АНАЛИТИЧЕСКИЙ МЕТОД ПРОГНОЗА КИНЕТИКИ ВЫЖИВАЕМОСТИ ОНКОЛОГИЧЕСКИХ БОЛЬНЫХ ПРИ КОМБИНИРОВАННОЙ ЛУЧЕВОЙ ТЕРАПИИ

Целью работы является развитие аналитического метода прогноза кинетики выживаемости и продолжительности предстоящей жизни больных раком после комбинированной лучевой терапии на основе математической модели и  положений кинетической теории старения живых систем. Исходным материалом для исследования являлись медицинские статистические данные ФГБУ «Российский научный центр радиологии и хирургических технологий» Минздрава России (Санкт-Петербург) (РНЦРХТ) и математическая модель кинетической теории старения живых систем. Показатели качества жизни  — кинетика выживаемости и  продолжительность предстоящей жизни  — определяются решением дифференциальных уравнений, описывающих скорость старения однородной группы больных, учитывающих три основные этапы жизни, начиная с рождения,— «нормальную» (стандартную) жизнь до заболевания с вероятностью смерти по различным причинам, жизнь с дополнительным заболеванием раком, определяющим на этом этапе преимущественную причину вероятной смерти от рака, жизнь в процессе лечения и после его завершения. Каждому этапу жизни соответствуют свои параметры математической модели скорости старения, отражающей конкуренцию двух противоположно направленных процессов: накопления повреждений структурно-функциональных связей организма и их восстановления, скорость разрушения которых при заболеваниях раком возрастает. Параметры математической модели определяются статистической обработкой показателей здоровья, собранных в банках демографических данных ЦДИ РЭШ и медицинских в РНЦРХТ. В основе идеологии разработанной модели лежит установленная в опубликованных работах специалистов РНЦРХТ статистическая корреляция с выживаемостью: для больных раком предстательной железы — скорости роста уровня простатического специфического антигена (ПСА) (времени его удвоения — ВУПСА), для больных раком молочной железы — значения S-индекса (показателя степени радиационно-индуцированного распада ДНК проб крови in vitro) до начала лечения пациентов. Разработанный метод апробирован на примере прогноза кинетики выживаемости и  продолжительности предстоящей жизни больных, прошедших лечение с  применением лучевой терапии в РНЦРХТ для пациентов, сгруппированных по близким значениям ВУПСА и S-индекса. Возможность повышения точности прогноза при уменьшении числа физических лиц в группе обусловлена необходимостью иметь медико-демографическую информацию для каждого пациента и, прежде всего, о скорости роста раковой опухоли.

прогноз, продолжительность предстоящей жизни, выживаемость, смертность, рак предстательной железы, рак молочной железы, комбинированная и лучевая терапия, скорость старения, кинетическая теория

1. Жаринов Г.М., Богомолов О.А. Исходное время удвоения простатспецифического антигена: клиническое и прогностическое значение у больных раком предстательной железы // Онкоурология. 2014. № 1. С. 44–48. [Zharinov G.M., Bogomolov O.A. Iskhodnoe vremya udvoeniya prostatspecificheskogo antigena: klinicheskoe i prognosticheskoe znachenie u bol’nyh rakom predstatel’noj zhelezy. Onkourologiya, 2014, No. 1, рр. 44–48. (In Russ.)].

2. Жаринов Г.М. База данных больных раком предстательной железы // Свидетельство о регистрации базы данных № 2016620331. Правообладатель: Жаринов Геннадий Михайлович (RU). Автор: Жаринов Геннадий Михайлович (RU). Заявка № 201562 1209. Дата поступления 01 октября 2015 г. Дата государственной регистрации в Реестре баз данных 14 марта 2016 г. [Zharinov G.M. Baza dannyh bol’nyh rakom predstatel’noj zhelezy // Svidetel’stvo o registracii bazy dannyh № 2016620331. Pravoobladatel’: Zharinov Gennadij Mihajlovich (RU). Avtor: Zharinov Gennadij Mihajlovich (RU). Zayavka № 2015621209. Data postupleniya 01 oktyabrya 2015 g. Data gosudarstvennoj registracii v Reestre baz dannyh 14 marta 2016 g. (In Russ.)].

