,001

< 0,001

0,001

IGF1

0,029

–

0,001

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

COX-2

–

< 0,001

< 0,001

–

–

–

0,018

0,014

–

IGF2

–

< 0,001

< 0,001

–

–

–

–

–

–

CYP19A

–

0,001

0,007

–

–

–

0,007

–

–

GREM1

–

< 0,001

0,000

–

–

–

0,017

0,001

–

MMP2

–

0,003

0,014

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

PAPPA

0,049

0,003

–

–

–

–

0,015

–

–

MMP7

–

< 0,001

< 0,001

–

0,041

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

IL2

–

< 0,001

< 0,001

0,041

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

MMP8

–

–

–

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

IL2Ra

< 0,001

0,008

–

–

–

–

–

–

–

IL6

–

0,002

< 0,001

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

IL12a

0,006

0,001

< 0,001

–

–

–

< 0,001

–

< 0,001

IL7

0,010

–

–

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

IL15

–

0,029

0,008

–

–

–

–

< 0,001

–

IL8

–

< 0,001

< 0,001

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

IL1b

–

< 0,001

< 0,001

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

IL10

0,021

0,007

< 0,001

–

–

–

–

–

0,002

TPA

–

–

–

–

–

–

–

–

–

IFNg

–

–

–

0,013

–

0,030

< 0,001

0,042

0,001

CD45

0,033

0,042

0,001

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

TNFa

0,010

–

0,000

–

–

–

0,010

< 0,001

< 0,001

CD56

–

–

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

TGFb

0,018

0,011

0,000

–

–

–

0,040

–

0,001

CD69

0,025

–

–

0,002

–

–

–

0,001

–

VEGFA121

–

< 0,001

< 0,001

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

BAX

–

–

0,011

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

VEGFA165

0,024

< 0,001

–

–

–

–

–

–

0,041

TLR2

–

–

0,012

–

–

–

–

–

–

VEGFA189

0,000

0,014

–

–

–

–

0,025

–

0,035

TLR4

0,003

0,014

–

–

–

–

< 0,001

0,005

0,024

TLR7

–

0,001

< 0,001

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

HLA-G5

–

0,005

0,006

–

–

–

0,001

0,001

< 0,001

GATA3

–

0,001

< 0,001

–

–

–

–

0,008

< 0,001

LGALS1

–

< 0,001

< 0,001

–

–

–

–

–

–

LIF

–

< 0,001

< 0,001

–

–

–

–

–

0,003

LIFR

–

< 0,001

< 0,001

–

–

–

< 0,001

< 0,001

< 0,001

КРР – колоректальный рак, ЛОК – левая ободочная кишка, ПК – прямая кишка, ПОК – правая ободочная кишка

В таблице указаны значения р < 0,05, знаком «–» отмечены статистически незначимые различия

 

Таким образом, на основании теста Манна – Уитни были выделены наиболее значимые гены, которые в дальнейшем послужили маркерами оценки вероятности принадлежности образца к группе/подгруппе в дискриминантном анализе.

Дискриминантный анализ в группе «Норма»

Объектами первого этапа исследования были 254 образца биоптата неизмененной слизистой оболочки ТК условно здоровых доноров, которые не имели онкологических заболеваний любой локализации и органических изменений слизистой ТК (см. рис. 1). Гены (всего 49), имеющие статистически значимые различия (p-значения от < 0,05 до < 0,001) в уровне экспрессии мРНК при попарном сравнении отделов ТК, были включены в дискриминантный анализ с пошаговым включением переменных в модель.

Результаты анализа отражены на рис. 2 как распределение образцов нормальной слизистой оболочки здоровых людей, полученных из трех отделов ТК, в пространстве дискриминантных функций 1 и 2. Дискриминантные функции представляют собой линейные комбинации признаков объектов (в данном случае – экспрессии генов), позволяющие уменьшить размерность 49-мерного пространства до двухмерного с целью предоставления возможности визуального анализа распределения образцов по группам (кластеризация). Можно видеть, что образцы из подгруппы ПК образуют отдельный кластер. Образцы из подгрупп ПОК и ЛОК также образуют хорошо видимые кластеры, которые, однако, в определенной степени перекрываются (см. рис. 2).

 

Рис. 2. Распределение образцов в пространстве дискриминантных функций 1 и 2. Образцы нормальной слизистой оболочки толстой кишки здоровых людей из правой ободочной кишки (ПОК), левой ободочной кишки (ЛОК) и прямой кишки (ПК)

 

Следующим шагом дискриминантного анализа наших данных было определение генов, различие экспрессии которых в наибольшей степени обусловливает кластеризацию образцов по их принадлежности подгруппам в пространстве дискриминантных функций 1 и 2. Выбор таких генов проходил в программном пакете Statistica v10, основываясь на критерии «частная лямбда», характеризующем вклад (вес) каждого признака (в нашем случае – гена) в значение дискриминантной функции, и на F-критерии. Пошаговый дискриминантный анализ выявил 19 генов разных функциональных групп, экспрессия которых в наиболее значительной степени определяет молекулярный фенотип нормальной слизистой оболочки трех отделов ТК. В табл. 2 они приведены по возрастанию критерия «частная лямбда». Чем меньше полученные значения данного критерия, тем больший единичный вклад вносит ген в общую дискриминацию.

