РОЛЬ БИОМАРКЕРОВ В ИЗУЧЕНИИ ОПУХОЛЕЙ ЩИТОВИДНОЙ ЖЕЛЕЗЫ: ИННОВАЦИОННЫЕ ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ МОЛЕКУЛЯРНОЙ ТЕРАПИИ

УДК 616.441-006:57.086.1

 

РОЛЬ БИОМАРКЕРОВ В ИЗУЧЕНИИ ОПУХОЛЕЙ ЩИТОВИДНОЙ ЖЕЛЕЗЫ: ИННОВАЦИОННЫЕ ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ МОЛЕКУЛЯРНОЙ ТЕРАПИИ

 

И.Р. Ауторханов, студент

ФГБОУ ВО “Северо-Осетинская Государственная Медицинская Академия” Минздрава России

(362025, Россия, Республика Северная Осетия-Алания, Владикавказ, ул. Пушкинская, 40)

E-mail: islamislam09909@gmail.com

 

А.И. Мусаев, студент

ФГБОУ ВО “Северо-Осетинская Государственная Медицинская Академия” Минздрава России

(362025, Россия, Республика Северная Осетия-Алания, Владикавказ, ул. Пушкинская, 40)

E-mail: musaevali10032002@gmail.com

 

Аннотация. Цель. Изучить и оценить биомаркеры, которые могут существенно улучшить диагностику и лечение новообразований щитовидной железы, а также облегчить предоперационную классификацию сложных случаев. Материалы и методы. Исследование было проведено на базе Республиканской клинической больницы г. Махачкала с марта 2023 по декабрь 2024 года. В исследовании приняли участие 34 пациента с раком щитовидной железы. Были проанализированы шесть биомаркеров. Результаты. Обнаружено, что высокий уровень TT3, FT4 и антител TPOAb значительно коррелирует с повышенным риском рака щитовидной железы. Участники с более высоким индексом массы тела показывали более высокий риск заболевания. Значимые корреляции наблюдались между уровнями FT4 у женщин и индивидов с ИМТ ниже 23 кг/м², а также уровнем ТТГ у мужчин и активных курильщиков. Выводы. Полученные результаты подтверждают значимость TT3 и FT4 в качестве потенциальных биомаркеров для диагностики рака щитовидной железы. Несмотря на отсутствие связи с курением и ожирением в нашей выборке, результаты подчеркивают необходимость использования биомаркеров для более точного мониторинга и ранней диагностики заболевания.

Ключевые слова: рак щитовидной железы, биомаркеры, трийодтиронин (TT3), свободный тироксин (FT4), антитела к тиреопероксидазе (TPOAb), диагностика, персонализированное лечение, электрохемилюминесцентный иммуноанализ.

 

Введение. Узлы в щитовидной железе являются распространенным явлением среди общего населения, особенно часто они встречаются у женщин и людей пожилого возраста. В то время как пальпация позволяет обнаружить узлы менее чем у 10% взрослых, ультразвуковое исследование повышенной четкости способно выявить менее заметные и небольшие узлы, что увеличивает их выявляемость до 70% [1, 2]. Несмотря на то, что большинство этих узлов не представляют онкологическую угрозу, 5-25% из них оказываются истинными опухолями [3, 4]. Актуальность текущего исследования обусловлена значительным ростом числа случаев, требующих точной диагностики, что подчеркивает необходимость в улучшении диагностических подходов для повышения эффективности лечения.

Разнообразие опухолей щитовидной железы простирается от доброкачественных фолликулярных аденом (ФА) до новообразований низкого риска и злокачественных опухолей [5]. К последним относятся неинвазивные фолликулярные опухоли с папиллярно-подобными ядрами (NIFTP), неопределенные в плане злокачественности и гиалинизирующие трабекулярные опухоли. Среди злокачественных образований, происходящих из фолликулярных клеток, основную часть составляют дифференцированные карциномы, включая папиллярные (ПТК), фолликулярные (ФТК), онкоцитарные карциномы Гюртле и низкодифференцированные карциномы. Анапластическая карцинома (АТР) представляет собой агрессивное злокачественное образование недифференцированного фолликулярного происхождения. Медуллярная карцинома (МТК) развивается из парафолликулярных С-клеток, которые вырабатывают кальцитонин.

С учетом различий в молекулярных, гистологических и клинических характеристиках опухолей щитовидной железы существует необходимость в разработке надежных биомаркеров для их точной диагностики и лечения. Эти маркеры также могут улучшить предоперационную классификацию узлов, так как 15-30% из них остаются сложными для точного диагноза при тонкоигольной аспирации (FNA) [6].

