Head and Neck TumorsHead and Neck TumorsОпухоли головы и шеи2222-14682411-4634Publishing House ABV Press91010.17650/2222-1468-2023-13-3-10-23DIAGNOSIS AND TREATMENT OF HEAD AND NECK TUMORSДИАГНОСТИКА И ЛЕЧЕНИЕ ОПУХОЛЕЙ ГОЛОВЫ И ШЕИProblems of follicular thyroid carcinoma diagnosticsПроблемы диагностики фолликулярного рака щитовидной железыhttps://orcid.org/0000-0001-9401-5737TitovS. E.ТитовС. Е.
Russian Federation

8/2 Akademika Lavrentieva Prospekt, Novosibirsk 630090,

Bld. 36, Research and Production zone, Novosibirsk-117 630117 

630090 Новосибирск, проспект Академика Лаврентьева, 8/2,

630117 Новосибирск-117, Научно-производственная зона, корп. 36

https://orcid.org/0000-0001-5559-9872LukyanovS. A.ЛукьяновС. А.
Russian Federation

Sergey A. Lukyanov

64 Vorovsky St., Chelyabinsk 454092

Сергей Анатольевич Лукьянов 

454092 Челябинск, ул. Воровского, 64

 

111lll@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-6694-9030SergiykoS. V.СергийкоС. В.
Russian Federation

64 Vorovsky St., Chelyabinsk 454092

454092 Челябинск, ул. Воровского, 64

https://orcid.org/0000-0002-3799-9407VeryaskinaYu. A.ВеряскинаЮ. А.
Russian Federation

8/2 Akademika Lavrentieva Prospekt, Novosibirsk 630090,

10 Akademika Lavrentieva Prospekt, Novosibirsk 630090

630090 Новосибирск, проспект Академика Лаврентьева, 8/2,

454092 Челябинск, ул. Воровского, 64

https://orcid.org/0000-0003-4186-8108IlyinaT. E.ИльинаТ. Е.
Russian Federation

64 Vorovsky St., Chelyabinsk 454092

454092 Челябинск, ул. Воровского, 64

https://orcid.org/0000-0002-3659-7510KozorezovE. S.КозорезоваЕ. С.
Russian Federation

Lit. A, Bld. 2, 8 Oleko Dundicha St., St. Petersburg 192283

192283 Санкт-Петербург, ул. Олеко Дундича, 8, корп. 2, лит. А

https://orcid.org/0000-0002-7817-9069VorobyovS. L.ВоробьевС. Л.
Russian Federation

Lit. A, Bld. 2, 8 Oleko Dundicha St., St. Petersburg 192283

192283 Санкт-Петербург, ул. Олеко Дундича, 8, корп. 2, лит. А

Institute of Molecular and Cellular Biology of the Siberian Branch of the Russian Academy of SciencesФГБУ «Институт молекулярной и клеточной биологии Сибирского отделения Российской академии наук»Vector-BestАО «Вектор-Бест»South Ural State Medical University, Ministry of Health of RussiaФГБОУ ВО «Южно-Уральский государственный медицинский университет» Минздрава РоссииFederal Research Center Institute of Cytology and Genetics of the Siberian branch of the Russian Academy of SciencesФГБУ «Федеральный исследовательский центр “Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук”»National Center for Clinical Morphological DiagnosticsООО «Национальный центр клинической морфологической диагностики»1212202313310231112202311122023Copyright ©; 2023, Titov S.E., Lukyanov S.A., Sergiyko S.V., Veryaskina Y.A., Ilyina T.E., Kozorezov E.S., Vorobyov S.L.Copyright ©; 2023, Титов С.Е., Лукьянов С.А., Сергийко С.В., Веряскина Ю.А., Ильина Т.Е., Козорезова Е.С., Воробьев С.Л.2023Titov S.E., Lukyanov S.A., Sergiyko S.V., Veryaskina Y.A., Ilyina T.E., Kozorezov E.S., Vorobyov S.L.Титов С.Е., Лукьянов С.А., Сергийко С.В., Веряскина Ю.А., Ильина Т.Е., Козорезова Е.С., Воробьев С.Л.https://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://ogsh.abvpress.ru/jour/article/view/910

Introduction. Follicular thyroid cancer is much less common than papillary cancer. Nevertheless, the main difficulties in preoperative diagnosis are associated with this morphological type. A fine needle aspiration biopsy is not able to distinguish a benign follicular adenoma from a follicular carcinoma, which forces surgeons to perform diagnostic resection of the thyroid gland in all patients with a cytological conclusion «follicular tumor».

Aim. To search for microRNAs specific to follicular cancer by sequencing a new generation.