 

Таблица 2. Итоги дискриминантного анализа определения принадлежности исследуемых образцов нормальной слизистой оболочки к отделам толстой кишки

Ген	Лямбда Уилкса	Частная лямбда	Значение F-критерия	Уровень значимости F-критерия (р)	Толерантность
SCUBE2	0,038	0,775	12,903	0,000*	0,245
IL2Ra	0,035	0,83	9,088	0,000**	0,182
CCND1	0,035	0,831	9,021	0,000**	0,577
TERT	0,035	0,849	7,896	0,001	0,328
IGF1	0,034	0,866	6,856	0,002	0,101
LIFR	0,034	0,869	6,681	0,002	0,263
NDRG1	0,034	0,875	6,358	0,003	0,119
CD45	0,033	0,883	5,883	0,004	0,043
CD69	0,033	0,884	5,84	0,004	0,104
IL1b	0,033	0,895	5,247	0,007	0,197
MMP11	0,033	0,895	5,223	0,007	0,096
TLR2	0,032	0,91	4,381	0,015	0,112
IL7	0,032	0,911	4,349	0,016	0,197
ESR1	0,032	0,912	4,287	0,017	0,18
TGFb	0,032	0,914	4,167	0,019	0,047
TLR4	0,032	0,92	3,883	0,024	0,13
BAG1	0,032	0,927	3,495	0,035	0,473
MMP9	0,031	0,932	3,251	0,043	0,155
PAPPA	0,031	0,934	3,142	0,048	0,208

Уровень статистической значимости различий: * р < 0,0001; ** р < 0,001. Гены, вносящие наибольший вклад в правильность классификации, выделены жирным шрифтом

 

Как можно видеть из табл. 2, гены SCUBE2, IL2Ra, CCND1 являются наиболее важными в модели (р < 0,001). Значения F-критерия для этих генов также самые высокие. Оценка толерантности имеет наибольшие значения для генов CCND1, BAG1, TERT, LIFR, SCUBE2, PAPPA, IL7, IL1b, что показывает их существенный совместный вклад в созданную модель для дифференцировки исследуемых образцов по их принадлежности к отделам ТК.

В табл. 3 представлена матрица классификации полученной дискриминантной модели, которая содержит информацию о количестве и проценте корректно классифицированных случаев в каждой группе. Общая точность классификации образцов слизистой оболочки ТК у здоровых людей составила 95,8%.

 

Таблица 3. Соответствие наблюдаемой и прогнозируемой классификации образцов по молекулярному фенотипу для трех отделов толстой кишки в группе «Норма»

Отдел толстой кишки	Частота совпадения классификации, %	Распределение образцов по отделам толстой кишки согласно дискриминантной модели, n
		ПОК (Норма)	ЛОК (Норма)	ПК (Норма)
ПОК (Норма)	95,7	45	2	0
ЛОК (Норма)	96,8	2	60	0
ПК (Норма)	93,0	0	2	31
Всего	95,8	47	64	31

ЛОК – левая ободочная кишка, ПК – прямая кишка, ПОК – правая ободочная кишка

На диагонали таблицы (выделено серым цветом) представлено число корректно классифицированных случаев принадлежности к исследуемому отделу толстой кишки. В остальных ячейках указано число образцов, которые были классифицированы ошибочно

 

Дискриминантный анализ в группе «КРР»

Объектами второго этапа исследования были образцы ткани опухоли 154 пациентов с морфологически подтвержденным диагнозом аденокарциномы разной степени злокачественности одного из отделов ТК в локализованной стадии T_1–4N_0–2M₀. Данные образцы были использованы для оценки возможности молекулярного фенотипирования колоректальной аденокарциномы в зависимости от локализации опухоли в правом, левом отделе ТК или в ПК. Применение разработанной для группы «Норма» дискриминантной модели, включающей 19 генов, к экспрессионным профилям группы «КРР» привело к значительному снижению точности классификации образцов опухоли по отделам ТК, составившей 62,0% в среднем для всех отделов, по сравнению с 95,8% при классификации образцов группы «Норма». Это также привело к тому, что образцы не формировали отдельных кластеров на диаграмме рассеяния в пространстве дискриминантных функций для этих генов. Именно поэтому мы провели пошаговый дискриминантный анализ экспрессии всех генов нашей панели (всего 61 ген) для образцов группы «КРР». Он позволил определить 27 генов (COX-2, BIRC5, LIFR, TPA, IL1b, MMP11, MMP7, P16INK4A, CD56, TLR4, IL2Ra, TLR2, CCND1, GREM1, GATA3, GNLY, PAPPA, TERT, IL2, PTEN, CD69, BAX, CD45, CYP19A, GRB7, IFNg, IL8), которые сформировали модель классификации образцов колоректальной карциномы.

