Ключевые маркеры диагностики минимальной остаточной болезни при множественной миеломе

Введение. Терапевтические достижения последних лет, постоянное появление новых лекарственных препаратов, которые позволяют достигать полной ремиссии, длительного периода без прогрессирования, диктуют необходимость контроля лечения с помощью мониторинга остаточной болезни при множественной миеломе. Мониторингом множественной миеломы считается обнаружение небольшого количества опухолевых клеток после проведенной терапии, которые могут быть причиной рецидива заболевания, т.е. контроль минимальной остаточной болезни (МОБ). В данной статье рассмотрены ключевые маркеры (CD45, CD56 и CD19) МОБ множественной миеломы при первичной диагностике и после индукционной терапии. Существуют различные диагностические методы исследования, с помощью которых можно достоверно оценивать ответ на терапию и прогнозировать возникновение рецидива. Основными методами обнаружения МОБ являются аллель-специфическая полимеразная цепная реакция, секвенирование нового поколения и многоцветная проточная цитометрия, которая получила наиболее широкое применение. Это довольно быстрый, количественный, чувствительный и доступный метод, используемый как для первичной диагностики множественной миеломы, так и для мониторинга МОБ. При первичной диагностике важное значение имеет выявление аберрантного иммунофенотипа для правильной последующей оценки МОБ при множественной миеломе. Определение МОБ множественной миеломы считается важной составляющей в ходе терапии перед аутотрансплантацией гемопоэтических стволовых клеток, для оценки эффективности проведенной терапии, контроля и прогноза заболевания.

Цель исследования – изучение ключевых маркеров (CD45, CD56 и CD19) диагностики МОБ у больных множественной миеломой.

Материалы и методы. Исследование проведено у 59 больных множественной миеломой. У всех пациентов, помимо стандартных методов диагностики и стадирования заболевания, выполнялось исследование морфологии костного мозга (миелограмма) и иммунофенотипа. Методом диагностики МОБ была 8-цветная проточная цитометрия с использованием панели моноклональных антител для диагностики плазмоклеточных опухолей Euro-Flow 2012 г.

Результаты. Оценена МОБ по маркерам CD45, CD56 и CD19 у больных множественной миеломой после индукционной терапии. Частота МОБ-позитивности по CD45 составила 87,5 %, по CD56 – 97,5 %, по CD19 – 95,5 %. Частота установления МОБ-негативного статуса по CD45 составила 12,5 %, по CD56 – 2,5 %, по CD19 – 4,5 %.

Заключение. Применение комплекса этих маркеров позволяет наиболее точно установить МОБ-негативный статус с учетом первичного иммунофенотипа злокачественных плазматических клеток.

1. Рукавицын О.А., Поп В.П. Множественная миелома. В кн.: Гематология. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2015. C. 550. [Rukavitsyn O.A., Pop V.P. Multiple myeloma. In: Hematology. Moscow: GEOTAR-Media, 2015. P. 550. (In Russ.)].

2. Менделеева Л.П., Вотякова О.М., Рехтина И.Г. и др. Множественная миелома. Клинические рекомендации. Современная Онкология 2020;22(4):6–28.

3. Palumbo A., Anderson K. Multiple myeloma. N Engl J Med 2011;364(11): 1046–60. DOI: 10.1056/NEJMra1011442.

4. Teras L.R., DeSantis C.E., Cerhan J.R. et al. 2016 US lymphoid malignancy statistics by World Health Organization subtypes. CA Cancer J Clin 2016;66(6):443–59. DOI: 10.3322/caac.21357.

5. Siegel R.L., Miller K.D., Jemal A. Cancer statistics, 2016. CA Cancer J Clin 2016;66(1):7–30. DOI: 10.3322/caac.21332.

6. Furukawa Y., Kikuchi J. Molecular pathogenesis of multiple myeloma. Int J Clin Oncol 2015;20(3):413–22. DOI: 10.1007/s10147-015-0837-0.

7. Kuehl W.M., Bergsagel P.L. Molecular pathogenesis of multiple myeloma and its premalignant precursor. J Clin Invest 2012;122(10):3456–63. DOI: 10.1172/JCI61188.

8. Morgan G.J., Walker B.A., Davies F.E. The genetic architecture of multiple myeloma. Nat Rev Cancer 2012;12(5):335–48. DOI: 10.1038/nrc3257.

9. Fonseca R., Bergsagel P.L., Drach J. et al. International Myeloma Working Group molecular classification of multiple myeloma: Spotlight review. Leukemia 2009;23(12):2210–21. DOI: 10.1038/leu.2009.174.

10. Абрамова А.В., Абдуллаев А.О., Азимова М.Х. и др. Алгоритмы диагностики и протоколы лечения заболеваний системы крови. Том 2. Под ред. В.Г. Савченко. М.: Практика, 2018. С. 407–434.

11. Kazandjian D. Multiple myeloma epidemiology and survival: A unique malignancy. Semin Oncol 2016;43(6):676–81. DOI: 10.1053/j.seminoncol.2016.11.004.

12. Attal M., Harousseau J.I. Role of autologous stem-cell transplantation in multiple myeloma. Best Pract Res Clin Haematol 2007;20(4):747–59. DOI: 10.1016/j.beha.2007.09.006.

13. Paiva B., Cedena M.T., Puig N. et al. Minimal residual disease monitoring and immune profiling in multiple myeloma in elderly patients. Blood 2016;127(25):3165–74. DOI: 10.1182/blood-2016-03-705319.

14. Botta C., Pérez Ruiz C., Goicoechea I. et al. Single-cell characterization of the multiple myeloma (MM) immune microenvironment identifies CD27-negative T cells as potential source of tumor-reactive lymphocytes. Blood 2019;134(Suppl 1):506. DOI: 10.1182/blood-2019-123974.

15. Kawano Y., Roccaro A.M., Ghobrial I.M., Azzi J. Multiple myeloma and the immune microenvironment. Curr Cancer Drug Targets 2017;17(9):806–18. DOI: 10.2174/1568009617666170214102301.

16. Malek E., de Lima M., Letterio J.J. et al. Myeloid-derived suppressor cells: the green light for myeloma immune escape. Blood Rev 2016;30(5):341–8. DOI: 10.1016/j.blre.2016.04.002.

17. Leone P., Berardi S., Frassanito M.A. et al. Dendritic cells accumulate in the bone marrow of myeloma patients where they protect tumor plasma cells from CD8+ T-cell killing. Blood 2015;126(12):1443–51. DOI: 10.1182/blood-2015-01-623975.

18. Gu J., Liu J., Chen M. et al. Longitudinal flow cytometry Identified “minimal residual disease” (MRD) evolution patterns for predicting the prognosis of patients with transplanteligible multiple myeloma. Biol Blood Marrow Transplant 2018;24(12):2568–74. DOI: 10.1016/j.bbmt.2018.07.040.