Ученые установили, что патологии щитовидной железы напрямую влияют на специфические рецепторы молочных желез и белок Ki-67

ПЕНЗА, 30 декабря. /ТАСС/. Медики Пензенского государственного университета (ПГУ) работают над созданием модуля для медицинской информационной системы. В его основе будет алгоритм, способный предупредить возникновение рака молочной железы, сообщили ТАСС в вузе.

"Медики Пензенского государственного университета (ПГУ) создают специальный модуль для системы поддержки принятия врачебных решений. В его основе будет заложен уникальный алгоритм, способный предупредить возникновение рака молочной железы. Ученые установили, что патологии щитовидной железы напрямую влияют на специфические рецепторы молочных желез, выявляемых при раке груди, и белок Ki-67. Нарушение в них - предвестник развития злокачественного опухолевого процесса", - говорится в сообщении.

Пензенские медики предлагают более пристально наблюдать за пациентками с нарушениями работы щитовидной железы. Они уверены, что гормоны, связанные с этим органом (Т3, Т4, ТТГ), напрямую влияют на белок Ki-67 и специфичные рецепторы, связанные с гормонами (эстрогеном и прогестероном) молочной железы. Эти рецепторы выявляют при раке груди. Отклонение нормы в одних показаниях должны насторожить врача и подсказать ему, что нужно проверить другой, на первый взгляд "здоровый" орган: щитовидную железу или молочную железу.

Следить за щитовидкой

Ученые проанализировали истории болезней 120 пациенток из Пензы и Пензенской области с установленным диагнозом патологии щитовидной железы и рака молочной железы. Они установили, что у части пациенток при раке груди наблюдались проблемы с щитовидной железой. Исследователи брали три периода: до постановки диагноза, во время лечения и в долгосрочном периоде после ремиссии. Медики выявили корреляцию между патологическими состояниями щитовидной железы и возникновением злокачественного опухолевого процесса в молочной железе.

"В большинстве исследованных случаев мы увидели следующую закономерность: при длительном повышении гормона Т4, еще до постановки рака, повышался рецептор Ki-67. Он отображает пролиферативную активность опухолевых клеток, то есть способность клеток к размножению", - поделился результатами исследования аспирант, старший преподаватель ПГУ Владислав Васильев.

На основе полученных данных ученые создали алгоритм, где установили связь между изменениями уровня тиреоидных гормонов щитовидной железы и возможной экспрессии рецепторов молочной железы.

"По анализам и этим специфичным маркерам мы можем теперь отследить не только изменения в одном органе (в щитовидной или молочной железе), но и предположить, что необратимые процессы начались в другом. А наш алгоритм может конкретно указать, в какой области смотреть", - поделился Васильев.

С помощью разработанного алгоритма станет возможно также подбирать эффективное лечение для разных подтипов опухоли груди.

Помощник врача

Разработку создали для региональной информационно-аналитической медицинской системы "Промед" в Пензенской области. Предполагается, что модуль с умным алгоритмом будет анализировать истории болезней пациенток, находящихся в зоне риска, то есть имеющих в анамнезе проблемы с щитовидной железой. Врач сможет интерпретировать результаты, не затратив много времени на это. Перед ним на экране отобразится "сигнал тревоги" - отклонение в референсных параметрах анализов.

"Система подскажет врачу, что-то здесь не так, стоит обратить внимание не только на орган, где анализы не в норме, но и на другой, тесно связанный с ним. В нашем случае - это щитовидная железа и молочная железа", - рассказал Васильев. Он добавил, что решение всегда остается за врачом. Их модуль поддержки принятия врачебных решений - лишь помощник.

Планируется создание программного модуля, в основе которого будет разработанный алгоритм. За счет его интеграции с ИИ возможно будет дообучение. Модуль в автоматическом режиме будет проводить мониторинг всех анализов и обследований, загружаемых в медицинские информационные системы. Так диагностика станет точнее - рак будет выявляться на ранней стадии.

Разработка поддержана грантовыми средствами конкурса "Ректорские гранты ПГУ". В планах научной группы зарегистрировать программу для ЭВМ. 

Россия