Сайт издательства «Медиа Сфера»
содержит материалы, предназначенные исключительно для работников здравоохранения. Закрывая это сообщение, Вы подтверждаете, что являетесь дипломированным медицинским работником или студентом медицинского образовательного учреждения.

Алина Борисовна Тимурзиева

ФГБНУ «Национальный научно-исследовательский институт общественного здоровья имени Н.А. Семашко» Министерства науки и высшего образования Российской Федерации

Зудин А.Б.

ФГБНУ «Национальный научно-исследовательский институт общественного здоровья им. Н.А. Семашко»

Спектральный анализ в метаболомике новообразований кожи

Авторы:

Тимурзиева А.Б., Зудин А.Б.

Подробнее об авторах

Прочитано: 1158 раз


Как цитировать:

Тимурзиева А.Б., Зудин А.Б. Спектральный анализ в метаболомике новообразований кожи. Клиническая дерматология и венерология. 2025;24(3):277‑283.
Timurzieva AB, Zudin AB. Spectral analysis in metabolomics of skin neoplasms. Russian Journal of Clinical Dermatology and Venereology. 2025;24(3):277‑283. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/klinderma202524031277

Рекомендуем статьи по данной теме:
Стра­те­гии ди­аг­нос­ти­ки пос­тко­вид­но­го син­дро­ма. Про­фи­лак­ти­чес­кая ме­ди­ци­на. 2025;(6):126-130
Се­лек­тив­ная ней­ро­де­ге­не­ра­ция при бо­лез­ни Пар­кин­со­на. Жур­нал нев­ро­ло­гии и пси­хи­ат­рии им. С.С. Кор­са­ко­ва. 2026;(2):23-31

Введение

Рак кожи является одним из самых распространенных в общей популяции населения [1]. Так, меланома кожи занимает 17-е место по распространенности в мире с самой высокой заболеваемостью и смертностью в Европе, при этом в Азии уровень заболеваемости меланомой ниже, а уровень смертности выше [2]. У немеланомного рака кожи (НМРК) самая высокая заболеваемость в Северной Америке, наибольшее количество смертей зарегистрировано в Азии, при этом в Австралии и Новой Зеландии самые высокие показатели заболеваемости базально-клеточной карциномой кожи (БКК) [2]. В Российской Федерации БКК относится к наиболее распространенным немеланоцитарным опухолям кожи — 2 млн случаев в год [3]. Плоскоклеточная карцинома кожи (ПКК) занимает 2-е место по распространенности среди населения европеоидной расы, при этом на долю ПКК приходится от 20 до 50% всех случаев рака кожи [4]. Определенную настороженность следует проявлять к развитию невусов, которые могут быть как пигментными, так и беспигментными. При этом клиницисту важно обнаружить процесс малигнизации опухоли на ранней стадии, в связи с чем становится актуальным поиск инновационных методов диагностики опухолей кожи. В данном случае интерес представляет спектральный анализ — изучение феномена комбинационного рассеяния света в ранней диагностике маркеров как доброкачественного, так и злокачественного опухолевого процесса [5].

Цель исследования — анализ некоторых данных метаболомики при новообразованиях кожи и обоснование перспективы использования комбинационного рассеяния света в идентификации маркеров злокачественного процесса.

Материал и методы

В ходе исследования применяли аналитический метод и метод анализа отечественной и зарубежной литературы, а также порядков, стандартов и клинических рекомендаций.

