Медицинская литература. Новинки

 

 

 

 

 

 

Междисциплинарный банк данных в онкоэндокринологии. Медуллярный рак щитовидной железы и синдромы множественных эндокринных неоплазий 2 типа

Вы можете загрузить полный текст статьи в формате pdf

Медуллярный рак щитовидной железы (МРЩЖ) составляет около 5% всех карцином щитовидной железы и в 20–30% случаев имеет наследственную природу. Синдром множественных эндокринных неоплазий 2 типа (МЭН2) помимо МРЩЖ может включать феохромоцитому, гиперпаратиреоз и другие проявления. Разработанный нами междисциплинарный банк данных (МБД) представляет собой специализированный ресурс для хранения, накопления и последующего анализа данных по пациентам с МРЩЖ и синдромами МЭН2. МБД позволяет собирать данные из любых источников (первичное звено, медучреждения различного уровня, федеральные центры), обеспечивает внутренний автоматизированный контроль качества и количества вносимых данных, учет которых необходим для повышения эффективности диагностики, лечения и реабилитации пациентов. МБД является интегрированной цифровой платформой, содержащей справочные материалы для врачей, позволяющей объединять доказательный клинический опыт по пациентам, обеспечивающей возможность экспертной поддержки врачебных решений, а в перспективе – цифровую матрицу для машинного обучения и фундамент для развития искусственных нейронных сетей.

Ключевые слова:
медуллярный рак щитовидной железы, синдром множественных эндокринных неоплазий, эндокринология, онкология, банк данных, междисциплинарный подход, анализ данных, medullary thyroid cancer, multiple endocrine neoplasia syndrome, endocrinology, oncology, data bank, multidisciplinary approach, data mining