На рис. 3 дана диаграмма рассеяния значений дискриминантных функций 1 и 2, построенная на показателях экспрессии мРНК данных 27 генов для образцов тканей опухоли. Кластеризация образцов ткани опухоли по принадлежности к отделам ТК оказалась хуже, чем в случае образцов нормальной ткани (см. рис. 2). Тем не менее построенная дискриминантная модель позволяет дифференцировать образцы группы «КРР» по принадлежности к отделам ТК.

 

Рис. 3. Распределение образцов в пространстве дискриминантных функций 1 и 2. Образцы колоректальной аденокарциномы из правой ободочной кишки (ПОК), левой ободочной кишки (ЛОК) и прямой кишки (ПК); КРР – колоректальный рак

 

Как видно из табл. 4, общая точность модели увеличилась с 62,0 до 75,2%, однако осталась ниже, чем для группы «Норма» (95,8%). Стоит отметить, что среди 27 генов дискриминантной модели только гены COX-2, BIRC5, LIFR, TPA, IL1b, MMP11, MMP7 и P16INK4A вносили статистически значимый (p < 0,05) вклад в дифференцировку образцов.

 

Таблица 4. Соответствие наблюдаемой и прогнозируемой классификации образцов по молекулярному фенотипу для трех отделов толстой кишки в группе «КРР» (матрица классификаций дискриминантного анализа включала 27 генов)

Отдел толстой кишки	Частота совпадения классификации, %	Распределение образцов по отделам толстой кишки согласно дискриминантной модели, n
		ПОК (КРР)	ЛОК (КРР)	ПК (КРР)
ПОК (КРР)	76,0	19	0	6
ЛОК (КРР)	71,4	4	25	6
ПК (КРР)	78,0	3	6	32
Всего	75,2	26	31	44

КРР – колоректальный рак, ЛОК – левая ободочная кишка, ПК – прямая кишка, ПОК – правая ободочная кишка

На диагонали таблицы (выделено серым цветом) представлено число корректно классифицированных случаев принадлежности к исследуемому отделу толстой кишки. В остальных ячейках указано число образцов, которые были классифицированы ошибочно

 

Сравнение групп «Норма» и «КРР»

На завершающем этапе работы мы провели сравнительный анализ групп «Норма» и «КРР». Образцы левой ободочной и прямой кишки были объединены в одну группу в соответствии с эмбрионально-анатомическим делением ТК на правый (правая сторона) и левый (левая сторона) отделы. Рис. 4 демонстрирует, что все образцы из группы «КРР» кластеризуются в правой части диаграммы, а из группы «Норма» – в ее левой части. Значения дискриминантной функции 2 дифференцируют правую и левую сторону кишечника в группе «Норма», но соответствующие кластеры перекрываются. При этом практически не наблюдалось дифференцировки для образцов группы «КРР».

 

Рис. 4. Распределение образцов в пространстве дискриминантных функций 1 и 2. Образцы слизистой оболочки толстой кишки (ТК) здоровых людей и колоректальной аденокарциномы из двух эмбрионально-анатомических отделов; ЛС-КРР – колоректальный рак левой стороны ТК, ЛС-норма – слизистая оболочка левой стороны ТК здоровых людей, ПС-КРР – колоректальный рак правой стороны ТК, ПС-норма – слизистая оболочка правой стороны ТК здоровых людей

 

Обсуждение

Проведенная работа показала, что образцы нормальной слизистой ТК могут быть дифференцированы по молекулярному фенотипу по трем отделам ТК с точностью 95,8%, тогда как образцы аденокарциномы – с точностью 75,2%. Образцы нормальной ткани и КРР формируют хорошо разделенные кластеры в дискриминантном анализе на основе их молекулярного фенотипа. Множественные генетические изменения слизистой оболочки ТК при КРР сглаживают молекулярно-фенотипические границы эмбрионально-анатомических отделов.

В эмбриогенезе, начиная с гаструляции, зародышевые листки энтодермы, мезодермы и эктодермы, формирующие стенку ТК, развиваются одновременно, непрерывно передавая друг другу молекулярные сигналы до окончательного формирования ТК как единого органа. Образовавшаяся примитивная кишечная трубка затем продолжает формироваться вдоль передне-задней и радиальной оси эмбриона, а непосредственно сама ТК – из среднего и заднего ее отделов. Такое нормальное асимметричное строение ТК обусловлено паттерном неоднородно экспрессируемых генов в эмбриональном периоде в различных отделах [1]. Все это позволяет дифференцировать отделы ТК у взрослого здорового человека по молекулярно-генетическому профилю. Однако остается неясным, как эти закономерности изменяются при развитии КРР. Известно также, что опухоли ТК разной локализации могут иметь свой молекулярно-генетический профиль и, как следствие, характеризоваться особенностями канцерогенеза, прогноза заболевания, лечения и ответа на него [2, 13]. Предпринимаются попытки создать молекулярно-генетическую классификацию, в основе которой лежат наличие и частота патогенных мутаций, микросателлитная нестабильность, патологическое метилирование [8, 9, 13]. Наряду с этим проводятся исследования экспрессионных профилей в опухолевых тканях с целью описания характерных признаков молекулярного фенотипа на основе изучения экспрессии определенных наборов генов [14, 15]. В настоящей работе мы исследовали молекулярные фенотипы КРР различной локализации, используя панель из 61 гена, отобранного ранее [5].