Результаты и обсуждение

Строение кожи и развитие опухоли

Исследование процессов, происходящих в тканях кожи в норме, является основой для понимания возникновения патологического процесса, так как в данном случае меняются соотношение компонентов тканей и их молекулярный состав. Так, в зоне эпидермиса кератиноциты образуют связи между клетками через десмосомы. Далее кератиноциты могут мигрировать в зернистый слой с гранулами кератогиалина, которые содержат филлагрин, позволяющий объединяться кератиновым нитям. В дерме находятся фибробласты, и она содержит в основном коллаген, однако в ней есть также эластин, кровеносные сосуды, нервы и потовые железы. НМРК может сформироваться либо из внутреннего слоя эпидермиса (базально-клеточного слоя), и тогда образуется БКК, либо из верхней части эпидермиса, что приводит к появлению ПКК. Меланома же развивается в меланоцитах кожи, которые находятся в дермально-эпидермальном пространстве [6]. Разделить слои кожи согласно их компонентам можно с использованием конфокальной спектроскопии комбинационного рассеяния света, хотя и существуют определенные сложности между дифференциацией эпидермиса и дермы. Определение глубины проникновения в различные слои кожи является важным с позиций идентификации стадии опухолевого процесса, соответственно, метаболомные различия в слоях кожи могут быть полезны с точки зрения определения изменений, происходящих в ней при патологии [1]. В базальном слое кожи содержатся кератиноциты, меланоциты и клетки Лангерганса и Меркеля; кератиноциты вырабатывают кератин и липиды. Меланоциты имеют нейральное происхождение и синтезируют меланин. Меланин образуется во время преобразования тирозина в диоксифенилаланин с участием фермента тирозиназы. Клетки Лангерганса — это дендритные клетки, которые выполняют иммунную функцию. Клетки Меркеля относятся к механорецепторам. В свою очередь дерма состоит из двух слоев соединительной ткани, сосочкового и сетчатого, которые сливаются без четкой границы. Сетчатый слой состоит из пучков коллагеновых волокон; понимание анатомии кожи позволяет интерпретировать некоторые метаболические процессы в коже в норме и при патологии, которые могут быть идентифицированы в последующем методом спектрального анализа. Гиподерма содержит в основном жировую ткань, соответственно, в этом случае следует обратить внимание на липиды в нормальной коже для понимания изменений, которые возникают при опухолевом процессе в ней. Для обеспечения основных функций кожи оболочка ее клеток поддерживает водный барьер с участием белков и липидов. В данном аспекте интерес представляет соотношение различных форм гликосфинголипидов, фосфолипидов и церамидов [7].

В роговом слое эпидермиса главным компонентом является кератин. С использованием конфокальной микроскопии in vivo представляется возможным получать изображения живой ткани в реальном времени с высоким разрешением без инвазивного воздействия на ткань, в том числе послойно. Конфокальная микроскопия in vivo служит вспомогательным инструментом для проведения диагностики опухолей кожи, так как позволяет оценить ее морфологию. При этом комбинационное рассеяние света дает подробную информацию о молекулярном составе кожи. Определение компонентов кожи в норме и при опухолях может служить диагностическим критерием при построении алгоритма идентификации типа патологического процесса. Соотношение полос комбинационного рассеяния света, содержания воды, липидов, белков и других компонентов дает информацию о происходящем в ткани формировании злокачественного процесса [8]. Экспрессия определенных классов кератина связана с созреванием и дифференцировкой клеток. Это играет важную роль в патогенезе ПКК и БКК. По данному компоненту также можно судить о типе опухоли при использовании спектрального анализа [9]. Кератины представляют собой весьма разнообразное семейство белков цитоскелета и важных маркеров дифференцировки эпителиальных клеток [10].

При формировании опухоли, в частности ПКК, важную роль приобретает функция кератиноцитов, кератинизации и кератина в данном процессе. Данный белок играет важнейшую роль в патогенезе ПКК. Так, при обнаружении его на величине волнового числа 1654 см1 при идентификации ПКК можно прогнозировать развитие рака на ранней его стадии, когда визуально определить сформировавшуюся опухоль не представляется возможным. Подобную корреляцию можно провести со всеми компонентами тканей кожи в норме и при патологии. Компоненты тканей при БКК, ПКК и в норме различаются, что было отмечено в ходе проведения конфокальной микроспектроскопии комбинационного рассеяния света в диагностике новообразований кожи [5].