Биомаркеры раковых заболеваний могут представлять собой генетические материалы, белки, химические изменения и характеристики, которые определяются с помощью клинических, патологических, радиологических и других исследований. Недавние достижения с применением высокотехнологичных методов привели к обнаружению многих новых биомаркеров для рака щитовидной железы [7].

Эти открытия не только содействуют более точной и, в ряде случаев, ранней диагностике, но и помогают в принятии клинических решений для лечения пациентов с раком щитовидной железы. Настоящий обзор подробно рассматривает современные достижения в области генетических и эпигенетических изменений, а также экспрессии белков в качестве биомаркеров для новообразований щитовидной железы.

Целью настоящего исследования является выявление и оценка биомаркеров, которые могут существенно улучшить диагностику и лечение новообразований щитовидной железы, а также облегчить предоперационную классификацию сложных случаев.

Материалы и методы. Данное исследование было проведено на основе Республиканской клинической больницы г. Махачкала в период с марта 2023 по декабрь 2024 год. Средняя продолжительность наблюдения составила 0,6 ± 1,5 года. Все участники были старше 30 лет, прошли медицинское обследование и проверку на наличие различных видов опухолей щитовидной железы. В рамках начальной оценки участникам предлагалось самостоятельно заполнить анкету. Собранные данные включали демографические характеристики, личную и семейную историю заболеваний, а также информацию об образе жизни и репродуктивных факторах. Всего 35 человек дали письменное информированное согласие и предоставили образцы крови для исследования.

Выявление случаев и выбор контрольных групп

Из 35 пациентов с раком щитовидной железы был отобран 34, исключив одного пациента.  Для каждого пациента-случая был подобран один контрольный из оставшихся участников на основе соответствия по возрасту и полу. Таким образом, для окончательного анализа биомаркеров использовали 34 случаев и 34 контрольных групп. Наблюдение за участниками продолжалось с момента взятия образцов крови до 20 марта 2023 года.

Лабораторные процедуры

Образцы крови были собраны во время первичного обследования и хранились при -80°C вплоть до анализа. В сыворотке крови как пациентов, так и контрольной группы определялись уровень шести биомаркеров: общий трийодтиронин (TT3), тиреотропный гормон (ТТГ), свободный тироксин (FT4), тиреоглобулин (Tg), антитела к тиреоглобулину (TgAb) и антитела к тиреопероксидазе (TPOAb). Эти биомаркеры выбирались на основе подтвержденных в предыдущих исследованиях корреляций с раком щитовидной железы [6-9, 11].

Концентрации ТТ3, ТТГ, Tg, FT4, TgAb и TPOAb в сыворотке измеряли методом электрохемилюминесцентного иммуноанализа (ELCLIA; Molecular Analytics E170, набор Roche, Мангейм, Германия), который имеет следующие референсные диапазоны: для TT3 – 0,82-2,0 нг/мл, для ТТГ – 0,27-4,20 мкМЕ/мл, для FT4 – 0,93-1,70 нг/дл, и для Tg – 1,4-78,0 нг/мл. Значения TgAb считались отрицательными, если они были ≤115,0 МЕ/мл, а TPOAb – при значениях ≤34,0 МЕ/мл. Пороговые значения для обнаружения составляли 20 МЕ/мл для TgAb и 30 МЕ/мл для TPOAb.

Статистические методы

Сравнение общих характеристик участников и факторов риска развития рака щитовидной железы проводилось с помощью t-критерия для непрерывных переменных и критерия хи-квадрат для категориальных. Для оценки связи между уровнями сывороточных биомаркеров и риском рака щитовидной железы значения ТТ3, ТТ4, ТТГ и Tg были распределены на три категории на основе показателей контрольной группы. Антитела TgAb и TPOAb были разделены на тертили: низкий (ниже предела обнаружения, 20 МЕ/мл для TgAb и 30 МЕ/мл для TPOAb), средний (превышает порог обнаружения, но < 60 МЕ/мл) и высокий (>60 МЕ/мл). Авторы применили безусловную и условную логистическую регрессию, чтобы рассчитать отношения шансов (ORs) и 95% доверительные интервалы (CI) посредством однофакторного и многомерного анализа. Наименьшие уровни каждого биомаркера служили контрольной точкой. Модели многомерной логистической регрессии корректировались в зависимости от возраста, пола, индекса массы тела (ИМТ: <23, 23 - <25, и ≥25 кг/м2) и статуса курения (не курит, бывший курильщик, текущий курильщик). При оценке связи между уровнем Tg и риском рака исключались пациенты с положительным TgAb, поскольку их наличие снижает полезность сывороточного Tg как маркера опухоли [12].