Как первый шаг мы сравнили молекулярный фенотип образцов слизистой ТК трех локализаций у здоровых доноров. Эмбрионально-анатомическая асимметрия, характерная для ТК, легла в основу деления ободочной кишки на правую и левую половины, для которых мы ожидали получить различные молекулярные фенотипы. Действительно, разработанная нами дискриминантная модель позволяет с высокой точностью дифференцировать образцы группы «Норма» по трем отделам ТК.

Молекулярный фенотип злокачественных клеток (опухолей) служит объектом интенсивных исследований [7–9]. Прямое применение дискриминантной модели группы «Норма» для деления образцов группы «КРР» по трем отделам показало значительно более низкую эффективность классификации, чем новая дискриминантная модель, построенная с использованием набора генов, полученного при анализе опухолевых образцов. Вместе с тем, хотя точность классификации и выросла, она оставалась хуже, чем у дискриминантной модели для группы «Норма». По-видимому, в случае КРР доминирует молекулярный фенотип опухоли. Очевидно, что опухоли разной локализации более сходны, чем исходные нормальные ткани. Тем не менее среди 19 и 27 генов, лежащих в основе дискриминантных моделей для групп «Норма» и «КРР» соответственно, 11 генов (MMP11, IL1b, LIFR, TERT, CD69, CD45, CCND1, PAPPA, TLR2, TLR4, IL2Ra) совпадают. Такое перекрытие выявленных наборов генов может указывать на то, что молекулярный фенотип нормальной ткани, отражающий эмбрионально-анатомическую асимметрию ТК, вносит свой вклад в слабо выраженную, но существующую зависимость молекулярного фенотипа КРР от его локализации.

Ограничения исследования

Данное исследование имеет ограничения, к которым относится лимитированная панель исследуемых генов. Вместе с тем ограниченное количество генов позволяет проводить анализ их экспрессии с разумными время- и трудозатратами. Мы минимизировали риск уменьшения дискриминантной эффективности модели путем исключения образцов, для которых отсутствовали данные одного или нескольких исследованных параметров, чтобы при проведении анализа статистическая программа не заменяла их средними значениями. При обработке данных использовали линейный дискриминантный анализ с пошаговым включением переменных. Применение более сложных алгоритмов обработки данных и увеличение объема выборки, возможно, могли бы выявить дополнительные закономерности.

Заключение

Проведенное нами исследование показало, что при колоректальной аденокарциноме, в отличие от нормальной ткани здоровых доноров, отсутствует четкая дифференцировка отделов ПОК, ЛОК и ПК по молекулярному фенотипу. Молекулярный фенотип опухоли доминирует, формируя особый «молекулярно-патологический» фенотип. Таким образом, полученные результаты подтверждают имеющуюся научную парадигму. С одной стороны, КРР следует рассматривать как системное заболевание, а саму ТК – как единый орган, вовлеченный в его канцерогенез. С другой – биологические свойства опухоли индивидуальны и в определенной степени зависят от ее локализации в эмбрионально-анатомическом отделе. Эти обстоятельства побуждают продолжать дальнейшие исследования, направленные на совершенствование молекулярно-генетических технологий в диагностике, классификации и системном лечении КРР.

Дополнительная информация

Финансирование

Работа проведена без привлечения дополнительного финансирования со стороны третьих лиц.

Конфликт интересов

Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи. Т.В. Крашихина в период с 2018 по 2021 г. была очным аспирантом (специальность 3.1.6. – Онкология, лучевая терапия) в ФГБУ «Российский научный центр рентгенорадиологии» Минздрава России и принимала непосредственное участие в исследовании по теме публикации.

Участие авторов

С. В. Гончаров – разработка дизайна проекта, набор клинического материала, формирование групп пациентов, анализ и интерпретация результатов, написание и редактирование текста; В. К. Боженко – концепция и дизайн исследования, проведение экспериментальных исследований и статистическая обработка результатов, написание и редактирование текста, подготовка иллюстративного материала; М. В. Захаренко – проведение экспериментальных исследований, анализ и статистическая обработка результатов, формирование базы данных, написание и редактирование текста, подготовка иллюстративного материала; Я. Ю. Киселева – анализ и статистическая обработка результатов, написание и редактирование текста, подготовка иллюстративного материала; А. А. Чаптыков – концепция и дизайн исследования, написание и редактирование текста, подготовка иллюстративного материала; Т. М. Кулинич – проведение экспериментальных исследований и статистическая обработка результатов, написание и редактирование текста, подготовка иллюстративного материала; Т.В. Крашихина – набор клинического материала, формирование групп пациентов, анализ и интерпретация результатов, статистическая обработка результатов; В. А. Солодкий – концепция и дизайн исследования, разработка дизайна клинической части исследования, утверждение итогового варианта текста рукописи. Все авторы прочли и одобрили финальную версию статьи перед публикацией, согласны нести ответственность за все аспекты работы и гарантируют, что ими надлежащим образом были рассмотрены и решены вопросы, связанные с точностью и добросовестностью всех частей работы.

