Никитин П.В.

ФГАУ «НМИЦ нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко» Минздрава России, ул. 4-я Тверская-Ямская, 16, Москва, Россия, 125047

Рыжова М.В.

ФГБУ "НИИ нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко" РАМН, Москва

Зубова И.В.

ФГАУ «Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко» Минздрава России, Москва, Россия

Панина Т.Н.

НИИ нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко РАМН, Москва

Шугай С.В.

ФГАУ «НМИЦ нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко» Минздрава России, ул. 4-я Тверская-Ямская, 16, Москва, Россия, 125047

Гетерогенность опухолевых клеток в глиобластомах

Журнал: Архив патологии. 2019;81(3): 27-36

Просмотров : 226

Загрузок : 12

Как цитировать

Никитин П. В., Рыжова М. В., Зубова И. В., Панина Т. Н., Шугай С. В. Гетерогенность опухолевых клеток в глиобластомах. Архив патологии. 2019;81(3):27-36.
Nikitin P V, Ryzhova M V, Zubova I V, Panina T N, Shugay S V. Heterogeneity of tumor cells in glioblastomas (in Russian only). Arkhiv Patologii. 2019;81(3):27-36.
https://doi.org/10.17116/patol20198103127

Авторы:

Никитин П.В.

ФГАУ «НМИЦ нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко» Минздрава России, ул. 4-я Тверская-Ямская, 16, Москва, Россия, 125047

Все авторы (5)

Гетерогенность опухолевых клеток является одним из наиболее серьезных вызовов в современной онкологии [1—3]. Различные популяции клеток с разными молекулярно-биологическими свойствами в рамках одной опухоли формируют ее особый профиль, уникальный для каждого пациента. Подобная гетерогенность, вероятно, связана с разным функциональным состоянием опухолевых клеток и разной их функциональной нагрузкой в ходе процессов опухолевого роста и прогрессии. В то же время оценка гетерогенности популяций опухолевых клеток в составе различных клеточных кластеров является очень важной задачей, позволяющей реализовывать инновационные персонализированные подходы к диагностике онкологических заболеваний.

В глиальных опухолях изучение гетерогенности клеточной популяции привело к выявлению в глиобластомах особого класса клеток — глиомных стволовых клеток (ГСК), которые по своим молекулярно-биологическим свойствам отличаются от окружающих их опухолевых клеток и формируют прогениторный клеточный пул, служащий источником появления новых опухолевых клеток [4]. При этом по своим генетическим и биологическим особенностям данная популяция схожа с нейрональными стволовыми клетками [5]. Многие авторы полагают, что именно ГСК являются главными виновниками нечувствительности опухоли к химио- и лучевой терапии, а также служат одной из основных причин рецидивирования злокачественных глиом после хирургического лечения [6]. Более того, было показано, что ГСК образуют скопления в областях с наиболее выраженными гипоксическими условиями, что отражает формирование ими внутри опухоли своеобразного клеточного стволового кластера [7]. В то же время вопрос гетерогенности опухолевой клеточной популяции, очевидно, изучен недостаточно. Можно предположить наличие различных популяций опухолевых клеток с разнообразными функциональными молекулярно-биологическими свойствами, входящих в состав одной опухоли. Они могут формировать отдельные кластеры или небольшие скопления в отдельных участках опухолевого узла, а могут распределяться более равномерно.

Необходимо отметить, что ряд вопросов клеточной гетерогенности в глиобластомах остается неизученным. Одним из традиционных маркеров пролиферативного потенциала исследуемой ткани является белок Ki-67. Интересным представляется изучение пролиферативного потенциала различных пулов клеток и выявление гетерогенности распределения данного показателя в отдельных клеточных популяциях.

С другой стороны, малоизученными остаются вопросы состояния процессов апоптоза и его ингибирования в различных популяциях опухолевых клеток и соотношения этих процессов с пролиферативным потенциалом в отдельных клеточных кластерах. Показано, что белок Bcl-2 обладает свойствами ингибирования процессов апоптоза и способствует выживанию опухолевых клеток, в том числе в глиобластоме [8].

Важное место в патогенезе онкологического процесса занимает и поддержание пролиферативного потенциала и пролиферативной активности клеток. Одним из факторов, обеспечивающих эти процессы в клетках глиобластомы, является белок BCL6. Он представляет собой ядерный фактор транскрипции, выступающий в качестве глобального регулятора экспрессии генома, способствующего реализации пролиферативных программ и инактивации антионкогенных механизмов, в том числе репарации ДНК и апоптоза [9].

В данной работе провели комплексную оценку функционального молекулярно-биологического статуса различных популяций опухолевых клеток. Для этого с помощью традиционных иммуногистохимических морфометрических методов и модифицированного варианта метода histoscore с применением модификации изображения и выделением отдельных клеточных кластеров оценили гетерогенность экспрессии пролиферативного маркера Ki-67, ингибитора процессов апоптоза Bcl-2, обеспечивающего выживание опухолевых клеток и поддержание их пролиферативного потенциала, белка BCL6 в различных популяциях опухолевых клеток в образцах глиобластомы.

Материал и методы

Формирование групп исследования

В ретроспективное, слепое, рандомизированное исследование включены 20 образцов опухолей от пациентов с установленным диагнозом глиобластомы без мутации в гене IDH1 (WHO Grade IV), проходивших хирургическое лечение в ФГАУ «НМИЦ нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко» в 2017 и 2018 г.