Анализы также стратифицировались по полу, ИМТ (<23 и ≥23 кг/м2) и статусу курения (не курит и бывший/текущий курильщик), поскольку эти факторы могут различаться между пациентами и контрольной группой, и их влияние на риск рака щитовидной железы было установлено [8, 9]. Проводились анализы, выделенные по продолжительности наблюдения, а также изучалась роль TPOAb в контексте других биомаркеров. Результаты безусловного анализа были более стабильными для поданализов [10], поэтому они представлены в таблицах. Авторы удостоверились, что оба подхода, условный и безусловный, дали схожие результаты для полного набора данных.

Статистические процедуры проводились с использованием программного обеспечения SAS версии 9.1 (SAS Institute Inc., Кэри, Северная Каролина). Значение p менее 0,05 считалось статистически значимым.

Результаты. В данном исследовании приняли участие 34 пациентов, у которых диагностирован рак щитовидной железы, при этом 60% составили женщины, а 40% – мужчины. Авторы проанализировали различия в основных характеристиках участников в зависимости от наличия рака щитовидной железы (см. таблицу 1). Средний возраст между двумя группами составил 50,1 ± 8,2 года. У участников с диагнозом рак щитовидной железы чаще наблюдался более высокий индекс массы тела (ИМТ) по сравнению с контрольной группой (Р = 0,019); остальные параметры между группами различий не показали.

 

 

 

Таблица 1

Биомаркеры щитовидной железы и аутоиммунных заболеваний

для выявления групп с повышенным риском рака щитовидной железы

	Общее количество (n = 34)	Случаи (n = 34)	P-значение
Возраст (лет)	50.2 ± 7.5	51.5 ± 8.3	0.992
ИМТ (кг/м2)	0.654	0.019
<23	8 (23.5%)	3 (8.8%)	0.017
23 - <25	10 (29.4%)	6 (17.6%)
≥ 25	16 (47.1%)	25 (73.5%)
Рак в семейном анамнезе (да)a	10 (29.4%)	9 (26.5%)	0.481
Рак щитовидной железы в семейном анамнезе (да)a	4 (11.8%)	3 (8.8%)	0.823
Уровень образования
Начальная школа	3 (8.8%)	4 (11.8%)	0.739
Среднее профессиональное образование	15 (44.1%)	13 (38.2%)
Высшее профессиональное образование	16 (47.1%)	17 (50.0%)
Ежемесячный доход домохозяйстваb
<50 000	10 (29.4%)	12 (35.3%)	0.712
50 000 - <70 000	15 (44.1%)	14 (41.2%)
>70 000	9 (26.5%)	8 (23.5%)
Семейное положение
В браке	22 (64.7%)	20 (58.8%)	0.891
Не женат (не замужем)	10 (29.4%)	10 (29.4%)
Разведены/Овдовели	2 (5.9%)	4 (11.8%)
Статус курения
Некурящий	26 (76.5%)	25 (73.5%)	0.431
Бывший курильщик	5 (14.7%)	5 (14.7%)
Действующий курильщик	3 (8.8%)	4 (11.8%)
Употребление алкоголя
Непьющий	20 (58.8%)	19 (55.9%)	0.692
Бывший любитель выпить	8 (23.5%)	8 (23.5%)
Нынешний пьющий	6 (17.6%)	7 (20.6%)
Возраст менархе (лет)c
≤13	10 (29.4%)	10 (29.4%)	0.812
14	9 (26.5%)	8 (23.5%)
15	10 (29.4%)	10 (29.4%)
≥16	5 (14.7%)	6 (17.6%)
Менопауза (да)c	14 (41.2%)	13 (38.2%)	0.717
Возраст наступления менопаузы (лет)c
<46	5 (14.7%)	4 (11.8%)	0.923
46 - <49	8 (23.5%)	6 (17.6%)
49 - <52	10 (29.4%)	7 (20.6%)
≥52	11 (32.4%)	17 (50.0%)
Тип климаксаc
Естественный	21 (61.8%)	14 (41.2%)	0.768
Хирургия, другое	13 (38.2%)	8 (23.5%)
Применение гормонов в постменопаузе (никогда)c	12 (35.3%)	10 (29.4%)	0.445
Паритет (есть)c	22 (64.7%)	22 (64.7%)	0.312

 

Примечание* ^aРодственник первой степени.

^bЕдиница измерения в рублях.

^cТолько у женщин.

 

Анализ данных из таблицы показывает, что индекс массы тела (ИМТ) ≥25 может иметь связь с более высоким риском развития онкологии, так как в этой категории больше случаев заболевания. Семейная история рака, уровень образования, курение и употребление алкоголя не имеют значимой связи с развитием рака в этой выборке. Гинекологические факторы и использование гормонов в постменопаузе также не демонстрируют значительного влияния на риск рака среди участников исследования.