При рассмотрении патогенеза НМРК, к которому относятся БКК и ПКК, следует обратить внимание на изменения во внеклеточном матриксе, которые могут служить основой для метастазирования опухолевых клеток и прогрессирования развития опухоли. В данном случае значимую роль играют различные типы коллагена, поскольку изменения в нем (в его типах, как качественном, так и количественном составе), а также в трансмембранном белке и структурном компоненте внеклеточного матрикса могут влиять на степень инвазивности рака. Поскольку коллаген состоит из множества аминокислот, отдельного внимания заслуживает обнаружение каждой из них при проведении дифференциации тканей кожи в норме и при патологии. Как было показано в предыдущем исследовании [5], линия коллагена (валина, пролина) на величине волнового числа 940 см1 свидетельствует о большем его содержании в норме, чем при ПКК. При этом при ПКК обнаруживается большое количество фенилаланина с характерной линией на величине волнового числа 1004 см–1. На величине волнового числа 1302 см1 обнаруживаются липиды и белки, в частности в норме в коже обнаружено большее количество триглицеридов. Некоторых компонентов, таких как нуклеиновые кислоты, отмечено больше при БКК, чем в норме, на величине волнового числа 1336 см–1. На величине волнового числа 1554 см1 продемонстрировано большее содержание таких компонентов, как триптофан, дезоксимиоглобин, при ПКК по сравнению с нормой и БКК, что также можно считать диагностическим критерием [5]. Липидов, регистрируемых на величине волнового числа 2850 см–1, отмечается больше в норме и меньше при ПКК, при этом кератина больше, согласно данным комбинационного рассеяния света, при ПКК, по сравнению с БКК и нормой. При раке кожи в ткани обнаруживается меньше триолеина по сравнению с его количеством в нормальной коже. Наиболее информативными были соотношения интенсивностей полос комбинационного рассеяния света на величинах волновых чисел 1268, 1336 и 1445 см1 при дифференциации интактной кожи от ПКК и БКК. При этом в диапазоне высоких волновых чисел 2850, 2880 и 2930 см1 отмечено высокое соотношение белки/липиды в опухолях на обеих длинах волн возбуждения, что может служить диагностическим критерием. Более того, снижение интенсивности на величине волновых чисел 1248 и 1268 см1 было связано со значительно более низким содержанием коллагена в ПКК и БКК [5], что опосредовано ролью металлопротеиназ в деградации коллагена [5, 11, 12]. Обнаружение коллагена и его различных типов, а также определенных аминокислот методом спектрального анализа в ткани опухоли позволит в будущем прогнозировать ее тип. Это еще один маркер, который может быть использован для идентификации ПКК методом спектрального анализа. Так, при БКК визуализируется сниженная экспрессия коллагена XVII в клетках [13, 14].