Значения относительного уровня экспрессии мРНК исследуемых генов в группах «Норма» и «КРР» в зависимости от отдела толстой кишки

Приложение 1

Ген	ПОК			ЛОК			ПК
	Норма (n = 90)	КРР (n = 40)		Норма (n = 116)	КРР (n = 54)		Норма (n = 48)	КРР (n = 60)
CTSL2	6,58 [6, 13; 6, 97]	7,05 [6, 03; 8, 45]		6,47 [5, 97; 6, 9]	8,13 [6, 82; 8, 83]		6,86 [6, 25; 7, 23]	7,82 [6, 75; 8, 43]
BCL2	8,85 [8, 35; 9, 18]	6,47 [5, 55; 7, 82]		8,77 [8, 13; 9, 15]	5,78 [4, 95; 6, 98]		8,93 [8, 32; 9, 13]	6,17 [4, 8; 7, 2]
MYC	4,57 [4, 37; 4, 77]	7,05 [6, 48; 7, 59]		4,63 [4, 37; 4, 9]	7,57 [6, 73; 8, 2]		4,94 [4, 6; 5, 18]	7,23 [6, 61; 7, 78]
BIRC5	7,78 [7, 43; 8, 17]	8,78 [7, 75; 9, 35]		7,78 [7, 43; 8, 17]	8,4 [7, 83; 9, 38]		7,84 [7, 35; 8, 11]	8,52 [7, 57; 9, 13]
CCND1	8,13 [7, 9; 8, 4]	9,22 [8, 72; 10, 3]		7,97 [7, 68; 8, 28]	9,63 [8, 95; 10, 17]		8,93 [8, 58; 9, 28]	9,38 [8, 93; 9, 85]
NDRG1	13,9 [12, 82; 14, 65]	9,15 [6, 95; 11, 2]		13,45 [11, 92; 14, 3]	8,83 [6, 13; 10, 42]		13,33 [12, 58; 13, 95]	8,88 [5, 58; 10, 29]
CD68	5,96 [5, 68; 6, 25]	6,08 [5, 45; 6, 4]		5,81 [5, 5; 6, 12]	5,68 [5, 2; 6, 28]		5,99 [5, 85; 6, 25]	5,85 [5, 4; 6, 35]
KI67	8,58 [8, 23; 8, 77]	9,55 [8, 77; 10, 03]		8,53 [8, 27; 8, 83]	9,68 [8, 93; 10, 1]		8,43 [8, 07; 8, 78]	9,63 [9; 10, 22]
TERT	9,38 [8, 58; 10, 05]	9,38 [8, 63; 10, 1]		9,88 [9, 23; 10, 48]	8,6 [7, 75; 9, 27]		8,95 [8, 6; 9, 54]	9,21 [7, 87; 10, 17]
HER2	7,83 [7, 47; 8, 1]	6,87 [6, 3; 7, 37]		7,7 [7, 32; 8, 01]	7,15 [6, 4; 7, 6]		7,63 [7, 37; 7, 98]	6,91 [6, 3; 7, 58]
PTEN	17,64 [17, 4; 17, 9]	17,32 [16, 83; 17, 55]		17,7 [17, 43; 17, 89]	17,36 [16, 9; 17, 88]		17,52 [17, 27; 17, 83]	17,12 [16, 77; 17, 5]
BAG1	3,8 [3, 47; 4, 08]	3,25 [2, 68; 3, 9]		3,93 [3, 59; 4, 22]	3,25 [2, 58; 3, 9]		4,23 [3, 79; 4, 48]	3,17 [2, 53; 3, 7]
PGR	10,08 [9, 63; 10, 53]	8,48 [7, 45; 10, 15]		10,22 [9, 7; 10, 87]	8,83 [7, 75; 10, 1]		10,68 [9, 96; 11, 02]	8,78 [7, 28; 10, 26]
CCNB1	9,83 [9, 5; 10, 37]	10,83 [10, 03; 11, 49]		9,78 [9, 43; 10, 17]	10,9 [10, 17; 11, 55]		9,71 [9, 44; 10, 3]	10,71 [9, 85; 11, 41]
ESR1	5,56 [5, 12; 5, 88]	4,92 [3, 55; 6, 27]		5,38 [4, 9; 5, 77]	4,14 [3, 15; 5, 35]		6,53 [5, 97; 6, 92]	4,2 [3, 28; 6, 08]
GRB7	15,61 [15, 28; 15, 82]	15,83 [15, 3; 16, 18]		15,62 [15, 36; 15, 85]	16,08 [15, 48; 16, 63]		15,47 [15, 33; 15, 77]	15,98 [15, 57; 6, 67]
MMP11	12,03 [11, 47; 12, 8]	13,85 [12, 23; 15, 17]		12,05 [10, 56; 12, 77]	13,83 [11, 77; 15, 92]		11,68 [10, 93; 12, 39]	14,39 [12, 65; 16, 33]
STK15	3,9 [3, 75; 4, 12]	5 [4; 5, 42]		3,95 [3, 73; 4, 15]	4,69 [4, 2; 5, 52]		4 [3, 79; 4, 13]	4,62 [3, 88; 5, 52]
MYBL2	7,43 [7, 2; 7, 8]	9,03 [8, 48; 9, 97]		7,51 [7, 15; 7, 87]	9,27 [8, 35; 10, 3]		7,5 [6, 97; 7, 84]	9,62 [8, 67; 10, 15]