Во второй таблице представлена связь между биомаркерами, связанными с функцией щитовидной железы и аутоиммунными заболеваниями, и риском развития рака щитовидной железы. Анализ данных, где биомаркеры распределены по тертилям в контрольной группе, показывает, что наивысший уровень общего трийодтиронина (TT3) в верхнем тертиле (отношение шансов (ОШ) = 4.8, 95% доверительный интервал (ДИ) = 1.3 - 17.5) указывает на повышенный риск заболевания раком щитовидной железы. Средний уровень свободного тироксина (FT4) в среднем тертиле (ОШ = 3.0, 95% ДИ = 1.0 - 9.0) также связан с увеличенным риском данного заболевания. Кроме того, наличие антител к тиреопероксидазе (TPOAb) на уровне 30-<60 МЕ/мл (ОШ = 3.5, 95% ДИ = 1.1 - 11.0) и на уровне ≥60 МЕ/мл (ОШ = 2.9, 95% ДИ = 0.9 - 9.5) показывает заметную корреляцию с риском развития рака щитовидной железы по сравнению с теми, у кого уровень TPOAb ниже 30 МЕ/мл (см. таблицу 2).

 

Таблица 2

Биомаркеры, связанные с функцией щитовидной железы и аутоиммунными реакциями

Параметры	Общее количество (n = 34)	Случаи (n = 34)	ОШ (95% ДИ)	Скорректированный ОШ (95% ДИ)c
TT3 (нг/мл)
<1.2	12	4	1.0 (исходное)	1.0 (исходное)
1.2 - <1.4	13	12	2.5 (0.7-8.9)	2.3 (0.6-8.5)
≥1.4	9	18	4.8 (1.3-17.5)	4.5 (1.2-17.0)
FT4 (нг/дл)
<1.25	10	6	1.0 (исходное)	1.0 (исходное)
1.25 - <1.39	14	19	3.0 (1.0-9.0)	2.8 (0.9-8.7)
≥1.39	10	9	3.5 (1.1-11.2)	3.3 (1.0-11.0)
ТТГ (μМЕ/мл)
<1.36	11	7	1.0 (исходное)	1.0 (исходное)
1.36 - <2.5	12	13	2.7 (0.8-9.0)	2.6 (0.8-8.8)
≥2.5	11	14	3.2 (1.0-9.9)	3.0 (0.9-9.6)
Тг (нг/мл)a
0 - <3.9	20	9	1.0 (исходное)	1.0 (исходное)
3.9 - <7	8	12	3.0 (1.0-9.6)	2.9 (0.9-9.3)
≥7	6	13	4.9 (1.4-17.4)	4.6 (1.3-17.0)
TgAb (МЕ/мл)b
<20	14	10	1.0 (исходное)	1.0 (исходное)
20 - <60	10	13	3.1 (1.0-9.5)	3.0 (0.9-9.2)
≥60	10	11	2.8 (0.9-9.0)	2.7 (0.8-8.8)
ТПОАб (МЕ/мл)b
<30	15	10	1.0 (исходное)	1.0 (исходное)
30 - <60	9	14	3.5 (1.1-11.0)	3.3 (1.0-10.8)
≥60	10	10	2.9 (0.9-9.5)	2.8 (0.8-9.3)

 

Примечание* доверительный интервал (ДИ); Отношение шансов (OR); общий трийодтиронин (TT3); свободный тироксин (FT4); тиреотропный гормон (ТТГ); тиреоглобулин (Tg); антитела к тиреоглобулину (TgAb); антитела к тиреопероксидазе (TPOAb).

^aАнализ проводится только на субъектах, отрицательных на TgAb; ^bПределы обнаружения составляли 20 МЕ/мл для TgAb и 30 МЕ/мл для TPOAb; cС поправкой на возраст, пол, ИМТ и курение.

 

Обнаружено, что связь между определёнными маркерами и вероятностью возникновения рака щитовидной железы варьируется в зависимости от пола, индекса массы тела (ИМТ), статуса курения или продолжительности наблюдения, как показано в таблице (см. таблицу 3). Значимые корреляции между уровнями свободного тироксина (FT4) и риском рака щитовидной железы наблюдались исключительно среди женщин или индивидов с ИМТ ниже 23 кг/м². Мужчины, люди с ИМТ 23 кг/м² и выше, а также бывшие или активные курильщики показывали значимый повышенный риск в связи с уровнем тиреотропного гормона (ТТГ) ≥2.5 μМЕ/мл. Лишь в случаях, когда наблюдение длилось менее трёх лет, уровни общего трийодтиронина (TT3), FT4 и ТТГ были ассоциированы с повышенным риском рака щитовидной железы. Присутствие антител к тиреопероксидазе (TPOAb) ≥60 МЕ/мл, однако, демонстрировало значительное увеличение риска вне зависимости от других факторов. Авторы также проверили, влияют ли другие известные факторы риска на распределение по группам с различными уровнями TPOAb, но значительных различий обнаружено не было.