Роль аминокислот в метаболизме опухолей

Что касается метаболизма при развитии новообразования, то следует обратить внимание на гликолиз и цикл трикарбоновых кислот и роль аминокислот в нем. Поскольку аминокислоты играют важнейшую роль при осуществлении окислительно-восстановительного баланса [15], в ходе регуляции обмена энергии в клетках, биосинтеза необходимых компонентов и поддержания гомеостаза, обнаружение определенных видов аминокислот и их метаболитов при развитии опухолевого процесса может открыть новые этапы в онкогенезе и роль спектрального анализа для идентификации патологического процесса на ранней его стадии. Такие аминокислоты, как валин, лейцин и изолейцин, могут рассматриваться как альтернативные источники органических молекул, поддерживающие цикл трикарбоновых кислот [16]. Помимо этого, отдельного внимания заслуживает синтез нуклеотидов: как пуринов, так и пиримидинов. Глицин, глутамин и аспартат являются донорами углерода и азота для осуществления биосинтеза пуринов [17]. Свой вклад вносят в качестве дополнительных источников углерода для азотистых оснований глицин, серин и метионин, соответственно, при обнаружении этих компонентов в ходе спектрального анализа можно судить об избыточном или недостаточном синтезе аминокислот и нуклеотидов, в результате чего мы можем определить особенности онкогенеза и его выраженности, в том числе пролиферации клеток злокачественного роста. Обнаружение производных аминокислот свидетельствует о прогрессировании опухолевого процесса и вероятности повышения метастатического потенциала клеток. Помимо этого, важное значение в онкогенезе приобретают ферменты — трансаминазы, которые способствуют взаимопревращению аминокислот. Пролиферация опухолевых клеток приводит к накоплению активных форм кислорода, которые могут повредить макромолекулы и в конечном счете привести к гибели клетки. Исследование спектрального анализа тканей в корреляции с их компонентами при различной патологии может быть информативно для понимания процесса онкогенеза в части взаимосвязи аминокислот и метаболизма рака. Соответственно, при обнаружении определенных видов аминокислот при ПКК и БКК методом спектрального анализа представляется возможным идентифицировать тип патологического процесса в будущем на ранней его стадии. Каждая аминокислота играет определенную роль в онкогенезе различных видов опухолей [18]. Так, лейцин важен в патогенезе и метаболизме опухоли при меланоме [19]. Помимо этого, аминокислоты участвуют в синтезе белков, липидов и нуклеиновых кислот. Аспартат и глутамин являются основными аминокислотами, участвующими в синтезе пиримидина. Аминокислоты обеспечивают углерод и азот для синтеза нуклеиновых кислот. Помимо своей основной роли в биосинтезе азотистых метаболитов, аминокислоты могут поставлять атомы углерода для биосинтеза липидов. Анализ цикла трикарбоновых кислот и участия различных аминокислот в процессах в клетке при онкогенезе может быть полезным при дифференциации типов опухолей между собой. Такие аминокислоты, как глутаминовая, аминокислоты с разветвленными боковыми цепями (лейцин, изолейцин и валин) и треонин, участвуют в цикле трикарбоновых кислот, что приводит к высвобождению АТФ и обеспечению энергии клеткам опухоли [20]. Метаболизм таких аминокислот, как тирозин (Tyr) и фенилаланин (Phe), а также других аминокислот важен в развитии меланомы, при этом особое значение приобретает не только качественный, но и количественный состав аминокислот [21]. Опухолевые клетки изменяют метаболизм для поддержания высокого уровня пролиферации. Помимо гликолиза и глутаминолизиса, аминокислоты участвуют в биосинтезе жирных кислот при развитии меланомы. При этом также важны такие компоненты, как ацетат, пируват, и состав аминокислот в ткани меланомы. Степень пролиферации клеток и анализ главных ее компонентов определяют различие между быстро и медленно прогрессирующим ростом меланомы [22]. Некоторые аминокислоты, например триптофан, могут выступать в качестве биомаркера, связанного с метаболизмом аминокислот, так как он является чувствительным и специфическим индикатором процесса окисления в клетках и поддержания гомеостаза [23]. Фенилаланин, в свою очередь, влияет на синтез и секрецию белка [24]. Каждая из аминокислот может рассматриваться в перспективе в качестве биомаркера рака, так как нарушение метаболизма определенных аминокислот не только инициирует опухолевый процесс, но и способствует его прогрессированию, определяет инвазивность опухоли, ее тип и метастатический потенциал клеток. Данные маркеры могут быть использованы для идентификации ПКК методом спектрального анализа с применением комбинационного рассеяния света. В патогенезе ПКК важное значение приобретает метаболизм аланина, аспартата и глутамата, глутатиона, аргинина, пролина, пирувата, глицерофосфолипидов, эфирных липидов, холина, а также биосинтез валина, лейцина и изолейцина и др. Лактат, валин, аланин, аспартат, креатин, тирозин и глутамин — одни из ключевых энергетических метаболитов, участвующих в росте и пролиферации ПКК [25]. Метаболомный анализ компонентов тканей показал, что гликолиз, цикл трикарбоновых кислот и метаболизм аминокислот играют центральную роль в метаболизме ПКК [26], соответственно, определение этих маркеров методом комбинационного рассеяния света в перспективе поможет определять тип опухоли, его стадию и возможность метастазирования.

