Аннотация
Введение. Рак молочной железы (РМЖ) является гетерогенным заболеванием, представляющим собой серьезную глобальную проблему здравоохранения. Это наиболее часто диагностируемый рак в мире, в большинстве стран мира заболеваемость РМЖ растет из года в год. Существование гетерогенности заболевания ограничивает возможности ранней диагностики и таргетной терапии РМЖ. Генетическое профилирование позволяет оценить предрасположенность к РМЖ, в особенности у женщин с положительным семейным анамнезом, что дает возможность более прицельно и в более раннем возрасте проводить скрининг для носителей риск-ассоциированных вариантов. Материал и методы. В настоящем обзоре описаны последние достижения при изучении патогенеза РМЖ, рассматриваются перспективные кандидаты-мишени, такие как опухолевые антигены, опухоль-ассоциированные макрофаги, микроРНК, циркулирующая опухолевая ДНК, белковые биомаркеры, как критических компонентах характеристики заболевания, улучшающих качество прогноза. Помимо этого, были обобщены данные о вкладе генетических и эпигенетических факторов при развитии данного заболевания, молекулярного профиля опухоли и индивидуального генетического профиля пациента. Результаты. Анализ литературы показал, что генетическое и молекулярное профилирование предоставили значительные данные, улучшившие понимание патогенеза РМЖ и позволившие идентифицировать ключевые биомаркеры и молекулярные мишени для диагностики. Выявлены генетические мутации и эпигенетические изменения, которые коррелируют с развитием и прогрессированием заболевания. Особое внимание уделено специфическим микроРНК и белковым биомаркерам, которые могут использоваться для ранней диагностики и мониторинга эффективности лечения. Циркулирующая опухолевая ДНК предложена как новый метод неинвазивного контроля за прогрессированием заболевания и реакцией на терапию. Заключение. РМЖ остается значительной проблемой здравоохранения из-за своей высокой заболеваемости и гетерогенности. Генетическое и молекулярное профилирование являются ключевыми инструментами для ранней диагностики и более точного прогнозирования течения заболевания. Несмотря на значительные достижения в понимании патогенеза РМЖ, требуется дальнейшее исследование для решения нерешенных вопросов и улучшения методов диагностики. Разработка новых биомаркеров и стратегий стратификации пациентов будет способствовать более эффективному контролю над заболеванием и улучшению прогноза для пациентов.
Ключевые слова
Авторы и аффилиации
Э.М. Кагирова(1), Р.И. Хусаинова(1, 2), Н.Г. Мокрышева(2), И.Р. Минниахметов(1, 2), В.Н. Павлов(1)
1-ФГБОУ ВО Башкирский государственный медицинский университет Минздрава России,
Российская Федерация, 450008, Уфа, ул. Ленина, д. 3; 2-ГНЦ РФ ФГБУ «Национальный
медицинский исследовательский центр эндокринологии» Минздрава России,
Российская Федерация, 117292, Москва, ул. Дмитрия Ульянова, д. 11
Литература
Yan J., Liu Z., Du S., Li J., Ma L., Li L. Diagnosis and Treatment of Breast Cancer in the Precision Medicine Era. Methods Mol Biol. 2020; 2204: 53–61. https://doi.org/ 10.1007/978-1-0716-0904-0_5.
2. Khalaf H., Mohammed A., Shukur S., Alhalabi N., Almothafar B., Hassan M., Abu A. Breast cancer: age incidence, hormone receptor status and family history in Najaf, Iraq. J. Med Life. 2022; 15 (10): 1318–21. https://doi.org/10.25122/jml-2022-0296.
3. Beňačka R., Szabóová D., Guľašová Z., Hertelyová Z., Radoňák J. Classic and New Markers in Diagnostics and Classification of Breast Cancer. Cancers (Basel). 2022; 14 (21): 5444. https://doi.org/10.3390/cancers14215444.
4. Sung H., Ferlay J., Siegel R.L., Laversanne M., Soerjomataram I., Jemal A., Bray F. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. CA Cancer J. Clin. 2020; 71 (3): 209–49. https://doi.org/10.3322/caac.21660.
5. Ferlay J., Colombet M., Soerjomataram I., Dyba T., Randi G., Bettio M., Gavin A., Visser O., Bray F. Cancer incidence and mortality patterns in Europe: Estimates for 40 countries and 25 major cancers in 2018. Eur. J. Cancer. 2018; 103: 356–87. https://doi.org/10.1016/j.ejca.2018.07.005.
6. Webb P.M., Jordan S.J. Epidemiology of epithelial ovarian cancer. Best Pract Res Clin Obstet Gynaecol. 2017; 41: 3–14. https://doi.org/10.1016/j.bpobgyn.2016.08.006.