Materials and methods. The data of patients with a preoperative cytological conclusion «follicular tumor» operated at the Chelyabinsk Center for Endocrine Surgery from 2021 to 2022 were analyzed. Histological preparations were reviewed twice by pathologists. Genome sequencing was performed in 8 histological samples of follicular cancer and 8 samples of follicular adenoma. The expression levels of the selected microRNAs were compared with 198 archived cytological samples of various types of thyroid tumors.

Results. The risk of malignancy at the cytological conclusion «follicular tumor» was 25.4 % (error 74.6 %). Follicular cancer was first detected in 36 patients, the incidence was 0.68 new cases per 100 thousand population per year. The diagnosis of «follicular cancer» was confirmed by 3 morphologists in 8 (36.4 %) cases. Sequencing revealed the 5 most distinct microRNAs between follicular cancer and follicular adenoma: miR-625, miR-323a, let-7a, let-7c and miR-574. The level of errors in the differentiation of follicular adenoma and follicular cancer using the microRNAs we selected was 21 % (35 % with cross-validation).

Conclusion. Molecular genetic research at the preoperative stage, aimed at differentiating follicular cancer and follicular adenoma, in comparison with cytological research has a greater, but insufficient accuracy for making a final clinical decision.

Введение. фолликулярный рак щитовидной железы встречается значительно реже папиллярного. тем не менее основные трудности в дооперационной диагностике связаны именно с этим морфологическим типом. тонкоигольная аспирационная биопсия неспособна отличить доброкачественную фолликулярную аденому от фолликулярной карциномы, что вынуждает хирургов выполнять диагностическую резекцию щитовидной железы у всех пациентов с цитологическим заключением «фолликулярная опухоль».

Цель исследования – поиск специфических для фолликулярного рака микроРНК с помощью секвенирования нового поколения.

Материалы и методы. проанализированы данные пациентов с дооперационным цитологическим заключением

«фолликулярная опухоль», прооперированных в челябинском центре эндокринной хирургии с 2021 по 2022 г. гистологические препараты дважды пересматривались экспертами-патологами. секвенирование генома выполнено в 8 гистологических образцах фолликулярного рака и 8 образцах фолликулярной аденомы. уровни экспрессии отобранных микроРНК сравнивали со 198 архивными цитологическими образцами различных типов опухолей щитовидной железы.

Результаты. Риск злокачественности при цитологическом заключении «фолликулярная опухоль» составил 25,4 % (ошибка 74,6 %). фолликулярный рак был впервые установлен у 36 пациентов, заболеваемость составила 0,68 случая на 100 тыс. населения в год. Диагноз «фолликулярный рак» подтвержден 3 морфологами в 8 (36,4 %) случаях. секвенирование позволило выявить 5 наиболее различающихся между фолликулярным раком и фолликулярной аденомой микроРНК: miR-625, miR-323a, let-7a, let-7c и miR-574. уровень ошибок при дифференцировке фолликулярной аденомы и фолликулярного рака с помощью выбранных нами микроРНК составил 21 % (при кросс-валидации 35 %).

Заключение. молекулярно-генетическое исследование на дооперационном этапе, направленное на дифференцировку фолликулярного рака и фолликулярной аденомы, по сравнению с цитологическим исследованием имеет большую, но недостаточную для принятия окончательного клинического решения точность.