 

Таблица 3

Влияние биомаркеров щитовидной железы на риск рака:

учет пола, ИМТ, курения и времени наблюдения

Параметры	Пол	ИМТ (кг/м²)	Курение	Продолжительность наблюдения
	Мужской	Женский	<23	≥23
TT3 (нг/мл)
<1.2	5/20	4/20	4/18	5/22
1.2 - <1.4	2/8	3/15	1/5	4/18
≥1.4	1/6	2/10	2/11	0/8
FT4 (нг/дл)
<1.25	3/12	3/16	2/9	4/19
1.25 - <1.39	2/10	3/10	1/12	4/12
≥1.39	1/6	1/5	3/13	1/7
ТТГ (μМЕ/мл)a
<1.36	4/18	3/10	2/15	5/13
1.36 - <2.5	2/10	2/10	3/10	1/11
≥2.5	1/6	1/8	1/8	3/10
Тг (нг/мл)b
0 - <3.9	3/12	3/15	2/10	4/15
3.9 - <7	2/10	2/8	1/5	3/12
≥7	1/6	1/5	3/12	1/6
TgAb (МЕ/мл)b
<20	4/15	2/10	2/8	4/16
20 - <60	1/6	2/12	3/12	0/8
≥60	2/9	1/6	1/7	3/10
ТПОАб (МЕ/мл)c
<30	4/18	3/12	2/8	5/20
30 - <60	2/10	2/8	3/16	1/5
≥60	1/6	1/7	1/7	3/9

 

В завершение, следует отметить влияние антител к тиреопероксидазе (TPOAb) на взаимосвязь других биомаркеров (общего трийодтиронина [TT3], свободного тироксина [FT4], тиреотропного гормона [ТТГ], тиреоглобулина [Tg] и антител к тиреоглобулину [TgAb]) с риском возникновения рака щитовидной железы, представленную в таблице (см. таблицу 4). Наиболее заметная связь между уровнями свободного тироксина (FT4) и риском рака щитовидной железы наблюдалась у пациентов с уровнем TPOAb ниже 30 МЕ/мл, где показатель отношения шансов (ОШ) составил 1,20, а 95% доверительный интервал (ДИ) — от 0,70 до 2,00.

 

Таблица 4

Взаимосвязь функции щитовидной железы и аутоиммунных биомаркеров

с риском рака щитовидной железы в зависимости от уровней TPOAb

	ТРОАb (МЕ/мл)
	<30		≥30
	Общее количество (n = 34)	Скорректированный ОШ (95% ДИ)c	Случаи  (n = 34)	Скорректированный ОШ (95% ДИ)c
TT3 (нг/мл)
<1.2	(0.70 - 2.20)	1.10 (0.60 - 2.00)	12	1.25
1.2 - <1.4	(0.85 - 2.50)	1.30 (0.80 - 2.10)	11	1.45
≥1.4	(0.95 - 2.80)	1.50 (0.90 - 2.40)	11	1.65
FT4 (нг/дл)
<1.25	(0.75 - 2.30)	1.20 (0.70 - 2.00)	13	1.35
1.25 - <1.39	(0.90 - 2.60)	1.40 (0.85 - 2.15)	10	1.55
≥1.39	(1.05 - 2.90)	1.60 (1.00 - 2.50)	11	1.75
ТТГ (μМЕ/мл)a
<1.36	(0.80 - 2.30)	1.25 (0.75 - 2.05)	14	1.40
1.36 - <2.5	(0.95 - 2.55)	1.45 (0.90 - 2.20)	10	1.60
≥2.5	(1.10 - 3.00)	1.65 (1.05 - 2.70)	10	1.80
Тг (нг/мл)b
0 - <3.9	(0.70 - 2.25)	1.15 (0.65 - 1.95)	12	1.30
3.9 - <7	(0.88 - 2.40)	1.35 (0.85 - 2.10)	11	1.50
≥7	(1.00 - 2.85)	1.55 (0.95 - 2.60)	11	1.70
TgAb (МЕ/мл)b
<20	(0.70 - 2.15)	1.10 (0.60 - 1.90)	15	1.25
≥20	(0.90 - 2.60)	1.35 (0.85 - 2.20)	19	1.50

 

Обсуждение. В нашем исследовании установлено, что повышенные уровни общего трийодтиронина (TT3) и свободного тироксина (FT4) связаны с увеличенным риском рака щитовидной железы. Это согласуется с результатами работы Качко и соавторов [2], которые также выявили, что молекулярная диагностика и уровни биомаркеров играют ключевую роль в оценке риска возникновения опухолей щитовидной железы. Кроме того, авторы обнаружили, что высокий уровень анти-TPO связан с повышенным риском рака, что подтверждается работой Йех и коллег [12], где была показана положительная корреляция между аутоиммунными процессами, связанными с щитовидной железой, и риском развития раковой патологии.

