Значимые факторы риска развития рака слизистой оболочки рта у населения Алтайского края

Актуальность. Плоскоклеточный рак головы и шеи, включая рак полости рта и ротоглотки, является седьмым по распространенности видом рака, на долю которого приходится более 660 000 новых случаев и 325 000 смертей ежегодно во всем мире. Изучение взаимозависимости и взаимодействия неблагоприятных факторов, их связи с развитием заболевания и создание математических моделей расчета риска развития заболевания может быть использовано для скрининга и первичной профилактики злокачественных новообразований (ЗНО).

Цель исследования. Определить значимые факторы риска развития ЗНО слизистой оболочки полости рта у жителей Алтайского края и разработать математическую модель расчета риска развития заболевания.

Материалы и методы. В ходе работы обследовано 184 пациента с раком слизистой оболочки рта. Группу контроля составили 416 пациентов – здоровых добровольцев без онкологической патологии в настоящий момент и в анамнезе. Всем лицам, включенным в исследование, проводился анализ по 39 факторам, которые могут оказывать влияние на развитие заболевания. Проведен статистический анализ для определения значимых на территории Алтайского края факторов. Для создания модели расчета риска были использованы метод бинарной логистической регрессии, ROC-анализ.

Результаты. При сравнении данных, полученных в основной группе и группе контроля, выявили различия по 19 из 39 исследуемых факторов. Однако при дальнейшей разработке модели расчета риска рака слизистой полости рта установлено значимое влияние на развитие заболевания только пяти из них. При этом увеличение возраста, факт курения, количество выкуренных сигарет и выпитого алкоголя резко повышают риск, а профессиональная деятельность, связанная с умственным трудом, его снижают. Полученная формула показала высокую прогностическую точность (площадь под кривой ROC (AUC)-0,91; среднеквадратическая ошибка a-0,024; интервал доверия 95% от 0,856 до 0,955; z-статистика -17,50; уровень значимости P (площадь = 0,5) < 0,001). Чувствительность и специфичность теста высокая.

Заключение. Разработанная модель потенциально может помочь в скрининге и диагностике рака полости рта у населения Алтайского края на основе полученных данных. Результаты показывают, что данная технология может предоставить врачам-стоматологам и медицинским работникам простой инструмент, основанный на знании факторов риска.

1. Johnson DE, Burtness B, Leemans CR, Lui VWY, Bauman JE, Grandis JR. Head and neck squamous cell carcinoma. Nature Reviews. Disease Primers. 6(1):92. doi: 10.1038/s41572-020-00224-3. Erratum in: Nat Rev Dis Primers. 2023 Jan 19;9(1):4. doi: 10.1038/s41572-023-00418-5

2. Sung H, Ferlay J, Siegel RL, Laversanne M, Soerjomataram I, Jemal A, et al. Global cancer statistics 2020: Globocan estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA. CA Cancer J Clin. 2021;71(3):209-249. doi: 10.3322/caac.21660

3. Global Age-Standardized Rate (World) per 100 000, Incidence, Both sexes, in 2022.Oropharynx. Global Cancer Observatory. Режим доступа: https://gco.iarc.fr/today/en/dataviz/maps-heatmap?mode=population&cancers=3

4. Закирова АА, Решетов ИВ, Истранов АЛ, Сукорцева НС. Функциональные результаты и качество жизни после реконструкции органов полости рта аутотрансплантатами. Сибирский онкологический журнал. 2023;22(3):36-48. doi: 10.21294/1814-4861-2023-22-3-36-48

5. Светицкий ПВ. Радикальное удаление распространенного рака полости рта и ротоглотки. Южнороссийский онкологический журнал. 2021;2(2):15-21. doi: 10.37748/2686-9039-2021-2-2-2

6. Красавина ЕА, Чойнзонов ЕЛ, Кульбакин ДЕ, Алексеев ВА. Коррекция нарушений приема пищи у больных раком полости рта и ротоглотки после реконструктивно-пластических операций. Опухоли головы и шеи. 2021;11(2):41-49. doi: 10.17650/2222-1468-2021-11-2-41-49