Литература:
1.Zhang J, Walsh MF, Wu G, et al. Germline mutations in predisposition genes in pediatric cancer. N Engl J Med. 2015;373(24):2336-2346. doi: https://doi.org/10.1056/NEJMoa1508054.
2.Samuel J, Thomas A. Etiology of cancer. In: W. Marsh R De, Samuel J, Jacob G, et al, editors. The essentials of clinical oncology. New Delhi: Jaypee Brothers Medical Publishers (P) Ltd; 2005. pp. 10-19. doi: https://doi.org/10.5005/jp/books/10971_2.
3.Turnbull C, Sud A, Houlston RS. Cancer genetics, precision prevention and a call to action. Nat Genet. 2018;50(9):1212-1218. doi: https://doi.org/10.1038/s41588-018-0202-0. Erratum in: Nat Genet. 2019;51(1):196.
4.Accardo G, Conzo G, Esposito D, et al. Genetics of medullary thyroid cancer: an overview. Int J Surg. 2017;41 Suppl 1: S2-S6. doi: https://doi.org/10.1016/j.ijsu.2017.02.064.
5.Mannelli M, Canu L, Ercolino T, et al. Diagnosis of endocrine disease: SDHx mutations: beyond pheochromocytomas and paragangliomas. Eur J Endocrinol. 2018;178(1):R11-R17. doi: https://doi.org/10.1530/EJE-17-0523.
6.Румянцев П.О., Языкова Д.Р., Слащук К.Ю., и др. Персонализированная диагностика хромаффинных опухолей (феохромоцитома, параганглиома) в онкоэндокринологии // Эндокринная хирургия. – 2018. – T.12. – №1. – С.19-39. [Rumyantsev PO, Yazykova DR, Slashchuk KY, et al. Personalized diagnostics of chromaffin tumors (pheochromocytoma, paraganglioma) in oncoendocrinology. Endocrine surgery. 2018;12(1):19-39. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.14341/serg9731.
7.Da Silva KR, Costa R, Crevelari ES, et al. Glocal clinical registries: pacemaker registry design and implementation for global and local integration – methodology and case study. PLoS One. 2013;8(7):e71090. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0071090.
8.Boffa DJ, Rosen JE, Mallin K, et al. Using the National Cancer Database for outcomes research: a review. JAMA Oncol. 2017;3(12):1722-1728. doi: https://doi.org/10.1001/jamaoncol.2016.6905.
9.Hu QL, Ellis RJ, Ko CY. Databases for surgical health services research: national cancer database. Surgery. 2018;165(3): 499-500. doi: https://doi.org/10.1016/j.surg.2018.01.006.
10.Doll KM, Rademaker A, Sosa JA. Practical guide to surgical data sets: surveillance, epidemiology, and end results (SEER) database. JAMA Surg. 2018;153(6):588-589. doi: https://doi.org/10.1001/jamasurg.2018.0501.
11.Kiernan CM, Whiteside MA, Solorzano CC. Cancer registries: can we improve the quality of thyroid cancer data? Ann Surg Oncol. 2017;24(5):1202-1207. doi: https://doi.org/10.1245/s10434-016-5612-6.
12.Mehra S, Tuttle RM, Milas M, et al. Database and registry research in thyroid cancer: striving for a new and improved national thyroid cancer database. Thyroid. 2015;25(2): 157-168. doi: https://doi.org/10.1089/thy.2014.0270.
13.Mohanty S, Bilimoria KY. Comparing national cancer registries: the National Cancer Data Base (NCDB) and the surveillance, epidemiology, and end results (SEER) program. J Surg Oncol. 2014;109(7):629-630. doi: https://doi.org/10.1002/jso.23568.
14.Schmidt M, Schmidt SA, Sandegaard JL, et al. The Danish National Patient Registry: a review of content, data quality, and research potential. Clin Epidemiol. 2015;7:449-490. doi: https://doi.org/10.2147/CLEP.S91125.
15.Anazawa T, Miyata H, Gotoh M. Cancer registries in Japan: National Clinical Database and site-specific cancer registries. Int J Clin Oncol. 2015;20(1):5-10. doi: https://doi.org/10.1007/s10147-014-0757-4.
16.Levay C. Policies to foster quality improvement registries: lessons from the Swedish case. J Intern Med. 2016;279(2): 160-172. doi: https://doi.org/10.1111/joim.12438.
17.Бельцевич Д.Г., Ванушко В.Э., Румянцев П.О., и др. Российские клинические рекомендации по диагностике и лечению высокодифференцированного рака щитовидной железы у взрослых, 2017 год // Эндокринная хирургия. – 2017. – T.11. – №1. – С. 6-27. [Beltsevich DG, Vanushko VE, Rumiantsev PO, et al. 2017 Russian clinical practice guidelines for differentiated thyroid cancer diagnosis and treatment. Endocrine surgery. 2017;11(1):6-27. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.14341/serg201716-27.
18.Chan KS, Fowles JB, Weiner JP. Electronic health records and the reliability and validity of quality measures: a review of the literature. Med Care Res Rev. 2010;67(5):503-527. doi: https://doi.org/10.1177/1077558709359007.
19.Haugen BR, Alexander EK, Bible KC, et al. 2015 American Thyroid Association management guidelines for adult patients with thyroid nodules and differentiated thyroid cancer: The American Thyroid Association Guidelines Task Force on Thyroid Nodules and Differentiated Thyroid Cancer. Thyroid. 2016;26(1):1-133. doi: https://doi.org/10.1089/thy.2015.0020.
20.Вальков М.Ю., Карпунов А.А., Коулман М.П., и др. Популяционный раковый регистр как ресурс для науки и практического здравоохранения // Экология человека. – 2017. – №5. – С. 54-62. [Valkov MYu, Karpunov AA, Coleman MP, et al. The population-based cancer registry as a resource for research and practical healthcare. Human ecology. 2017;(5):54-62. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.33396/1728-0869-2017-5-54-62.
21.Семакова Е.В., Ледовских Ю.А., Тишкина С.Н., и др. Статистический учет злокачественных новообразований в РФ: текущая ситуация и основные направления совершенствования // Медицинские технологии. Оценка и выбор. – 2018. – №4. – С. 19-24. [Semakova EV, Ledovskikh YA, Tishkina SN, et al. Statistical recording of malignant neoplasms in Russian Federation: current situation and main areas for improvement. Medical Technologies. Assessment and Choice. 2018;(4):19-24. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.31556/2219-0678.2018.34.4.019-024.

Interdisciplinary data bank in oncoendocrinology. Medullary thyroid cancer and type 2 multiple endocrine neoplasia syndromes

Medullary thyroid cancer (MTC) is about 5% of all thyroid carcinomas and is hereditary in 20–30% of cases. Multiple endocrine neoplasia syndrome type 2 (MEN2), in addition to medullary thyroid cancer, may include pheochromocytoma, hyperparathyroidism, and some other manifestations. The multidisciplinary data bank (MDB) developed by us is a specialized resource for storing, accumulating and subsequent analysis of data on patients with MTC and MEN2 syndromes. The MDB allows you to collect data from any sources (primary care, medical institutions at various levels, federal centers) and provides internal automated control of the quality and quantity of input data. It is necessary to keep a record of such data to improve the efficiency of diagnostics, treatment and rehabilitation of patients. MDB is an integrated digital platform containing reference materials for doctors, which allows combining evidence-based clinical experience in patients, and provides the opportunity for expert support of medical decisions. In the long run, it will help us organize digitally stored data for machine learning and lays the groundwork for the development of artificial neural networks.

Keywords:
медуллярный рак щитовидной железы, синдром множественных эндокринных неоплазий, эндокринология, онкология, банк данных, междисциплинарный подход, анализ данных, medullary thyroid cancer, multiple endocrine neoplasia syndrome, endocrinology, oncology, data bank, multidisciplinary approach, data mining