P16INK4A	6,43 [6, 07; 6, 93]	9,33 [8, 3; 10, 42]		6,53 [6, 25; 6, 9]	8,88 [8, 13; 10, 07]		7,28 [6, 84; 7, 55]	8,98 [7, 73; 9, 9]
SCUBE2	11,37 [10, 73; 12, 03]	8,13 [5, 63; 9, 93]		11,23 [10, 5; 11, 8]	7,8 [6, 63; 8, 67]		9,65 [8, 8; 10, 17]	7,83 [6, 6; 9, 8]
MMP9	12,95 [12, 07; 13, 63]	13,72 [12, 43; 15, 63]		12,6 [11, 42; 13, 59]	13,2 [11, 53; 14, 8]		13,37 [11, 98; 14, 22]	13,38 [12, 45; 14, 58]
GNLY	15,83 [14, 78; 17, 37]	13,17 [10, 37; 15, 85]		15,37 [14, 1; 17, 07]	13,45 [11, 31; 14, 95]		16,08 [14, 75; 17, 2]	13,67 [10, 93; 15, 57]
P14ARF	7,05 [5, 92; 7, 65]	9,65 [6, 83; 10, 55]		6,75 [5, 28; 7, 33]	9,77 [7, 1; 11, 15]		7,9 [7, 13; 8, 78]	9,47 [7, 7; 10, 93]
IGF1	14,13 [13, 3; 14, 73]	11,57 [10, 05; 12, 87]		13,82 [12, 87; 14, 45]	11,37 [9, 75; 12, 55]		14,43 [13, 83; 14, 87]	11,48 [9, 86; 13, 48]
COX-2	8,77 [8, 18; 9, 35]	10,28 [7, 18; 13, 17]		8,8 [7, 78; 9, 5]	10,23 [6, 78; 12, 3]		9,78 [9, 33; 10, 73]	10,4 [6, 92; 11, 4]
IGF2	10,57 [9, 2; 11, 13]	10,03 [8, 85; 13, 88]		10,63 [9, 37; 11, 33]	11,03 [8, 95; 12, 35]		11,77 [10, 73; 12, 47]	10,7 [8, 58; 12, 9]
CYP19A	6,13 [5, 15; 6, 75]	7,72 [5, 02; 11, 02]		6,12 [5, 35; 7, 05]	7,12 [4, 68; 9, 18]		6,63 [6, 12; 7, 62]	6,73 [5; 8, 53]
GREM1	10,87 [10, 03; 11, 83]	12,02 [9, 4; 14, 5]		10,93 [9, 4; 11, 77]	12,18 [10, 32; 13, 95]		12,77 [11, 93; 13, 62]	12,01 [10, 33; 14, 07]
MMP2	13,48 [12, 8; 14]	9,95 [7, 9; 11, 8]		13,57 [12, 88; 14, 05]	10,07 [8, 4; 11, 7]		13,92 [13, 47; 14, 23]	10,07 [8, 25; 11, 58]
PAPPA	13,6 [12, 8; 14, 03]	12,47 [10, 03; 14, 12]		13,3 [12, 3; 13, 97]	13,23 [11, 04; 14, 58]		13,02 [12, 35; 13, 5]	12,44 [10, 93; 13, 73]
MMP7	5,27 [3, 97; 6, 23]	11,3 [9, 97; 13, 67]		5,03 [3, 51; 6, 12]	12,37 [10, 18; 14, 13]		6,32 [5, 4; 7, 42]	13,03 [10, 87; 15, 33]
IL2	6,97 [6, 57; 7, 53]	5,85 [4, 38; 7, 17]		7,17 [6, 57; 7, 53]	4,5 [3, 27; 6, 47]		7,57 [7, 23; 8, 03]	5,16 [3, 63; 5, 8]
MMP8	5,88 [4, 75; 6, 42]	10,78 [8, 78; 13, 6]		5,28 [4, 62; 6, 15]	10,53 [8, 77; 12, 45]		6,02 [4, 42; 6, 45]	10,14 [8, 63; 11, 48]
IL2Ra	13,25 [12, 52; 13, 95]	13 [10, 05; 14, 57]		12,62 [11, 58; 13, 53]	12,12 [10, 55; 13, 88]		12,98 [11, 9; 13, 35]	13,08 [10, 48; 13, 77]
IL6	6,27 [4, 87; 7, 47]	9,95 [7, 88; 12, 78]		5,77 [4, 73; 6, 9]	9,37 [7, 1; 12, 23]		7,23 [6, 17; 8]	9,7 [7, 77; 11, 88]
IL12a	10,06 [9, 15; 13, 52]	8,18 [6, 82; 9, 83]		9,37 [8, 67; 10, 37]	9,15 [7, 1; 10, 12]		13,77 [9, 83; 14, 13]	8,75 [7, 35; 9, 58]
IL7	6,82 [6, 33; 7, 20]	5,55 [4, 73; 6, 43]		7 [6, 53; 7, 55]	5,93 [5; 6, 47]		7,02 [6, 58; 7, 5]	6,19 [4, 72; 6, 7]
IL15	8,23 [4, 6; 8, 57]	7,23 [6, 15; 7, 9]		8,13 [6, 98; 8, 5]	6,5 [5, 08; 7, 52]		4,78 [4, 32; 8, 35]	6,87 [6, 08; 7, 43]
IL8	5,01 [3, 83; 6, 17]	12,88 [10, 8; 15, 3]		4,58 [3, 62; 5, 78]	11,93 [10, 3; 13, 17]		6,83 [5, 72; 7, 74]	12,43 [10, 89; 13, 33]
