Современные технологии диагностики в онкодерматологии
https://doi.org/10.24931/2413-9432-2023-12-4-4-14
Аннотация
Опухоли кожи занимают первое место по заболеваемости в структуре онкологических новообразований. По оценкам ВОЗ, ежегодно от злокачественных новообразований кожи (ЗНО) умирает 60 000 человек: 48 000 с диагнозом меланома и 12 000 – рак кожи. Своевременная диагностика ЗНО кожи позволяет достигать излечения онкологических больных с длительными сроками безрецидивного наблюдения после завершения специализированного лечения. Внедрение в клиническую практику высокотехнологичных оптических методов диагностики новообразований кожи позволило значительно повысить специфичность, чувствительность и точность диагностики. Обзор посвящен обсуждению таких методов диагностики новообразований кожи, как флуоресцентная диагностика, цифровая дерматоскопия, СИА-скопия, конфокальная микроскопия. Обсуждены особенности применения каждого из методов, приведены результаты наиболее значимых российских и зарубежных исследований в данной области, а также собственные результаты практического применения высокотехнологичных методов диагностики в МНИОИ им. П.А. Герцена
Ключевые слова
флуоресцентная диагностика,
цифровая дерматоскопия,
СИА-скопия,
конфокальная микроскопия,
меланома,
рак кожи
Об авторах
Е. В. Филоненко
«Московский научно-исследовательский онкологический институт им. П.А. Герцена – филиал ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр радиологии» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Россия
Россия
Москва
А. Д. Каприн
«Московский научно-исследовательский онкологический институт им. П.А. Герцена – филиал ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр радиологии» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Россия
Россия
Москва
Список литературы
1. Состояние онкологической помощи населению в России в 2021 году / Под ред. Каприна А.Д., Старинского В.В., Шахзадовой А.О. – М.: МНИОИ им. П.А. Герцена – филиал ФГБУ «ФМИЦ им. П.А Герцена» Минздрава России. – 2022.
2. Rey-Barroso L., Peña-Gutiérrez S., Yáñez C., et al. Optical Technologies for the Improvement of Skin Cancer Diagnosis: A Review // Sensors. – 2021. – Vol. 21(1). – Р. 252. https://doi.org/10.3390/s21010252
3. Abbasi N.R., Shaw H.M., Rigel D.S., Friedman R.J., et al. Early diagnosis of cutaneous melanoma: revisiting the ABCD criteria // JAMA. – 2004. – Vol. 292(22). – Р. 2771-2776. https://doi.org/10.1001/jama.292.22.2771
4. Уфимцева М.А., Петкау В.В., Шубина А.С. и др. Алгоритмы ранней диагностики меланомы кожи // Лечащий врач. – 2016. – № 12.
5. Goldman L. Some investigative studies of pigmented nevi with cutaneous microscopy // J Invest Dermatol. – 1951. – Vol. 16(6). – Р. 407-427. doi:10.1038/jid.1951.48
6. Argenziano G., Fabbrocini G., Carli P., De Giorgi V., et al. Epiluminescence microscopy for the diagnosis of doubtful melanocytic skin lesions. Comparison of the ABCD rule of dermatoscopy and a new 7-point checklist based on pattern analysis // Arch Dermatol. – 1998. – Vol. 134(12). – Р. 1563-1570. doi:10.1001/archderm.134.12.1563
7. Filonenko E., Ivanova-Radkevich V. Fluorescent diagnostics of non-melanoma skin cancer // Biomedical Photonics. – 2022. – Vol. 11(4). – Р. 32-40. https://doi.org/10.24931/2413-9432-2022-11-4-32-40
8. Won Y., Hong S.H., Yu H.Y., et al. Photodetection of basal cell carcinoma using methyl 5-aminolaevulinate-induced protoporphyrin IX based on fluorescence image analysis // Clin Exp Dermatol. – 2007. – Vol. 32. – Р. 423-429.
9. Smits T., Kleinpenning M.M., Blokx W.A., et al. Fluorescence diagnosis in keratinocytic intraepidermal neoplasias // J Am Acad Dermatol. – 2007. – Vol. 57. – Р. 824-831.