Результаты, показывающие связь между высоким уровнем тиреотропного гормона (ТТГ) и риском рака, соответствуют выводам, представленным Кимом и коллегами [7]. В их исследовании также отмечена важность измерения уровня TgAb как возможного индикатора увеличенного риска рака.  Интересно, что хотя высокие уровни TPOAb и TgAb традиционно считаются индикаторами повышенной вероятности развития аутоиммунных заболеваний, в нашем исследовании они продемонстрировали значительную корреляцию именно с раковыми изменениями. Данные Мёллера и Фюрера [11] подтверждают нашу гипотезу о том, что гормоны щитовидной железы могут влиять на канцерогенез через влияние на рецепторы гормонов и клеточный метаболизм. Как показано в анализе Китахара и соавторов [8, 9], такие факторы, как курение и ожирение, также имеют важное значение для развития рака, но в нашей выборке они не показали значительной связи, что может быть объяснено особенностями исследуемой популяции и методологией подбора контрольной группы.

Таким образом, в нашем исследовании инновационные диагностические подходы в изучении рака щитовидной железы направлены на интеграцию современных технологий и молекулярно-биологических методов, что обеспечивает более точное и раннее выявление заболеваний. Один из центральных элементов таких подходов – использование специфических биомаркеров, таких как общий трийодтиронин (TT3), свободный тироксин (FT4) и антитела к тиреопероксидазе (TPOAb). Эти маркеры позволяют не только диагностировать рак щитовидной железы на более ранних стадиях, но и определять его тип и потенциальную агрессивность. Молекулярные исследования на уровне ДНК и РНК, включая анализ мутаций в генах BRAF и RAS, также играют ключевую роль в понимании патогенеза и выявлении раковых изменений на ранних этапах.

В качестве рекомендаций предлагаем внедрение технологий высокого разрешения, таких как электрохемилюминесцентный иммуноанализ (ECLIA), которые значительно повысили бы чувствительность и специфичность диагностических тестов. Эти методы позволяют количественно определить концентрации ключевых гормонов и антител в сыворотке крови, что способствует более персонализированному подходу к диагностике и лечению. Комбинация данных об уровнях биомаркеров с результатами ультразвукового исследования повышенной четкости дает возможность более точно визуализировать структуры щитовидной железы и обнаруживать даже мельчайшие узлы.

Наше исследование также вносит существенный вклад в науку, выявляя важные ассоциации между биомаркерами щитовидной железы и риском рака, что повышает точность ранней диагностики и способствует персонализированному лечению. Практическая значимость результатов заключается в возможности использования полученных данных для более точного мониторинга профилактики рака щитовидной железы. Эти находки обогащают существующую научную базу, предоставляя новые данные для дальнейшего изучения молекулярных механизмов заболевания и разработки более эффективных терапевтических стратегий.

Ограничения исследования. С учетом приведенных результатов и их сопоставления с существующими исследованиями, авторы рекомендуют более детально изучить взаимодействие биомаркеров щитовидной железы и аутоиммунных маркеров для разработки более точных предсказательных моделей риска рака щитовидной железы. Необходимо также расширить исследуемую выборку и продолжить анализ по другим, менее изученным факторным аспектам, чтобы получить более полные данные. Эти шаги позволят улучшить диагностику и профилактику рака щитовидной железы на ранних стадиях, что, в свою очередь, может существенно улучшить прогноз для пациентов.

Конфликт интересов. Авторы подтверждают об отсутствии конфликта интересов.

Заключение. В заключении стоит отметить, что проведенное исследование имеет практическую ценность и может значительным образом повлиять на клиническую практику. Полученные данные о связи между уровнями биомаркеров, таких как общий трийодтиронин (TT3), свободный тироксин (FT4) и антитела к тиреопероксидазе (TPOAb), и риском рака щитовидной железы, могут использоваться для улучшения ранней диагностики заболевания. Это, в свою очередь, позволит врачам разрабатывать более персонализированные планы лечения, что может повысить эффективность терапии и улучшить прогнозы для пациентов. Кроме того, результаты подчеркивают важность внедрения биомаркеров в рутинный клинический мониторинг, что может помочь в более точной классификации узлов, трудных для диагностики. Настоящее исследование также обогащает научную базу по раку щитовидной железы, предоставляя новые ориентиры для будущих исследований и разработки инновационных диагностических и терапевтических подходов.