Роль липидов в метаболомике опухолей кожи

Липиды являются структурными компонентами, участвующими в энергетическом метаболизме клеток, регуляции энзимной системы, трансмембранного транспорта, а также пролиферации, дифференцировки и апоптоза клеток. Изменения в метаболизме липидов могут приводить к высокой скорости пролиферации клеток. Липиды, например фосфатидилсерины, можно рассматривать в качестве биомаркеров рака [27, 28]. Фосфатидилхолины и их метаболиты способствуют усилению пролиферации и апоптоза клеток [29]. Изменения в составе фосфолипидов клеток при развитии опухолей могут служить источником информации о заболевании и его прогрессировании [30, 31], соответственно, умение интерпретировать данные метаболизма фосфолипидов в клетках опухолей кожи может служить важным инструментом в ранней диагностике рака, когда опухоль еще не сформировалась, но биомаркеры появились и могут быть зарегистрированы с использованием комбинационного рассеяния света. Подобный анализ может быть применен, например, в диагностике меланомы [31, 32]. Некоторыми авторами описана методика масс-спектрометрии в сочетании со сканирующей электронной микроскопией для визуализации пространственного распределения различных видов молекул, от рогового слоя до дермы. Результаты демонстрируют содержание церамида и насыщенных длинноцепочечных жирных кислот в роговом слое и сульфата холестерина в зоне эпидермиса [33]. Определение компонентов интактной кожи поможет разработать референсные значения ее молекулярного состава для сравнения с опухолями кожи методом спектрального анализа. По содержанию и составу фосфолипидного профиля можно судить о типах рака, в частности при идентификации меланомы [34].

Кератин в метаболизме опухолей кожи

При ПКК может увеличиваться содержание кератина в эпидермисе [35], таким образом, можно использовать его в качестве биомаркера при спектральном анализе. Отдельного внимания заслуживает метаболизм гемоглобина и миоглобина в канцерогенезе [36, 37].

Нуклеиновые кислоты и нуклеотиды в метаболизме опухолей кожи

Повреждение ДНК клетки может также способствовать инициации опухолевого роста, при этом изменяется количество нуклеотидов [38, 39]. Немаловажную роль в процессе онкогенеза играет экспрессия определенных микроРНК в клетках кожи, в частности при развитии ПКК и меланомы [40, 41]. При развитии меланомы особое внимание следует обратить на содержание меланина в меланоцитах в сравнительном аспекте с невусами. В частности, важно дифференцировать как злокачественные, так и доброкачественные пигментные и беспигментные новообразования кожи для определения дальнейшей тактики ведения пациента, что возможно в перспективе при определении меланина в клетках кожи методом комбинационного рассеяния света. Поскольку в настоящее время активно развиваются технологии искусственного интеллекта в медицине [42], анализ компонентов ткани кожи с использованием спектроскопии комбинационного рассеяния света может в перспективе быть использован в комбинации с его возможностями для распознавания патологического процесса при формировании опухолей кожи [43].

Заключение

При знании метаболомики новообразований кожи и других опухолей, возможно, определение качественного и количественного состава тканей методом спектрального анализа поможет установить тип опухоли, ее инвазивность, склонность к метастазированию и прогрессированию. Определение биомаркеров опухолей кожи на ранней стадии методом комбинационного рассеяния света позволит использовать данный метод в качестве скринингового в будущем. Использование базы спектральных данных, полученных методом комбинационного рассеяния света, в совокупности с машинным обучением и искусственным интеллектом может стать полезным вспомогательным инструментарием врача, позволяющим осуществлять дифференциальную диагностику опухолевых заболеваний различной локализации.

Участие авторов:

Концепция и дизайн исследования: Тимурзиева А.Б.

Написание текста: Тимурзиева А.Б., Зудин А.Б.

Ответственность за целостность всех частей статьи: Тимурзиева А.Б., Зудин А.Б.

Редактирование, дополнения, замечания: Зудин А.Б.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Authors’ participation:

Concept and design of the study: Timurzieva A.B.

Text writing: Timurzieva A.B., Zudin A.B.

Responsibility for the integrity of all parts of the manuscript: Timurzieva A.B., Zudin A.B.

Revising the manuscript, additions, comments: Zudin A.B.