10. Neus S., Gambichler T., Bechara F.G., et al. Preoperative assessment of basal cell carcinoma using conventional fluorescence diagnosis // Arch Dermatol Res. – 2009. – Vol. 301(4). – Р. 289-294. doi: 10.1007/s00403-008-0911-9
11. Van der Beek N., Leeuw J., Demmendal C., et al. PpIX fluorescence combined with auto-fluorescence is more accurate than PpIX fluorescence alone in fluorescence detection of non-melanoma skin cancer: an intra-patient direct comparison study // Laser Surg Med. – 2012. – Vol. 44. – Р. 271-276.
12. Andrade C.T., vollet-Filho J.D., Salvio A.G., et al. Identification of skin lesions through aminolaevulinic acid-mediated photodynamic detection // Photodiagnosis Photodyn Ther. – 2014. – Vol. 11(3). – Р. 409-415. doi: 10.1016/j.pdpdt.2014.05.006
13. Filonenko E.V., Ivanova-Radkevich V.I. Photodynamic therapy in the treatment of extramammary Paget’s disease // Biomedical Photonics. – 2022. – Vol. 11(3). – Р. 4-34. https://doi.org/10.24931/2413-9432-2022-11-3-24-34
14. Wu M., Huang L., Lu X., et al. Utility of photodynamic diagnosis plus reflectance confocal microscopy in detecting the margins of extramammary Paget disease // Indian J Dermatol Venereol Leprol. – 2021. – Vol. 87(2). – Р. 207-213. doi: 10.25259/IJDVL_90_20
15. Zhang Z., Zhang K., Khelifi A. Multivariate time series analysis in climate and environmental research // Cham: Springer International Publishing. – 2018.
16. MacLellan A.N., Price E.L., Publicover-Brouwer P., et al. The use of noninvasive imaging techniques in the diagnosis of melanoma: a prospective diagnostic accuracy study // J Am Acad Dermatol. – 2021. – Vol. 85(2). – Р. 353-359. doi:10.1016/j.jaad.2020.04.019
17. Sies K., Winkler J.K., Fink C., et al. Past and present of computerassisted dermoscopic diagnosis: performance of a conventional image analyser versus a convolutional neural network in a prospective data set of 1981 skin lesions // Eur J Cancer. – 2020. – Vol. 135. – Р. 39-46. doi:10.1016/j.ejca.2020.04.043
18. Fink C., Blum A., Buhl T., et al. Diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network in the differentiation of combined naevi and melanomas // J Eur Acad Dermatol Venereol. – 2020. – Vol. 34(6). – Р. 1355-1361. doi:10.1111/jdv.16165
19. Fujisawa Y., Otomo Y., Ogata Y., et al. Deep-learning-based, computer-aided classifier developed with a small dataset of clinical images surpasses board-certified dermatologists in skin tumour diagnosis // Br J Dermatol. – 2019. – Vol. 180(2). – Р. 373-381. doi:10.1111/bjd.16924
20. Haenssle H.A., Fink C., Toberer F., et al. Man against machine tions // Ann Oncol. – 2020. – Vol. 31(1). – Р. 137-143. doi:10.1016/j. annonc.2019.10.013
21. Monheit G., Cognetta A.B., Ferris L., et al. The performance of MelaFind: a prospective multicenter study // Arch Dermatol. – 2011. – Vol. 147(2). – Р. 188-194. doi:10.1001/archdermatol.2010.302
22. Moncrieff M., Cotton S., Claridge E., Hall P. Spectrophotometric intracutaneous analysis: a new technique for imaging pigmented skin lesions // Br J Dermatol. – 2002. – Vol. 146(3). – Р. 448-457. doi:10.1046/j.1365-2133.2002.04569.x