7. Heer E., Harper A., Escandor N., Sung H., McCormack V., Fidler-Benaoudia M.M. Global burden and trends in premenopausal and postmenopausal breast cancer: a population-based study. Lancet Glob Health. 2020; 8 (8): 1027–37. https://doi.org/10.1016/S2214-109X(20)30215-1.
8. Rumgay H., Shield K., Charvat H., Ferrari P., Sornpaisarn B., Obot I., Islami F., Lemmens V.E.P.P., Rehm J., Soerjomataram I. Global burden of cancer in 2020 attributable to alcohol consumption: a population-based study. Lancet Oncol. 2021; 22 (8): 1071–80. https://doi.org/10.1016/S1470-2045(21)00279-5.
9. Familial breast cancer: collaborative reanalysis of individual data from 52 epidemiological studies including 58 209 women with breast cancer and 101 986 women without the disease. Lancet. 2001; 358 (9291): 1389–99. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(01)06524-2.
10. Pellegrino B., Hlavata Z., Migali C., De Silva P., Aiello M., Willard-Gallo K., Musolino A., Solinas C. Luminal Breast Cancer: Risk of Recurrence and Tumor-Associated Immune Suppression. Mol Diagn Ther. 2021; 25 (4): 409–24. https://doi.org/10.1007/s40291-021-00525-7.
11. Orrantia-Borunda E., Anchondo-Nuñez P., Acuña-Aguilar L.E., Gómez-Valles F.O., Ramirez-Valdespino C.A. Subtypes of Breast Cancer. Exon Publications. 2022; 3: 10. https://doi.org/10.36255/exon-publications-breast-cancer-subtypes.
12. Kumar P., Aggarwal R. An overview of triple-negative breast cancer. Arch Gynecol Obstet. 2016; 293 (2): 247–69. https://doi.org/10.1007/s00404-015-3859-y.
13. Dias K., Dvorkin-Gheva A., Hallett R.M., Wu Y., Hassell J., Pond G.R., Levine M., Whelan T., Bane A.L. Claudin-Low Breast Cancer; Clinical & Pathological Characteristics. PLoS One. 2017; 12 (1): e0168669. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0168669.
14. Chhichholiya Y. The genomic architecture of metastasis in breast cancer: focus on mechanistic aspects, signalling pathways and therapeutic strategies. Med Oncol. 2021; 38 (8): 95. https://doi.org/10.1007/s12032-021-01547-1.
15. Wang J., Zhou Z. Estrogen-dependent activation of NCOA3 couples with p300 and NF-κB to mediate antiapoptotic genes in ER-positive breast cancer cells. Discov Oncol. 2023; 14 (1): 28. https://doi.org/10.1007/s12672-023-00635-0.
16. Piccart M. Adjuvant Pertuzumab and Trastuzumab in Early HER2-Positive Breast Cancer in the APHINITY Trial: 6 Years’ Follow-Up. J. Clin. Oncol. 2021; 39 (13): 1448–57. https://doi.org/10.1200/JCO.20.01204.
17. Miricescu D., Totan A., Stanescu-Spinu I.I., Badoiu S.C., Stefani C., Greabu M. PI3K/AKT/mTOR Signaling Pathway in Breast Cancer: From Molecular Landscape to Clinical Aspects. Int J. Mol. Sci. 2020; 22 (1): 173. https://doi.org/10.3390/ijms22010173.
18. Sokolova A. et al. Hereditary breast cancer: syndromes, tumour pathology and molecular testing. Histopathology. 2023; 82 (1): 70–82. https://doi.org/10.1111/his.14808.
19. Mavaddat N. et al. Pathology of Tumors Associated With Pathogenic Germline Variants in 9 Breast Cancer Susceptibility Genes. JAMA Oncol. 2022; 8 (3): e216744. https://doi.org/10.1001/jamaoncol.2021.6744.
20. Economopoulou P., Dimitriadis G., Psyrri A. Beyond BRCA: New hereditary breast cancer susceptibility genes. Cancer Treat Rev. 2015; 41 (1): 1–8. https://doi.org/10.1016/j.ctrv.2014.10.008.
21. Chen B. et al. Comparison of BRCA versus non-BRCA germline mutations and associated somatic mutation profiles in patients with unselected breast cancer. Aging (Albany NY). 2020; 12 (4): 3140–55. https://doi.org/10.18632/aging.102783.
22. Yang X. et al. Cancer Risks Associated With Germline PALB2 Pathogenic Variants: An International Study of 524 Families. J. Clin. Oncol. 2020; 38 (7): 674–85. https://doi.org/10.1200/JCO.19.01907.
23. Yadav S. et al. Contralateral Breast Cancer Risk Among Carriers of Germline Pathogenic Variants in ATM, BRCA1, BRCA2, CHEK2, and PALB2J Clin Oncol. 2023; 41 (9): 1703–13. https://doi.org/10.1200/JCO.22.01239.