IL1b	13,36 [11, 9; 14, 47]	17,56 [15, 83; 19, 68]		13,63 [12, 75; 14, 6]	16,83 [15, 02; 18, 05]		14,82 [14, 07; 15, 6]	16,93 [15, 71; 17, 95]
IL10	7,37 [6, 78; 7, 68]	6,88 [5, 72; 7, 92]		7,15 [6, 22; 7, 58]	6,88 [5, 65; 7, 98]		7,67 [7, 22; 8, 27]	6,86 [5, 62; 7, 95]
TPA	13 [12, 63; 13, 33]	12,81 [11, 72; 13, 93]		12,9 [12, 38; 13, 32]	12,98 [12, 25; 14, 03]		12,97 [12, 62; 13, 43]	13,39 [12, 21; 14, 08]
IFNg	8,53 [7, 93; 9, 43]	10,12 [8, 48; 11, 1]		8,37 [7, 8; 9, 23]	8,82 [8, 08; 9, 94]		8,63 [8, 27; 9, 2]	9,88 [8, 26; 11, 08]
CD45	8,07 [7, 28; 8, 58]	6,58 [5, 12; 7, 45]		7,63 [6, 55; 8, 32]	6,08 [4, 38; 7, 13]		8,45 [7, 52; 9]	5,85 [4, 6; 7, 41]
TNFa	9,08 [8, 63; 9, 63]	8,33 [7, 27; 10, 13]		8,9 [8, 24; 9, 38]	7,85 [6, 9; 8, 97]		9,43 [8, 72; 9, 92]	7,9 [7, 1; 8, 73]
CD56	9,77 [8, 82; 10, 35]	7,58 [4, 33; 8, 72]		9,68 [8, 28; 10, 25]	6,8 [3, 72; 8, 45]		9,9 [9, 37; 10, 46]	6,96 [5, 42; 8, 53]
TGFb	8,88 [8, 33; 9, 27]	8,53 [6, 28; 8, 97]		8,6 [7, 77; 9, 13]	8,42 [6, 9; 9, 17]		9,17 [8, 75; 9, 63]	8,3 [7, 27; 9, 2]
CD69	5,72 [5, 33; 6, 2]	5,8 [4, 7; 7, 45]		5,5 [5, 04; 6, 03]	4,55 [3, 9; 5, 93]		5,78 [5, 1; 6, 18]	5,37 [4, 1; 6, 37]
VEGFA121	3,59 [3, 36; 3, 89]	4,46 [3, 96; 5, 03]		3,56 [3, 27; 3, 78]	4,41 [3, 74; 5, 38]		3,24 [3, 06; 3, 48]	4,74 [4, 06; 5, 44]
BAX	12,22 [11, 37; 2, 53]	10,11 [6, 5; 11, 12]		12,15 [10, 62; 12, 5]	10,18 [8, 82; 11, 7]		12,53 [11, 48; 12, 92]	9,63 [7, 97; 11, 07]
VEGFA165	7,53 [7, 33; 7, 87]	7,68 [5, 95; 8, 83]		7,47 [7, 03; 7, 81]	7,62 [6, 85; 8, 68]		7,32 [7, 03; 7, 55]	7,71 [6, 8; 8, 47]
TLR2	10,3 [9, 55; 10, 68]	10,07 [9, 1; 11, 43]		10,08 [8, 78; 10, 62]	9,55 [7, 95; 11, 17]		10,35 [9, 82; 10, 68]	10,43 [8, 07; 11, 47]
VEGFA189	8,76 [8, 43; 9, 1]	8,07 [6, 53; 9, 42]		8,51 [8, 07; 8, 87]	8,17 [7, 23; 9, 4]		8,52 [8, 32; 8, 87]	8,25 [7, 52; 8, 93]
TLR4	9,8 [9, 38; 10, 25]	8,91 [7, 43; 10, 08]		9,56 [8, 7; 10, 05]	8,83 [7, 73; 9, 6]		9,52 [9, 23; 9, 87]	9,02 [6, 83; 9, 93]
TLR7	8,05 [7, 58; 8, 45]	5,9 [4, 28; 6, 55]		7,95 [7, 4; 8, 43]	5,54 [4, 47; 6, 08]		8,33 [8; 8, 69]	5,42 [4, 42; 6, 62]
HLA-G5	17,03 [15, 1; 20, 23]	14,26 [11, 1; 17, 28]		17,33 [15, 23; 21, 17]	15,53 [11, 23; 17, 66]		20,87 [17, 8; 21, 9]	14,97 [12, 7; 18, 77]
GATA3	6,28 [5, 9; 6, 8]	5,88 [5, 4; 6, 67]		6,18 [5, 27; 6, 72]	5,33 [4, 1; 6, 5]		6,87 [6, 28; 7, 22]	5,65 [4, 53; 6, 2]
LGALS1	13,67 [12, 8; 14, 13]	13,28 [8, 13; 14, 7]		13,53 [11, 88; 13, 98]	13,77 [11, 4; 15, 13]		14,18 [13, 87; 14, 62]	13,76 [10, 68; 14, 87]
LIF	8,65 [7, 33; 9, 74]	8,32 [5, 02; 9, 52]		9,05 [8, 22; 9, 85]	9,53 [7, 08; 10, 72]		10,35 [9, 25; 10, 92]	9,08 [6, 97; 10, 32]
LIFR	8,67 [8, 27; 9, 07]	6,93 [4, 35; 8, 07]		8,6 [8, 23; 9, 03]	6,1 [4, 47; 6, 83]		9,22 [8, 77; 9, 48]	6,27 [4, 98; 7, 32]

