Представлены результаты кластерного анализа клинико-морфологических особенностей заболевания у 62 больных раком легкого в сочетании с различными формами туберкулеза. Проведенный анализ может явиться шагом к выявлению причин поздней диагностики рака у пациентов с различными формами туберкулеза органов дыхания и оптимизации алгоритмов диагностического поиска.

Проблема раннего выявления и лечения рака легких, развивающегося на фоне туберкулезного процесса, далека от своего решения [1, 2, 3, 4]. Это обусловлено как чрезвычайным разнообразием клинических вариантов течения этих двух заболеваний, так и сходством ряда клинических симптомов и данных инструментальных методов обследования. По мнению многих авторов, для лучшего понимания патогенетических связей рака и туберкулеза и построения оптимальных алгоритмов диагностического поиска, необходимо решение задач классификации, то есть выявления групп пациентов, имеющих сходные клинико-морфологические характеристики рака, туберкулеза или их сочетания, и в то же время отличающихся от членов другой группы по тем или иным параметрам [5, 6, 7, 8]. В настоящее время наиболее распространенным методом таксономии является кластерный анализ.

Цель исследования. Повысить качество диагностики больных раком легких в сочетании с туберкулезом органов дыхания на основе кластерного анализа клинико-морфологических особенностей заболевания.

Методы исследования.

В основу настоящего исследования положены данные обследования 62 больных раком легкого в сочетании с различными формами туберкулеза, находившихся на стационарном лечении в Воронежском Областном клиническом противотуберкулезном диспансере им. Н.С.Похвисневой в период с 1995 по 2005 гг. Для проведения кластерного анализа были отобраны следующие переменные: стадия рака, продолжительность жизни после установления диагноза, анатомическая форма рака, активность туберкулеза, совпадение локализаций рака и туберкулеза, гистологическая форма рака, степень дифференцировки опухоли и операбельность.

Кластерный анализ наблюдений проводили в два этапа. На первом этапе выполняли иерархический кластерный анализ. На втором этапе использоваали метод К-средних. При этом оптимальное количество кластеров задавалось на основании результатов предварительно проведенного иерархического анализа.

Результаты

Значительный скачок коэффициента наблюдается после 56-го шага, это означает, что для данных, включающих 59 наблюдений, оптимальным является решение с тремя кластерами. В результате процедуры кластеризации наблюдений указанным методом (после исключения 4 неполных наблюдений) 1-й кластер образовали 27 пациентов (46,6%), 2-й кластер — 13 пациентов (22,4%) и 3-й кластер — 18 пациентов (31,0%). Значения дистанций между кластерными центрами окончательного решения, а также анализ статистической достоверности различий средних в кластерах с помощью F-критерия свидетельствовали о высокой степени различий между кластерами. По итогам частотного распределения исследуемых переменных между кластерами и внутри кластеров выделенные кластеры можно охарактеризовать следующим образом.

Кластер №1. Данный кластер представлен пациентами преимущественно с поздними (III и IV) стадиями рака, с преобладанием центральных форм. У большинства больных рак развился в зоне туберкулезного процесса, причем этот процесс чаще был активным (I и II группы диспансерного учета (ДУ)), у половины пациентов наблюдалось бактериовыделение. В этой подгруппе удалось прооперировать 7 пациентов, что составило 26% от пациентов данного кластера и 28% от всех оперированных больных. Однако только у 5 пациентов операция носила радикальный характер, у двух больных ограничились эксплоративным диагностическим вмешательством. Патоморфологически рак был представлен всеми гистологическими формами, с преобладанием плоскоклеточного рака, хотя в этом кластере сосредоточились практически все случаи мелкоклеточного рака.

Кластер №2. В этом кластере также преобладали пациенты с совпадением локализаций рак и туберкулеза, однако, в отличие от предыдущего кластера, у большинства пациентов имел место неактивный туберкулез (III, VII группы ДУ и снятые с ДУ), главным образом, в виде остаточных посттуберкулезных изменений. Ряд авторов в описательных наблюдениях выделяют эту форму как «рак в рубце» [9, 10, 11]. В данном кластере преобладали пациенты с III и IV стадиями рака, но было и 4 пациента с ранними стадиями. К сожалению, большинство пациентов этого кластера были неоперабельными или отказались от операции. В связи с отсутствием операционного материала полноценное морфологическое исследование было проведено только у части пациентов, поэтому верификация рака основывалась в основном на результатах цитологического исследования мокроты, промывных вод или пунктатов.