follicular thyroid cancerfollicular thyroid adenomamicroRNAmolecular diagnosticsmass parallel sequencingфолликулярный рак щитовидной железыфолликулярная аденома щитовидной железы, микроРНК, молекулярная диагностика, массовое параллельное секвенированиеThe research was carried out within the framework of the state task (Unified State information system for accounting of research, development and technological works for civil purposes, No. 121040100268-9) and at the expense of a grant from the Russian Science Foundation (grant No. 20-14-00074-P).Исследование выполнено в рамках государственного задания (Единая государственная информационная система учета научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ гражданского назначения, № 121040100268-9) и за счет гранта Российского научного фонда (грант № 20-14-00074-П)Bongiovanni M., Spitale A., Faquin W.C. et al. The Bethesda System for reporting thyroid cytopathology: a meta-analysis. Acta Cytol 2012;56(4):333–9. DOI: 10.1159/000339959Cibas E.S., Ali S.Z. The 2017 Bethesda System for reporting thyroid cytopathology. Thyroid 2017;27(11):1341–6. DOI: 10.1089/thy.2017.0500Schneider D.F., Cherney Stafford L.M., Brys N. et al. Gauging the extent of thyroidectomy for indeterminate thyroid nodules: an oncologic perspective. Endocr Pract 2017;23(4):442–50. DOI: 10.4158/EP161540.ORStewardson P., Eszlinger M., Paschke R. Diagnosis of endocrine disease: usefulness of genetic testing of fine-needle aspirations for diagnosis of thyroid cancer. Eur J Endocrinol 2022;187(3):R41–52. DOI: 10.1530/EJE-21-1293Patel K.N., Yip L., Lubitz C.C. et al. The American Association of Endocrine Surgeons Guidelines for the definitive surgical management of thyroid disease in adults. Ann Surg 2020;271(3):e21–93. DOI: 10.1097/SLA.0000000000003580Silaghi C.A., Lozovanu V., Georgescu C.E. et al. Thyroseq v3, Afirma GSC, and microRNA panels versus previous molecular tests in the preoperative diagnosis of indeterminate thyroid nodules: a systematic review and meta-analysis. Front Endocrinol (Lausanne) 2021;12:649522. DOI: 10.3389/fendo.2021.649522Wang M.M., Beckett K., Douek M. et al. Diagnostic value of molecular testing in sonographically suspicious thyroid nodules. J Endocr Soc 2020;4(9):bvaa081. DOI: 10.1210/jendso/bvaa081Azizi G., Keller J.M., Mayo M.L. et al. Shear wave elastography and Afirma™ gene expression classifier in thyroid nodules with indeterminate cytology: a comparison study. Endocrine 2018;59(3):573–84. DOI: 10.1007/s12020-017-1509-9Patel K.N., Angell T.E., Babiarz J. et al. Performance of a genomic sequencing classifier for the preoperative diagnosis of cytologically indeterminate thyroid nodules. JAMA Surg 2018;153(9):817–24. DOI: 10.1001/jamasurg.2018.1153Titov S.E., Lukyanov S.A., Kozorezova E.S. et al. Validation of preoperative diagnosis of malignant thyroid tumors using a molecular classifier. Voprosy onkologii = Oncology Issues 2022;68(6):741–51. (In Russ.). DOI: 10.37469/0507-3758-2022-68-6-741-751Титов С.Е., Лукьянов С.А., Козорезова Е.С. и др. Валидация дооперационной диагностики злокачественных опухолей щитовидной железы с помощью молекулярного классификатора. Вопросы онкологии 2022;68(6):741–51. DOI: 10.37469/0507-3758-2022-68-6-741-751Xing M., Liu R., Liu X. et al. BRAF V600E and TERT promoter mutations cooperatively identify the most aggressive papillary thyroid cancer with highest recurrence. J Clin Oncol 2014;32(25):2718–26. DOI: 10.1200/JCO.2014.55.5094Xing M. Clinical utility of RAS mutations in thyroid cancer: a blurred picture now emerging clearer. BMC Med 2016;14:12. DOI: 10.1186/s12916-016-0559-9Song Y.S., Park Y.J. Genomic characterization of differentiated thyroid carcinoma. Endocrinol Metab (Seoul) 2019;34(1):1–10. DOI: 10.3803/EnM.2019.34.1.1De Martino M., Esposito F., Capone M. et al. Noncoding RNAs in thyroid-follicular-cell-derived carcinomas. Cancers (Basel) 2022;14(13):3079. DOI: 10.3390/cancers14133079Macfarlane L.A., Murphy P.R. MicroRNA: biogenesis, function and role in cancer. Curr Genomics 2010;11(7):537–61. DOI: 10.2174/138920210793175895Santiago K., Chen Wongworawat Y., Khan S. Differential microRNA-signatures in thyroid cancer subtypes. J Oncol 2020;2020:2052396. DOI: 10.1155/2020/2052396Wojtas B., Ferraz C., Stokowy T. et al. Differential miRNA expression defines migration and reduced apoptosis in follicular thyroid carcinomas. Mol Cell Endocrinol 2014;388(1–2):1–9. DOI: 10.1016/j.mce.2014.02.011Stokowy T., Wojtaś B., Fujarewicz K. et al. miRNAs with the potential to distinguish follicular thyroid carcinomas from benign follicular thyroid tumors: results of