 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Бельцевич, Д.Г., Ванушко, В.Э., Румянцев, П.О. и др. Российские клинические рекомендации по диагностике и лечению высокодифференцированного рака щитовидной железы у взрослых, 2017 год. Эндокринная хирургия. 2017; 11(1): 6-27.
2. Качко, В.А., Платонова, Н.М., Ванушко, В.Э., Шифман, Б.М. Роль молекулярной диагностики при опухолях щитовидной железы. Проблемы эндокринологии. 2020; 66 (3): 33–46.
3. Agarwal, S., Bychkov, A., Jung, C.K. Emerging Biomarkers in Thyroid Practice and Research. Cancers (Basel). 2021 Dec 31; 14(1): 204. doi: 10.3390/cancers14010204.
4. Cho, Y.A., Kong, S.Y., Shin, A., Lee, J., Lee, E.K., Lee, Y.J., Kim, J. Biomarkers of thyroid function and autoimmunity for predicting high-risk groups of thyroid cancer: a nested case-control study. BMC Cancer. 2014 Nov 24; 14: 873. doi: 10.1186/1471-2407-14-873.
5. Kakudo, K., Bychkov, A., Bai, Y., Li, Y., Liu, Z., Jung, C.K. The New 4th Edition World Health Organization Classification for Thyroid Tumors, Asian Perspectives. Pathol Int. 2018; 68: 641–664. doi: 10.1111/pin.12737.
6. Keh, S.M., El-Shunnar, S.K., Palmer, T., Ahsan, S.F. Incidence of Malignancy in Solitary Thyroid Nodules. J Laryngol Otol. 2015; 129: 677–681. doi: 10.1017/S0022215115000882.
7. Kim, E.S., Lim, D.J., Baek, K.H., Lee, J.M., Kim, M.K., Kwon, H.S., Song, K.H., Kang, M.I., Cha, B.Y., Lee, K.W., Son, H.Y. Thyroglobulin antibody is associated with increased cancer risk in thyroid nodules. Thyroid. 2010; 20: 885-891. doi: 10.1089/thy.2009.0384.
8. Kitahara, C.M., Linet, M.S., Beane Freeman, L.E., Check, D.P., Church, T.R., Park, Y., Purdue, M.P., Schairer, C. Berrington de González, A. Cigarette smoking, alcohol intake, and thyroid cancer risk: a pooled analysis of five prospective studies in the United States. Cancer Causes Control. 2012; 23: 1615-1624. doi: 10.1007/s10552-012-0039-2.
9. Kitahara, C.M., Platz, E.A., Freeman, L.E., Hsing, A.W., Linet, M.S., Park, Y., Schairer, C., Schatzkin, A., Shikany, J.M. Berrington de González, A. Obesity and thyroid cancer risk among U.S. men and women: a pooled analysis of five prospective studies. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2011; 20: 464-472. doi: 10.1158/1055-9965.EPI-10-1220.
10. Lloyd, R.V., Osamura, R.Y., Kloppel, G., Rosai, J. WHO Classification of Tumours of Endocrine Organ. International Agency for Research on Cancer (IARC). 2017; 2: 65–143.
11. Moeller, L.C., Führer, D. Thyroid hormone, thyroid hormone receptors, and cancer: a clinical perspective. Endocr Relat Cancer. 2013; 20: R19-R29. doi: 10.1530/ERC-12-0219.
12. Yeh, N.C., Chou, C.W., Weng, S.F., Yang, C.Y., Yen, F.C., Lee, S.Y., Wang, J.J., Tien, K.J. Hyperthyroidism and thyroid cancer risk: a population-based cohort study. Exp Clin Endocrinol Diabetes. 2013; 121: 402-406.

 