КРР – колоректальный рак, ЛОК – левая ободочная кишка, ПК – прямая кишка, ПОК – правая ободочная кишка

Значения представлены в виде медианы (Ме) и интерквартильного размаха [25-й; 75-й процентили]

About the authors

Sergey V. Goncharov

Russian Scientific Center of Radiology and Nuclear Medicine

Email: svgonch@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-7914-1882

MD, PhD, Head of Department of Surgical Treatment Methods and Antitumor Drug Therapy of Abdominal Oncology with Abdominal Surgery Beds

Russian Federation, ul. Profsoyuznaya 86, Moscow, 117997

Vladimir K. Bozhenko

Russian Scientific Center of Radiology and Nuclear Medicine

Email: vbojenko@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8351-8152

MD, PhD, Professor, Head of Department of Molecular Biology and Experimental Therapy of Tumors

Russian Federation, ul. Profsoyuznaya 86, Moscow, 117997

Margarita V. Zakharenko

Russian Scientific Center of Radiology and Nuclear Medicine

Author for correspondence.
Email: zak-margarita@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2480-4145

PhD (in Biol.), Research Fellow, Laboratory of Immunology and Oncocytology

Russian Federation, ul. Profsoyuznaya 86, Moscow, 117997

Yana Y. Kiseleva

Russian Scientific Center of Radiology and Nuclear Medicine

Email: yana.kiseleva@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-8352-4787

MD, PhD, Research Fellow, Laboratory of Immunology and Oncocytology

Russian Federation, ul. Profsoyuznaya 86, Moscow, 117997

Andrey A. Chaptykov

Russian Scientific Center of Radiology and Nuclear Medicine

Email: aachaptykov@rncrr.ru
ORCID iD: 0000-0002-2120-6783

Surgeon, Department of Surgical Treatment Methods and Antitumor Drug Therapy of Abdominal Oncology with Abdominal Surgery Beds

Russian Federation, ul. Profsoyuznaya 86, Moscow, 117997

Tatyana M. Kulinich

Russian Scientific Center of Radiology and Nuclear Medicine

Email: sobral@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2331-5753

MD, PhD, Head of Laboratory of Immunology and Oncocytology

Russian Federation, ul. Profsoyuznaya 86, Moscow, 117997

Tatiana V. Krashikhina

Moscow Center for Rehabilitation Treatment

Email: ciklogidro1@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7567-8308

MD, PhD, Head of Department of Oncology No.1

Russian Federation, ul. Orshanskaya 16–1, Moscow, 121552

Vladimir A. Solodkiy

Russian Scientific Center of Radiology and Nuclear Medicine

Email: 9015@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1641-6452

MD, PhD, Professor, Member of Russ. Acad. Sci., Director

Russian Federation, ul. Profsoyuznaya 86, Moscow, 117997

References

Supplementary files