3. La Rochelle J.1, Amling C.L. Prostate cancer screening: what we have learned from the PLCO and ERSPC trials // Curr. Urol. Rep. 2010. May, Vol. 11 (3). Р. 198–201.

4. Hoffman R.M. Randomized trial results did not resolve controversies surrounding prostate cancer screening // Curr. Opin. Urol. 2010. May, Vol. 20 (3). Р. 189–193.

5. Sandblom G1., Varenhorst E., Rosell J., Löfman O., Carlsson P. Randomised prostate cancer screening trial: 20-year follow-up // BMJ. 2011. Mar. 31, Vol. 342. 1539 р.

6. Богомолов О.А., Жаринов Г.М., Школьник М.И. Динамика концентрации простат-специфического антигена — кинетика роста рака предстательной железы? // Вопросы онкологии. 2014. Т. 60, № 4. С. 437–448. [Bogomolov O.A., Zharinov G.M., Shkol’nik M.I. Dinamika koncentracii prostat-specificheskogo antigena — kinetika rosta raka predstatel’noj zhelezy? Voprosy onkologii, 2014, Vol. 60, No. 4, рр. 437–448 (In Russ.)].

7. Викторов А.А., Холоднов В.А. Кинетическая теория старения живых систем // Успехи геронтологии. 2013. Т. 26, № 1. С. 58–65. [Viktorov A.A., Holodnov V.A. Kineticheskaya teoriya stareniya zhivyh sistem. Uspekhi gerontologii, 2013, Vol. 26, No. 1, рр. 58–65 (In Russ.)].

8. Викторов А.А., Гладких В.Д., Ксенофонтов А.И., Морозова Е.Е. Прогнозирование экологических рисков здоровью населения на основе кинетической теории старения живых систем // Успехи геронтологии. 2014. Т. 27, № 1. С. 37–43. [Viktorov A.A., Gladkih V.D., Ksenofontov A.I., Morozova E.E. Prognozirovanie ehkologicheskih riskov zdorov’yu naseleniya na osnove kineticheskoj teorii stareniya zhivyh sistem. Uspekhi gerontologii, 2014, Vol. 27, No. 1, рр. 37–43 (In Russ.)].

9. Иванов С.Д. Прогнозирование эффективности лучевой терапии при комбинированном лечении онкологических больных // Вопросы онкологии. 2008. Т. 54, № 4. С. 483–489. [Ivanov S.D. Prognozirovanie ehffektivnosti luchevoj terapii pri kombinirovannom lechenii onkologicheskih bol’nyh. Voprosy onkologii, 2008, Vol. 54, No 4, рр. 483–489 (In Russ.)].

10. Геронтология in silico: становление новой дисциплины: Математические модели, анализ данных и вычислительные эксперименты: сборник научных трудов / под ред. Г. И. Марчука, В. Н. Ани - симова, А. А. Романюхи, А. И. Яшина. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний. 2007. 535 с. [Gerontologiya in silico: stanovlenie novoj discipliny: Matematicheskie modeli, analiz dannyh i vychislitel’nye ehksperimenty: sbornik nauchnyh trudov / pod red. G. I. Marchuka, V. N. Anisimova, A.A. Romanyuhi, A.I. Yаshina. Moscow: Izdatel’stvo BINOM. Laboratoriya znanij 2007, 535 р. (In Russ.)].

11. Центр демографических исследований Российской экономической школы (ЦДИ РЭШ). Сайт: demogr.nes.ru. [Centr demograficheskih issledovanij Rossijskoj ehkonomicheskoj shkoly (CDI REHSH). demogr.nes.ru (In Russ.)].