24. Graffeo R. et al. Moderate penetrance genes complicate genetic testing for breast cancer diagnosis: ATM, CHEK2, BARD1 and RAD51D. Breast. 2022; 65: 32–40. https://doi.org/10.1016/j.breast.2022.
25. Dorling L. et al. Breast Cancer Risk Genes – Association Analysis in More than 113,000 Women. N. Engl. J. Med. 2021; 384 (5): 428–39. https://doi.org/10.1056/NEJMoa1913948.
26. Afzal S. et al. Breast Cancer; Discovery of Novel Diagnostic Biomarkers, Drug Resistance, and Therapeutic Implications. Front Mol. Biosci. 2022; 9: 783450. https://doi.org/10.3389/fmolb.2022.783450.
27. Wu H.-J., Chu P.-Y. Recent Discoveries of Macromolecule- and Cell-Based Biomarkers and Therapeutic Implications in Breast Cancer. Int. J. Mol. Sci. 2021; 22 (2): 636. https://doi.org/10.3390/ijms22020636.
28. Jayaraj Clinical Theragnostic Relationship between Drug-Resistance Specific miRNA Expressions, Chemotherapeutic Resistance, and Sensitivity in Breast Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis. Cells. 2019; 8 (10): 1250. https://doi.org/10.3390/cells8101250.
29. Maselli A. 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.
30. Sarkar D., Diermeier S.D. Circular RNAs: Potential Applications as Therapeutic Targets and Biomarkers in Breast Cancer. Noncoding RNA. 2021; 7 (1): 2. https://doi.org/10.3390/ncrna7010002.
31. Mao X.H., Ye Q., Zhang G.B., Jiang J.Y., Zhao H.Y., Shao Y.F., Ye Z.Q., Xuan Z.X., Huang P. Identification of differentially methylated genes as diagnostic and prognostic biomarkers of breast cancer. World J. Surg Oncol. 2021; 19 (1): 29. https://doi.org/10.1186/s12957-021-02124-6.
32. Fumagalli C. Inter-tumor genomic heterogeneity of breast cancers: comprehensive genomic profile of primary early breast cancers and relapses. Breast Cancer Res. 2020; 22 (1): 107. https://doi.org/10.1186/s13058-020-01345-z.
33. Swellam M., Abdelmaksoud M.D., Sayed Mahmoud M., Ramadan A., Abdel-Moneem W., Hefny M.M. Aberrant methylation of APC and RARβ2 genes in breast cancer patients. IUBMB Life. 2015; 67 (1): 61–8. https://doi.org/10.1002/iub.1346.
34. Yang R., Stöcker S., Schott S., Heil J., Marme F., Cuk K., Chen B., Golatta M., Zhou Y., Sutter C., Wappenschmidt B., Schmutzler R., Bugert P., Qu B., Bartram C.R., Sohn C., Schneeweiss A., Burwinkel B. The association between breast cancer and S100P methylation in peripheral blood by multicenter case-control studies. Carcinogenesis. 2017; 38 (3): 312–20. https://doi.org/10.1093/carcin/bgx004.
35. Uehiro N. et al. Circulating cell-free DNA-based epigenetic assay can detect early breast cancer. Breast Cancer Res. 2016; 18 (1): 129. https://doi.org/10.1186/s13058-016-0788-z.
36. Larionova I., Tuguzbaeva G., Ponomaryova A., Stakheyeva M., Cherdyntseva N., Pavlov V., Choinzonov E., Kzhyshkowska J. Tumor-Associated Macrophages in Human Breast, Colorectal, Lung, Ovarian and Prostate Cancers. Front Oncol. 2020; 10: 566511. https://doi.org/10.3389/fonc.2020.566511.
37. Ni C., Yang L., Xu Q., Yuan H., Wang W., Xia W., Gong D., Zhang W, Yu K. CD68- and CD163-positive tumor infiltrating macrophages in non-metastatic breast cancer: a retrospective study and meta-analysis. J. Cancer. 2019; 10 (19): 4463–72. https://doi.org/10.7150/jca.33914.
38. Jeong H., Hwang I., Kang S.H., Shin H.C., Kwon S.Y. Tumor-Associated Macrophages as Potential Prognostic Biomarkers of Invasive Breast Cancer. J. Breast Cancer. 2019; 22 (1): 38–51. https://doi.org/10.4048/jbc.2019.22.e5.
39. Mwafy S.E., El-Guindy D.M. Pathologic assessment of tumor-associated macrophages and their histologic localization in invasive breast carcinoma. J. Egypt Natl Canc Inst. 2020; 32 (1): 6. https://doi.org/10.1186/s43046-020-0018-8.
40. Buldakov M. CD68+, but not stabilin-1+ tumor associated macrophages in gaps of ductal tumor structures negatively correlate with the lymphatic metastasis in human breast cancer. Immunobiology. 2017; 222 (1): 31–8. https://doi.org/10.1016/j.imbio.2015.09.011.