Данные о генотипе ВПЧ улучшают прогнозирование предракового состояния шейки матки

Вирус папилломы человека высокого онкогенного риска (врВПЧ) может стать причиной развития рака шейки матки (РШМ). Прогностические модели — полезный инструмент для скрининга и мониторинга, особенно когда результаты цитологических и кольпоскопических исследований не доступны. Но работы, выполненные ранее, не включали пациенток с врВПЧ. В новом исследовании китайские авторы разработали с помощью алгоритмов машинного обучения модель прогнозирования РШМ у женщин, инфицированных врВПЧ. Для ее работы нужно очень мало информации. Точность модели возрастала при наличии данных о генотипе врВПЧ.

РШМ занимает четвертое место среди наиболее распространенных видов рака у женщин во всем мире. Цервикальная интраэпителиальная неоплазия (ЦИН) — это предраковое состояние шейки матки, которое характеризуется изменениями в клетках эпителия. Обычно ЦИН вызвана инфекцией ВПЧ. ЦИН имеет три степени тяжести: ЦИН 1 (низкая степень), ЦИН 2 (средняя степень) и ЦИН 3 (высокая степень). ЦИН 1 может и не требовать лечения. ЦИН 2 и ЦИН 3 требуют медицинского наблюдения и лечения, поскольку это высокорисковые состояния, которые без своевременного вмешательства могут привести к РШМ.

В проведенном исследовании способность модели прогнозирования различать ЦИН3+ и ЦИН2+ оценивали с помощью метода площади под кривой ROC (area under the receiver operating characteristic curve). Кривая ROC — это метрика, позволяющая оценить производительность моделей классификации. ROC-кривая отображает соотношение между чувствительностью и специфичностью модели при разных пороговых значениях. При этом чувствительность — это доля правильно классифицированных положительных случаев, а специфичность — доля правильно классифицированных отрицательных случаев.

Исследование было проведено среди женщин от 30 лет, которые не были беременны, не имели вакцинации против ВПЧ и были заражены врВПЧ. Для расчета прогноза авторы использовали эпидемиологические данные, результаты осмотра и генотип врВПЧ. Эпидемиологические факторы (демографические характеристики, история болезни, менструальный статус, семейный анамнез, факторы сексуального поведения) и результаты гинекологического осмотра легко могут быть получены в клинических условиях. К настоящему времени уже доказано, что различные типы ВПЧ связаны с разным риском дальнейшего развития рака. В алгоритм были включены семь категорий инфекций: ВПЧ-16, ВПЧ-18, другие генотипы врВПЧ и ВПЧ в разных комбинациях. Кроме этого, состояние влагалища оценивали по количеству лейкоцитов и бактерий. Так, учитывали заражение несколькими микроорганизмами, такими как Trichomonas vaginalis, Candida, Gardnerella vaginalis и др. В итоге в выборку вошли 21 720 женщин, средний возраст которых составил 50 лет.

Чувствительность разработанной модели составила 80,1% для прогнозирования ЦИН3+ и 80,4% для ЦИН2+. Однако специфичность оказалась ниже, чем в разработанных ранее подобных моделях и составила 83,4% и 81,0% для ЦИН3+ и ЦИН2+ соответственно. Проведенное исследование подчеркнуло важность генотипа врВПЧ, который послужил доминирующим предиктором разработанного алгоритма. По сравнению с моделью, в которой были использованы только эпидемиологические данные и результаты гинекологического осмотра, включение информации о генотипе ВПЧ позволило увеличить прогностическую способность на 35,9% для ЦИН3+ и на 41,7% для ЦИН2+. Авторы подчеркивают, что применение прогностического моделирования на основе легкодоступных данных повышает осведомленность пациентов о рисках и помогает врачам выбрать дальнейшую тактику, например, при необходимости продолжить исследования (провести кольпоскопию и цитологическое исследование).

Ограничения проведенного исследования заключались в том, что сбор информации был проведен при помощи анкетирования, что может отразиться на точности полученных данных. Не были учтены некоторые факторы, такие как курение и использование оральных контрацептивов, которые, как было показано ранее, могут влиять на развитие РШМ. Кроме этого, в программу были включены только женщины старше 30 лет, тогда как факторы риска у женщин до 30 лет могут отличаться, так что эффективность модели не подтверждена для этой возрастной группы.

Таким образом, авторы разработали прогностическую модель, которая при ограниченных лабораторно-методологических ресурсах с высокой вероятностью позволяет выбрать дальнейшую тактику ведения пациенток с врВПЧ.

Диагностика предрака и рака шейки матки с использованием жидкостной цитологии EasyPrep