Литература / References:

  1. Vardaki MZ, Seretis K, Gaitanis G, Bassukas ID, Kourkoumelis N. Assessment of Skin Deep Layer Biochemical Profile Using Spatially Offset Raman Spectroscopy. Appl Sci. 2021;11:9498. https://doi.org/10.3390/app11209498
  2. Amdad Hossain Roky, Mohammed Murshedul Islam, Abu Mohammed Fuad Ahasan, Md Saqline Mostaq, Md Zihad Mahmud, Mohammad Nurul Amin, Md Ashiq Mahmud. Overview of skin cancer types and prevalence rates across continents. Cancer Pathogenesis and Therapy. 2024;3(2):89-100  https://doi.org/10.1016/j.cpt.2024.08.002
  3. Решетов И.В., Маторин О.В., Бабаскина Н.В. Клинические характеристики и возможности лекарственной терапии неоперабельного местно-распространенного и метастатического базальноклеточного рака кожи. Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. 2014;3(2):44-48. 
  4. Que SKT, Zwald FO, Schmults CD. Cutaneous squamous cell carcinoma: Incidence, risk factors, diagnosis, and staging. J Am Acad Dermatol. 2018;78(2):237-247.  https://doi.org/10.1016/j.jaad.2017.08.059
  5. Rimskaya E, Gorevoy A, Shelygina S, Perevedentseva E, Timurzieva A, Saraeva I, Melnik N, Kudryashov S, Kuchmizhak A. Multi-Wavelength Raman Differentiation of Malignant Skin Neoplasms. Int J Mol Sci. 2024;25(13):7422. https://doi.org/10.3390/ijms25137422
  6. Zaidi MR, Fisher DE & Rizos H. Biology of melanocytes and primary melanoma. In CM Balch, MB Atkins, C Garbe, JE Gershenwald, AC Halpern, JM Kirkwood, GA McArthur, JF Thompson & AJ Sober (Eds.). Cutaneous melanoma. 2020;6(1):3-40.  https://doi.org/10.1007/978-3-030-05070-2_42
  7. Yousef H, Alhajj M, Fakoya AO, Sharma S. Anatomy, Skin (Integument), Epidermis. 2024 Jun 8. In: StatPearls [Internet]. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing; 2024.
  8. Caspers PJ, Lucassen GW, Puppels GJ. Combined in vivo confocal Raman spectroscopy and confocal microscopy of human skin. Biophys J. 2003;85(1): 572-580.  https://doi.org/10.1016/S0006-3495(03)74501-9
  9. Robinson JK. Expression of keratin proteins in deeply invasive basal and squamous cell carcinoma: an immunohistochemical study. J Dermatol Surg Oncol. 1987;13(3):283-294.  https://doi.org/10.1111/j.1524-4725.1987.tb03951.x
  10. Kurokawa I, Takahashi K, Moll I, Moll R. Expression of keratins in cutaneous epithelial tumors and related disorders-distribution and clinical significance. Exp Dermatol. 2011;20(3):217-228.  https://doi.org/10.1111/j.1600-0625.2009.01006.x
  11. Сайтбурханов Р.Р., Кубанов А.А., Кондрахина И.Н., Плахова К.И. Молекулярно-генетические маркеры рецидивирования базальноклеточного рака кожи. Вестник дерматологии и венерологии. 2022;98(6):39-47.  https://doi.org/10.25208/vdv1358
  12. Feng X, Fox MC, Reichenberg JS, Lopes FCPS, Sebastian KR, Markey MK, Tunnell JW. Biophysical basis of skin cancer margin assessment using Raman spectroscopy. Biomed Opt Express. 2018;10(1):104-118.  https://doi.org/10.1364/BOE.10.000104
  13. Parikka M, Kainulainen T, Tasanen K, Bruckner-Tuderman L, Salo T. Altered expression of collagen XVII in ameloblastomas and basal cell carcinomas. J Oral Pathol Med. 2001;30:589-595.  https://doi.org/10.1034/j.1600-0714.2001.301003.x
  14. Jones VA, Patel PM, Gibson FT, Cordova A, Amber KT. The Role of Collagen XVII in Cancer: Squamous Cell Carcinoma and Beyond. Front Oncol. 2020;10:352.  https://doi.org/10.3389/fonc.2020.00352