7. Vigneswaran N, Williams MD. Epidemiologic trends in head and neck cancer and aids in diagnosis. Oral Maxillofacial Surgery Clin North Am. 2014;26(2):123–41. doi: 10.1016/j.coms.2014.01.001

8. Chamoli A, Gosavi AS, Shirwadkar UP, Wangdale KV, Behera SK, Kurrey NK, et al. Overview of oral cavity squamous cell carcinoma: Risk factors, mechanisms, and diagnostics. Oral Oncol. 2021;121:105451. doi: 10.1016/j.oraloncology.2021.105451

9. Tomar SL. Duration of Cigarette Smoking Is a Stronger Risk Factor Than Number of Cigarettes Smoked per Day for Head and Neck Cancer, and Quitting Dramatically Lowers the Risk. J Evid Based Dent Pract. 2020;20(1):101419. doi: 10.1016/j.jebdp.2020.101419

10. Roswall N, Weiderpass E. Alcohol as a risk factor for cancer: existing evidence in a global perspective. J Prev Med Public Health. 2015;48(1):1-9. doi: 10.3961/jpmph.14.052

11. Драпкина ОМ, Максимов СА, Шальнова СА, Баланова ЮА, Имаева АЭ, Куценко ВА, и др. Распространенность и динамика курения в России по данным исследования ЭССЕ-РФ. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2023;22(S8):20-29. doi: 10.15829/1728-8800-2023-3790

12. Tran Q, Maddineni S, Arnaud EH, Divi V, Megwalu UC, Topf MC, et al. Oral cavity cancer in young, non-smoking, and non-drinking patients: A contemporary review. Crit Rev Oncol Hematol. 2023;190:104112. doi: 10.1016/j.critrevonc.2023.104112

13. Wang H, Chen L, Qian J, Chen L, Lan M, Zhuang J, et al. [Association between hypertension and oral cancer prognosis in non-smoking and non-drinking women]. Wei Sheng Yan Jiu. 2021;50(6):944-951 (In Chinese). doi: 10.19813/j.cnki.weishengyanjiu.2021.06.012

14. Uddin S, Singh A, Mishra V, Agrawal N, Gooi Z, Izumchenko E. Molecular drivers of oral cavity squamous cell carcinoma in non-smoking and non-drinking patients: what do we know so far? Oncol Rev. 2022;16(1):549. doi: 10.4081/oncol.2022.549

15. Koo K, Mouradov D, Angel CM, Iseli TA, Wiesenfeld D, McCullough MJ, et al. Genomic Signature of Oral Squamous Cell Carcinomas from Non-Smoking Non-Drinking Patients. Cancers (Basel). 2021;13(5):1029. doi: 10.3390/cancers13051029

16. Wolfer S, Kunzler A, Foos T, Ernst C, Leha A, Schultze-Mosgau S. Gender and risk-taking behaviors influence the clinical presentation of oral squamous cell carcinoma. Clin Exp Dent Res. 2022;8(1):141-151. doi: 10.1002/cre2.523

17. Conway DI, Purkayastha M, Chestnutt IG. The changing epidemiology of oral cancer: Definitions, trends, and risk factors. British Dental Journal. 2018;225(9):867-873. doi: 10.1038/sj.bdj.2018.922

18. Thomas SJ, Penfold CM, Waylen A, Ness AR. The changing aetiology of head and neck squamous cell cancer: a tale of three cancers? Clinical Otolaryngology. 2018;43(4):999-1003. doi: 10.1111/coa.13144

19. Золотых МА, Билялов АИ, Нестерова АИ, Гимранов АМ, Филина ЮВ, Ризванов АА, и др. Рак молочной железы: генетические факторы персонального риска. Современная онкология. 2023;25(2):190-198. doi: 10.26442/18151434.2023.2.202110