23. Haniffa M.A., Lloyd J.J., Lawrence C.M. The use of a spectrophotometric intracutaneous analysis device in the real-time diagnosis of melanoma in the setting of a melanoma screening clinic // Br J Dermatol. – 2007. – Vol. 156(6). – Р. 1350-1352. doi:10.1111/j.1365-2133.2007.07932.x
24. Carrara M., Bono A., Bartoli C., et al. Multispectral imaging and arti- ficial neural network: mimicking the management decision of the clinician facing pigmented skin lesions // Phys Med Biol. – 2007. – Vol. 52(9). – Р. 2599-2613. doi:10.1088/0031-9155/52/9/018
25. Ascierto P.A., Palla M., Ayala F., et al. The role of spectrophotometry in the diagnosis of melanoma // BMC Dermatol. – 2010. – Vol. 10. – Р. 5. doi:10.1186/1471-5945-10-5
26. Glud M., Gniadecki R., Drzewiecki K.T. Spectrophotometric intracutaneous analysis versus dermoscopy for the diagnosis of pigmented skin lesions: prospective, double-blind study in a secondary reference centre // Melanoma Res. – 2009. – Vol. 19(3). – Р. 176- 179. doi:10.1097/CMR.0b013e328322fe5f
27. Terstappen K., Suurküla M., Hallberg H., et al. Poor correlation
28. between spectrophotometric intracutaneous analysis and histopathology in melanoma and nonmelanoma lesions // J Biomed Opt. – 2013. – Vol. 18(6). – Р. 061223. doi:10.1117/1.JBO.18.6.061223
29. Sgouros D., Lallas A., Julian Y., et al. Assessment of SI Ascopy in the triage of suspicious skin tumours // Skin Res Technol. – 2014. – Vol. 20(4). – Р. 440-444. doi:10.1111/srt.12138
30. Rey-Barroso L., Peña-Gutiérrez S., Yáñez C., Burgos-Fernández F.J., Vilaseca M., Royo S. Optical Technologies for the Improvement of Skin Cancer Diagnosis: A Review // Sensors (Basel) . – 2021. – Vol. 21(1). – Р. 252. doi:10.3390/s21010252
31. Guitera P., Pellacani G., Longo C., et al. In Vivo Reflectance Confocal Microscopy Enhances Secondary Evaluation of Melanocytic Lesions // J. Investig. Dermatol. – 2009. – Vol. 129. – Р. 131-138. doi: 10.1038/jid.2008.193.
32. Guitera P., Menzies S.W., Longo C., et al. In Vivo Confocal Microscopy for Diagnosis of Melanoma and Basal Cell Carcinoma Using a Two-Step Method: Analysis of 710 Consecutive Clinically Equivocal Cases // J. Investig. Dermatol. – 2012. – Vol. 132. – Р. 2386-2394. doi: 10.1038/jid.2012.172.
33. Segura S., Puig S., Carrera C., et al. Development of a two-step method for the diagnosis of melanoma by reflectance confocal microscopy // J. Am. Acad. Dermatol. – 2009. – Vol. 61. – Р. 216-229. doi: 10.1016/j.jaad.2009.02.014.
34. Horn M., Gerger A., Ahlgrimm-Siess V., et al. Discrimination of actinic keratoses from normal skin with reflectance mode confocal microscopy // Dermatol. Surg. – 2008. – Vol. 34. – Р. 620-625.
35. Gareau D.S., Li Y., Huang B., et al. Confocal mosaicing microscopy in Mohs skin excisions: Feasibility of rapid surgical pathology // J. Biomed. Opt. – 2008. – Vol. 13. – Р. 054001. doi: 10.1117/1.2981828.
Рецензия
Для цитирования:
Филоненко Е.В., Каприн А.Д. Современные технологии диагностики в онкодерматологии. Biomedical Photonics. 2023;12(4):4-14. https://doi.org/10.24931/2413-9432-2023-12-4-4-14
For citation:
Filonenko E.V., Kaprin A.D. Modern diagnostic technologies in oncodermatology. Biomedical Photonics. 2023;12(4):4-14. https://doi.org/10.24931/2413-9432-2023-12-4-4-14
Просмотров:
409
Послать статью по эл. почте 