a meta-analysis. Horm Metab Res 2014;46(3):171–80. DOI: 10.1055/s-0033-1363264Weber F., Teresi R.E., Broelsch C.E. et al. A limited set of human microRNA is deregulated in follicular thyroid carcinoma. J Clin Endocrinol Metab 2006;91(9):3584–91. DOI: 10.1210/jc.2006-0693Dom G., Frank S., Floor S. et al. Thyroid follicular adenomas and carcinomas: molecular profiling provides evidence for a continuous evolution. Oncotarget 2017;9(12):10343–59. DOI: 10.18632/oncotarget.23130Titov S., Demenkov P.S., Lukyanov S.A. et al. Preoperative detection of malignancy in fine-needle aspiration cytology (FNAC) smears with indeterminate cytology (Bethesda III, IV) by a combined molecular classifier. J Clin Pathol 2020;73(11):722–7. DOI: 10.1136/jclinpath-2020-206445Titov S.E., Kozorezova E.S., Demenkov P.S. et al. Preoperative typing of thyroid and parathyroid tumors with a combined molecular classifier. Cancers 2021;13(2):237. DOI: 10.3390/cancers13020237Andrews S. FastQC: a quality control tool for high throughput sequence data. Available at: http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/Titov S.E., Ivanov M.K., Karpinskaya E.V. et al. miRNA profiling, detection of BRAF V600E mutation and RET-PTC1 translocation in patients from Novosibirsk oblast (Russia) with different types of thyroid tumors. BMC Cancer 2016;16:201. DOI: 10.1186/s12885-016-2240-2Chen C., Ridzon D.A., Broomer A.J. et al. Real-time quantification of microRNAs by stem-loop RT-PCR. Nucleic Acids Res 2005;33(20):e179. DOI: 10.1093/nar/gni178Livak K.J., Schmittgen T.D. Analysis of relative gene expression data using real-time quantitative PCR and the 2-ΔΔCt method. Methods 2001;25(4):402–8. DOI: 10.1006/meth.2001.1262Mercaldo N.D., Lau K.F., Zhou X.H. Confidence intervals for predictive values with an emphasis to case-control studies. Stat Med 2007;26(20):2170–83. DOI: 10.1002/sim.2677Pérez-Ortiz M., Torres-Jiménez M., Gutiérrez P.A. et al. Fisher score-based feature selection for ordinal classification: a social survey on subjective well-being. In: Hybrid Artificial Intelligent Systems. Ed. by F. Martínez-Álvarez, A. Troncoso, H. Quintián, E. Corchado. HAIS 2016. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 9648. Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-319-32034-2_50Kononenko I., Šimec E., Robnik-Sikonja M. Overcoming the myopia of inductive learning algorithms with RELIEFF. Applied Intelligence 1997;7(1):39–55. DOI: 10.1023/A:1008280620621Li J., Cheng K., Wang S. et al. Feature selection. ACM Computing Surveys 2017;50(6):1–45. DOI: 10.1145/3136625Bylesjö M., Rantalainen M., Cloarec O. et al. OPLS discriminant analysis: combining the strengths of PLS-DA and SIMCA classification. J Chemometrics 2006;20(8–10):341–51. DOI: 10.1002/cem.1006Thevenot E., Roux A., Xu Y. et al. Analysis of the human adult urinary metabolome variations with age, body mass index, and gender by implementing a comprehensive workflow for univariate and OPLS statistical analyses. J Proteome Res 2015;14(8):3322–35. DOI: 10.1021/acs.jproteome.5b00354Tenenhaus M. La raegression PLS. Paris, Editions Technip, 1998.Ricco R. TANAGRA: a free software for research and academic purposes. Proceedings of EGC’2005, RNTI-E-3. (In French). Available at: https://www.researchgate.net/publication/220786300_TANAGRA_un_logiciel_gratuit_pour_l'enseignement_et_la_recherche.Quinlan J.R. C4.5: programs for machine learning. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers Inc; 1993.Zinoviev A.Yu. Visualization of multidimensional data.Зиновьев А.Ю. Визуализация многомерных данных. Красноярск: Издательство КГТУ, 2000.McHenry C.R., Phitayakorn R. Follicular adenoma and carcinoma of the thyroid gland. Oncologist 2011;16(5):585–93. DOI: 10.1634/theoncologist.2010-0405Valderrabano P., Leon M.E., Centeno B.A. et al. Institutional prevalence of malignancy of indeterminate thyroid cytology is necessary but insufficient to accurately interpret molecular marker tests. Eur J Endocrinol 2016;174(5):621–9. DOI: 10.1530/EJE-15-1163Rosai J., Kuhn E., Carcangiu M.L. Pitfalls in thyroid tumour pathology. Histopathology 2006;49:107–20. DOI: 10.1111/j.1365-2559.2006.02451.xFranc B., de la Salmonière P., Lange F. et al. Interobserver and intraobserver reproducibility in the histopathology of follicular thyroid carcinoma. Hum Pathol 2003;34(11):1092–100. DOI: 10.1016/s0046-8177(03)00403-9Cipriani N.A., Nagar S., Kaplan S.P. et al. Follicular thyroid carcinoma: how have histologic diagnoses changed in the last halfcentury and what are the prognostic implications? Thyroid 2015;25(11):1209–16. DOI: 10.1089/thy.2015.0297