20. Красько ОВ, Ревтович МЮ, Иванов АВ. Прогнозирование и принятие решений на основе модели нелинейных рисков при лечении рака желудка. Информатика. 2024;21(1):65-82. doi: 10.37661/1816-0301-2024-21-1-65-82

21. Клюкина ЛА, Соснова ЕА, Ищенко АА, Давыдов ММ. Возможности прогнозирования индивидуального риска развития рака шейки матки у женщин репродуктивного возраста с помощью математического моделирования. Опухоли женской репродуктивной системы. 2024;20(2):90-98. doi: 10.17650/1994-4098-2024-16-2-90-98

22. Schonberg MA, Karamourtopoulos M, Pinheiro A, Davis RB, Sternberg SB, Mehta TS, et al. Variation in Breast Cancer Risk Model Estimates Among Women in Their 40s Seen in Primary Care. J Womens Health (Larchmt). 2022;31(4):495-502. doi: 10.1089/jwh.2021.0299

23. Liao W, Coupland CAC, Burchardt J, Baldwin DR; DART initiative; Gleeson FV, et al. Predicting the future risk of lung cancer: development, and internal and external validation of the CanPredict (lung) model in 19·67 million people and evaluation of model performance against seven other risk prediction models. Lancet Respir Med. 2023;11(8):685-697. doi: 10.1016/S2213-2600(23)00050-4

24. Young K, Bulosan H, Baksa J, Jeong Y, Buenconsejo-Lum LE, Birkeland AC. Oral Cancer Disparities in the Outer US-affiliated Pacific Islands. Laryngoscope. 2023;133(8):1899-1905. doi: 10.1002/lary.30419

25. Qaisi M, Vorrasi J, Lubek J, Ord R. Multiple primary squamous cell carcinomas of the oral cavity. J Oral Maxillofac Surg. 2014;72(8):1511-6. doi: 10.1016/j.joms.2014.03.012

26. Чернышев ВМ, Воевода МИ, Стрельченко ОВ, Шалыгина ЛС, Мингазов ИФ. О состоянии здоровья населения и здравоохранения Сибирского федерального округа в период пандемии (некоторые итоги 2020 года). Сибирский научный медицинский журнал. 2021;41(6):101-109. doi: 10.18699/SSMJ20210612

27. Ковригин АО, Лубенников ВА, Колядо ИБ, Вихлянов ИВ, Лазарев АФ, Шойхет ЯН. Оценка заболеваемости злокачественными новообразованиями мужского населения алтайского края, находившегося в зоне влияния семипалатинского полигона при проведении первого испытания, в отдаленном периоде. Сибирский онкологический журнал. 2021;20(6):7-12. doi: 10.21294/1814-4861-2021-20-6-7-12

28. Нечунаев ВП, Агеев АГ, Панасьян АУ, Сахран МЕ, Лазарев АФ. Эпидемиологические аспекты заболеваемости раком желудка и кардии в Алтайском крае. Бюллетень медицинской науки. 2017;(2):72-78. doi: 10.31684/2541-8475.2017.2(6).72-78

29. Alhazmi A, Alhazmi Y, Makrami A, Masmali A, Salawi N, Masmali K, Patil S. Application of artificial intelligence and machine learning for prediction of oral cancer risk. J Oral Pathol Med. 2021;50(5):444-450. doi: 10.1111/jop.13157

30. Alabi RO, Elmusrati M, Sawazaki-Calone I, Kowalski LP, Haglund C, Coletta RD, et al. Comparison of supervised machine learning classification techniques in prediction of locoregional recurrences in early oral tongue cancer. Int J Med Informatics. 2020;136:104068. doi: 10.1016/j.ijmedinf.2019.104068

31. Krishna Rao S, Mejia GC, Logan RM, Kulkarni M, Kamath V, Fernandes DJ, et al. A screening model for oral cancer using risk scores: development and validation. Community Dent Oral Epidemiol. 2016;44(1):76-84. doi: 10.1111/cdoe.12192