  15. Choi BH, Coloff JL. The Diverse Functions of Non-Essential Amino Acids in Cancer. Cancers (Basel). 2019;11(5):675.  https://doi.org/10.3390/cancers11050675
  16. Green CR, et al. Branched-chain amino acid catabolism fuels adipocyte differentiation and lipogenesis. Nat Chem Biol. 2016;12:15-21. 
  17. Zhang Y, Morar M, Ealick SE. Structural biology of the purine biosynthetic pathway. Cell Mol Life Sci. 2008;65:3699-3724.
  18. Tamas L, Szentkuti G, Eros M, Danos K, Brauswetter D, Szende B, et al. Differential biomarker expression in head and neck cancer correlates with anatomical localization. Pathol Oncol Res. 2011;17:721-727.  https://doi.org/10.1007/s12253-011-9376-9
  19. Sheen JH, Zoncu R, Kim D, Sabatini DM. Defective regulation of autophagy upon leucine deprivation reveals a targetable liability of human melanoma cells in vitro and in vivo. Cancer Cell. 2011;19:613-628. 
  20. Lieu EL, Nguyen T, Rhyne S, Kim J. Amino acids in cancer. Exp Mol Med. 2020;52(1):15-30.  https://doi.org/10.1038/s12276-020-0375-3
  21. Fu YM, Meadows GG. Specific amino acid dependency regulates the cellular behavior of melanoma. J Nutr. 2007;137(6 Suppl 1):1591S-1596S; dis. 1597S-1598S. https://doi.org/10.1093/jn/137.6.1591S
  22. Wasinger C, Hofer A, Spadiut O, Hohenegger M. Amino Acid Signature in Human Melanoma Cell Lines from Different Disease Stages. Sci Rep. 2018;8(1):6245. https://doi.org/10.1038/s41598-018-24709-0
  23. Wei Y, Jia C, Lan Y, et al. The association of tryptophan and phenylalanine are associated with arsenic-induced skin lesions in a Chinese population chronically exposed to arsenic via drinking water: a case–control study. BMJ Open. 2019;9:e025336. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2018-025336
  24. Zhou MM, Wu YM, Liu HY, Liu JX. Effects of phenylalanine and threonine oligopeptides on milk protein synthesis in cultured bovine mammary epithelial cells. J Anim Physiol Anim Nutr (Berl). 2015;99(2):215-220.  https://doi.org/10.1111/jpn.12246
  25. Righi V, Reggiani C, Tarentini E, Mucci A, Paganelli A, Cesinaro AM, Mataca E, Kaleci S, Ferrari B, Meleti M, Magnoni C. Metabolomic Analysis of Actinic Keratosis and SCC Suggests a Grade-Independent Model of Squamous Cancerization. Cancers (Basel). 2021;13(21):5560. https://doi.org/10.3390/cancers13215560
  26. Mei L, Ying L, Wang H, Xu G, Ye X, Yang G. H NMR-based metabolomics of skin squamous cell carcinoma and peri-tumoral region tissues. J Pharm Biomed Anal. 2022;212:114643. https://doi.org/10.1016/j.jpba.2022.114643
  27. Szlasa W, Zendran I, Zalesińska A, Tarek M, Kulbacka J. Lipid composition of the cancer cell membrane. J Bioenerg Biomembr. 2020;52(5):321-342.  https://doi.org/10.1007/s10863-020-09846-4
  28. Kook E, Kim D-H. Elucidating the Role of LipidMetabolism-Related Signal Transduction and Inhibitors in Skin Cancer. Metabolites. 2024;14:309.  https://doi.org/10.3390/metabo14060309
  29. Podo F, Paris L, Cecchetti S, Spadaro F, Abalsamo L, Ramoni C, Ricci A, Pisanu ME, Sardanelli F, Canese R, Iorio E. Activation of Phosphatidylcholine-Specific Phospholipase C in Breast and Ovarian Cancer: Impact on MRS-Detected Choline Metabolic Profile and Perspectives for Targeted Therapy. Front Oncol. 2016;6:171.  https://doi.org/10.3389/fonc.2016.00171