Кластер №3. В данной подгруппе пациентов объединились лица с наиболее благоприятным сочетанием рака и туберкулезного процесса. Среди них были больные как с активными, так и неактивными формами туберкулеза, однако объединяющим признаком (и одним из отличительных от пациентов других кластеров) явилось несовпадение локализаций рака и туберкулеза. Преобладали пациенты с ранними стадиями рака, большинство из которых удалось прооперировать, причем почти все операции были радикальными. В этой подгруппе преобладал плоскоклеточный рак (68%), аденокарцинома диагностировалась в 27,8% случаев.

Выводы.

Если рассматривать кластерообразующие признаки с позиций построения алгоритмов диагностического поиска, обращает на себя внимание неблагоприятное сочетание характеристик опухолевого процесса, развивающегося в зоне туберкулезной инвазии, особенно при наличии посттуберкулезных изменений. У этих больных рак легких выявляли, как правило, в поздних стадиях, что и определяло низкий процент операбельности, а также небольшую последующую продолжительность жизни. Поскольку функциональная неоперабельность, вследствие туберкулезного и посттуберкулезного поражения легочной ткани, а также сопутствующих заболеваний (то есть не связанная с распространенностью рака), была относительно невысока, важное значение имеют выявление причин поздней диагностики рака у пациентов с различными формами туберкулеза органов дыхания и оптимизация алгоритмов диагностического поиска.

А.Н. Редькин, С.А. Григоренко, С.А. Панкратова

Воронежская государственная медицинская академия имени Н.Н. Бурденко

Областной клинический противотуберкулезный диспансер им. Н.С.Похвисневой

Литература:

1. Коган Е.А., Богадельникова И.В., Секамова С.Н., Перельман М.И. Туберкулёз лёгких и карциногенез. Пульмонология 1997; 3: 46-52.

2. Бисенкова Л.Н. Хирургия далеко зашедших и осложненных форм рака легкого. СПб.: Издательство ДЕАН, 2006. 432 с.

3. Brenner A.V., Wang Z., Kleinerman R.A. et al. Previous pulmonary diseases and risk of lung cancer in Gansu Province, China. Int J Epidemiol 2001; Vol. 30: l: 118-24.

4. Yuh-Min Chen, Jing-Yi Chao, Chun-Ming Tsai, Pui-Yuen Lee. Shortened Survival of Lung Cancer Patients Initially Presenting with PulmonaryTuberculosis. Jpn J Clin Oncol 1996; 26: 322-327,

5. Агапова Р.К. Дискриминантный анализ лабораторных показателей при диагностике и лечении туберкулёза и рака лёгкого. Вестн. Рос. АМН 1999;1: 47-51.

6. Малышева О. К., Шнигер Н. У., Молодык А. А. Выявление групп онкориска у больных инфильтративным туберкулезом легких. Пульмонология 2000; 1: 19-23.

7. Галкин В.Б. Информативность диагностических признаков туберкулеза и рака легких. Диагностика и дифф. диагностика 1991; 65-69.

8. Rybacka-Chabros В., Mandziuk S., Berger-Lukasiewicz A. et al. The coexistence of tuberculosis infection and lung cancer in patients treated in pulmonary department of Medical Academy in Lublin during last ten years (1990-2000). Folia Histochem Cytobiol. 2001; Vol. 39: 2: 73-4.

9. Жингель И.П., Циммеринов И.Е. Диагностика рака лёгкого у больных туберкулёзом и лиц с посттуберкулёзными изменениями в лёгких. Проб туберк 1989; 6: 26-29.

10.   Садовников А. А.., Панченко К. И. Рак легкого на почве остаточных изменений после перенесенного туберкулеза. Груд. и сердеч.-сосуд. хирургия 2001; 1: 51-57.

11.   Dacosta NA, Krinare SG: Association of lung carcinoma and tuberculosis. J Postgrad Med 1991; 37:185-189.

12.   Дюк В.А., Эмануэль В.Л. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях. СПб., 2003, 525 с.