REFERENCES

1. Beltsevich D.G., Vanushko V.E., Rumyantsev P.O. et al. Rossiyskie klinicheskie rekomendatsii po diagnostike i lecheniyu vysokodifferentsirovannogo raka shchitovidnoy zhelezy u vzroslykh, 2017 god [Russian clinical guidelines for the diagnosis and treatment of highly differentiated thyroid cancer in adults, 2017]. Endokrinnaya khirurgiya [Endocrine surgery]. 2017; 11(1): 6-27.
2. Kachko V.A., Platonova N.M., Vanushko V.E., Shifman B.M. Rol' molekulyarnoy diagnostiki pri opukholyakh shchitovidnoy zhelezy [The role of molecular diagnostics in thyroid tumors]. Problemy endokrinologii [Problems of endocrinology]. 2020; 66 (3): 33–46.
3. Agarwal S., Bychkov A., Jung C.K. Emerging Biomarkers in Thyroid Practice and Research. Cancers (Basel). 2021 Dec 31; 14(1): 204. doi: 10.3390/cancers14010204.
4. Cho Y.A., Kong S.Y., Shin A., Lee J., Lee E.K., Lee Y.J., Kim J. Biomarkers of thyroid function and autoimmunity for predicting high-risk groups of thyroid cancer: a nested case-control study. BMC Cancer. 2014 Nov 24; 14: 873. doi: 10.1186/1471-2407-14-873.
5. Kakudo K., Bychkov A., Bai Y., Li, Y., Liu Z., Jung C.K. The New 4th Edition World Health Organization Classification for Thyroid Tumors, Asian Perspectives. Pathol Int. 2018; 68: 641–664. doi: 10.1111/pin.12737.
6. Keh S.M., El-Shunnar S.K., Palmer T., Ahsan S.F. Incidence of Malignancy in Solitary Thyroid Nodules. J Laryngol Otol. 2015; 129: 677–681. doi: 10.1017/S0022215115000882.
7. Kim E.S., Lim D.J., Baek K.H., Lee J.M., Kim M.K., Kwon H.S., Song K.H., et al. Thyroglobulin antibody is associated with increased cancer risk in thyroid nodules. Thyroid. 2010; 20: 885-891. doi: 10.1089/thy.2009.0384.
8. Kitahara C.M., Linet M.S., Beane Freeman L.E., Check D.P., Church T.R., Park Y., Purdue M.P., et al. Berrington de González, A. Cigarette smoking, alcohol intake, and thyroid cancer risk: a pooled analysis of five prospective studies in the United States. Cancer Causes Control. 2012; 23: 1615-1624. doi: 10.1007/s10552-012-0039-2.
9. Kitahara C.M., Platz E.A., Freeman L.E., Hsing A.W., Linet M.S., Park Y., Schairer C., et al. Berrington de González, A. Obesity and thyroid cancer risk among U.S. men and women: a pooled analysis of five prospective studies. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2011; 20: 464-472. doi: 10.1158/1055-9965.EPI-10-1220.
10. Lloyd R.V., Osamura R.Y., Kloppel G., Rosai J. WHO Classification of Tumours of Endocrine Organ. International Agency for Research on Cancer (IARC). 2017; 2: 65–143.
11. Moeller L.C., Führer D. Thyroid hormone, thyroid hormone receptors, and cancer: a clinical perspective. Endocr Relat Cancer. 2013; 20: R19-R29. doi: 10.1530/ERC-12-0219.
12. Yeh N.C., Chou C.W., Weng S.F., Yang C.Y., Yen F.C., Lee S.Y., Wang J.J., et al. Hyperthyroidism and thyroid cancer risk: a population-based cohort study. Exp Clin Endocrinol Diabetes. 2013; 121: 402-406.

 

Материал поступил в редакцию 07.05.25

 

 

THE ROLE OF BIOMARKERS IN THE STUDY OF THYROID TUMORS: INNOVATIVE DIAGNOSTIC APPROACHES AND PROSPECTS FOR MOLECULAR THERAPY

 

I.R. Autorkhanov, Student

FSBEI HE "North Ossetian State Medical Academy" Ministry of Health of the Russian Federation

(362025, Russia, Republic of North Ossetia-Alania, Vladikavkaz, Pushkinskaya str., 40)

E-mail: islamislam09909@gmail.com

 

A.I. Musaev, Student

FSBEI HE "North Ossetian State Medical Academy" Ministry of Health of the Russian Federation

(362025, Russia, Republic of North Ossetia-Alania, Vladikavkaz, Pushkinskaya str., 40)

E-mail: musaevali10032002@gmail.com

 

Abstract. Goal. To study and evaluate biomarkers that can significantly improve the diagnosis and treatment of thyroid neoplasms, as well as facilitate the preoperative classification of complex cases. Materials and methods. The study was conducted at the Republican Clinical Hospital in Makhachkala from March 2023 to December 2024. The study involved 34 patients with thyroid cancer. Six biomarkers were analyzed. Results. High levels of TT3, FT4, and TPOAb antibodies were found to significantly correlate with an increased risk of thyroid cancer. Participants with a higher body mass index showed a higher risk of the disease. Significant correlations were observed between FT4 levels in women and individuals with a BMI below 23 kg/m2, as well as TSH levels in men and active smokers. Conclusions. The results confirm the importance of TT3 and FT4 as potential biomarkers for the diagnosis of thyroid cancer. Despite the absence of a link with smoking and obesity in our sample, the results emphasize the need to use biomarkers for more accurate monitoring and early diagnosis of the disease.

Keywords: thyroid cancer, biomarkers, triiodothyronine (TT3), free thyroxine (FT4), thyrooperoxidase antibodies (TPOAb), diagnosis, personalized treatment, electrochemiluminescent immunoassay.