  30. Kalady MF, White RR, Johnson JL, Tyler DS, Seigler HF. Thin Melanomas. Predictive Lethal Characteristics From a 30-Year Clinical Experience. Ann Surg. 2003;238(4):528-537. 
  31. Łuczaj W, Dobrzyńska I, Skrzydlewska E. Differences in the phospholipid profile of melanocytes and melanoma cells irradiated with UVA and treated with cannabigerol and cannabidiol. Sci Rep. 2023;13(1):16121. https://doi.org/10.1038/s41598-023-43363-9
  32. Sandru A, Voinea S, Panaitescu E, Blidaru A. Survival rates of patients with metastatic malignant melanoma. J Med Life. 2014;7:572-576. 
  33. Sjövall P, Skedung L, Gregoire S, Biganska O, Clément F, Luengo GS. Imaging the distribution of skin lipids and topically applied compounds in human skin using mass spectrometry. Sci Rep. 2018;8(1):16683. https://doi.org/10.1038/s41598-018-34286-x
  34. Stoica C, Ferreira AK, Hannan K, Bakovic M. Bilayer Forming Phospholipids as Targets for Cancer Therapy. Int J Mol Sci. 2022;23:5266. https://doi.org/10.3390/ijms23095266
  35. Souto EB, de Souza ALR, Dos Santos FK, Sanchez-Lopez E, Cano A, Zielińska A, Staszewski R, Karczewski J, Gremião MPD, Chorilli M. Lipid Nanocarriers for Hyperproliferative Skin Diseases. Cancers (Basel). 2021; 13(22):5619. https://doi.org/10.3390/cancers13225619
  36. Elsherbiny ME, Shaaban M, El-Tohamy R, Elkholi IE, Hammam OA, Magdy M, Allalunis-Turner J, Emara M. Expression of Myoglobin in Normal and Cancer Brain Tissues: Correlation With Hypoxia Markers. Front Oncol. 2021;11:590771. https://doi.org/10.3389/fonc.2021.590771
  37. Yasemin Benderli Cihan, Halit Baykan, Kemal Özyurt, Hasan Mutlu. An evaluation of hemoglobin and hematocrit levels among the patients with skin cancer and healthy individuals. Türk Biyokimya Dergisi [Turkish Journal of Biochemistry–Turk J Biochem]. 2014;39(3):401-402.  https://doi.org/10.5505/tjb.2014.92668
  38. Namazi H, Kulish VV, Delaviz F, Delaviz A. Diagnosis of skin cancer by correlation and complexity analyses of damaged DNA. Oncotarget. 2015;6(40): 42623-42631. https://doi.org/10.18632/oncotarget.6003
  39. Melnikova VO, Ananthaswamy HN. Cellular and molecular events leading to the development of skin cancer. Mutat Res. 2005;571(1-2):91-106.  https://doi.org/10.1016/j.mrfmmm.2004.11.015
  40. García-Sancha N, Corchado-Cobos R, Pérez-Losada J, Cañueto J. MicroRNA dysregulation in cutaneous squamous cell carcinoma. Int J Mol Sci. 2019;20(9):2181.
  41. Khan NH, Mir M, Qian L, Baloch M, Ali Khan MF, Rehman AU, Ngowi EE, Wu DD, Ji XY. Skin cancer biology and barriers to treatment: Recent applications of polymeric micro/nanostructures. J Adv Res. 2021;36:223-247.  https://doi.org/10.1016/j.jare.2021.06.014
  42. Потекаев Н.Н., Доля О.В., Фриго Н.В., Атабиева А.Я., Майорова Е.М. Искусственный интеллект в медицине. Общие положения. Философские аспекты. Клиническая дерматология и венерология. 2022;21(6): 749-756.  https://doi.org/10.17116/klinderma202221061749
  43. Lunter D, Klang V, Kocsis D, Varga-Medveczky Z, Berkó S, Erdő F. Novel aspects of Raman spectroscopy in skin research. Exp Dermatol. 2022; 31(9):1311-1329. https://doi.org/10.1111/exd.14645

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.