Характеристика групп исследования

Средний возраст пациентов на момент операции составлял 60,05±2,15 года, при этом мужчины составили 55% (n=11), женщины — 45% (n=9). Среди мужчин средний возраст на момент операции составлял 58,64±2,42 года, в то время как в группе женщин – 61,78±3,85 года.

Иммуногистохимическое исследование

Из парафиновых блоков с фиксированными в них образцами опухолей изготавливали срезы толщиной 3 мкм, депарафинировали с использованием ксилола и повторно гидратировали с помощью различных концентраций этанола, срезы высушивали в термостате при 45 °C. Затем срезы последовательно инкубировали с кроличьими моноклональными антителами к антигену Ki-67 человека (CONFIRM anti-Ki67, «Roche-Ventana»), мышиными моноклональными антителами к антигену человека Bcl-2 (CONFIRM anti-Bcl-2, «Roche-Ventana»), мышиными моноклональными антителами к антигену человека BCL6 (клон GI191E/A8, CellMarque, «Sigma-Aldrich», США), мышиными моноклональными антителами к антигену человека CD 45 (клон 2B11, PD7/26, CellMarque, «Sigma-Aldrich», США), GFAP (клон EP672Y, CellMarque, «Sigma-Aldrich», США) и после этого конъюгировали с антикроличьими мышиными IgG антителами к пероксидазе хрена. Сайты связывания антител визуализировали с использованием тетрагидрохлорида 3,3’-диаминобензидина («Ventana Medical Systems», США), ядра клеток окрашивали гематоксилином.

Первичный морфометрический пространственный анализ и преобразования

Для проведения первичного пространственного морфометрического анализа и преобразования изображений ткани опухоли использовали микроскоп Carl Zeiss Scope. A1, Axiocam 105 color («Zeiss AG», Германия) и программы для формирования и анализа изображений ZEN 2 («Zeiss AG», Германия), ImageJ (NIH, США) и Adobe Photoshop («Adobe Systems», США). Проводили калибровку цветовых показателей изображения, фотографировали различные участки опухолевой ткани, подвергнутые иммуногистохимическому окрашиванию серийных срезов. После этого изображения одного и того же участка опухолевой ткани с экспрессией различных маркеров накладывали друг на друга и с помощью программных компьютерных инструментов совмещали с изменением цвета меток, что позволяло выделить экспрессию маркеров Ki-67, Bcl-2 и BCL6 именно в опухолевых клетках.

Анализ гетерогенности экспрессии маркеров в различных популяциях опухолевых клеток

Проводили пространственный анализ гетерогенности экспрессии маркеров Ki-67, Bcl-2 и BCL6 в различных популяциях опухолевых клеток. Для анализа использовали простой подсчет процента клеток, экспрессирующих данный маркер (для Ki-67 индекс мечения — ИМ, для Bcl-2 и BCL6 процент клеток — ПК), в различных клеточных популяциях двумя опытными патологами, не знакомыми с исходными данными пациентов. Также применяли полуколичественный метод histoscore, при котором процент клеток с слабоположительным окрашиванием (низкая интенсивность экспрессии) умножали на 1, процент клеток с умеренно положительным окрашиванием (средняя интенсивность экспрессии) умножали на 2 и наконец процент клеток с сильноположительным окрашиванием (высокая интенсивность экспрессии) умножали на 3, после чего результат суммировали [10]. При этом для оценки степени выраженности экспрессии маркеров применяли колориметрическое исследование с помощью эталонной модели CIE XYZ. Для этого с помощью вышеуказанного программного обеспечения определяли суммарные средние значения по красной кривой (X), зеленой кривой (Y) и синей кривой (Z). После этого программным способом вычисляли средние колориметрические показатели (СКП) для каждой метки в отдельности. В случае если СКП составлял 170 и более, интенсивность экспрессии считали низкой, при значении СКП 85 и более — средней и при показателе СКП менее 85 активность экспрессии считали высокой.

Статистическая обработка результатов исследования

Статистическую обработку проводили с помощью программного обеспечения SPSS 17.0 (IBM, США) и Statistica 10 («StatSoft», США). Для определения достоверности различий показателей активности экспрессии маркеров в различных популяциях клеток применяли U-критерий Манна—Уитни. Различия считали достоверными при p<0,05.

Результаты

В ходе анализа гетерогенности распределения экспрессии маркеров Ki-67, Bcl-2 и BCL6 удалось выделить пять клеточных популяций, отличающихся по уровню экспрессии вышеперечисленных маркеров.

Первый кластер располагается непосредственно вокруг некрозов, в связи с чем его назвали перинекротическим. Среднее значение ИМ Ki-67 в данном кластере (при суммировании показателей у всех пациентов) составило 6,83±0,5%, значение по histoscore составило 62,46±2,25% (рис. 1, а—з).

Рис. 1. Выделение различных клеточных кластеров вблизи некрозов в препаратах глиобластомы, микроскопические изображения, иммуногистохимия с моноклональными антителами к Ki-67, ×200. а, б, д, е – кривые линии обозначают границы между различными клеточными кластерами, в том числе красные линии — между перинекротическим и транзиторным некротическим кластером, синие линии — между перинекротическим кластером и некрозом; в, г – выделены перинекротические кластеры; ж, з – транзиторные некротические кластеры.
При этом показатель ПК Bcl-2 в данном кластере был 14,92±1,14%, значение по histoscore – 64,14±4,74%. Также показатель ПК BCL6 составил 8,54±0,49%, значение по histoscore – 46,5±2,52%.

Второй кластер окружает первый, располагаясь непосредственно вокруг него. Условно назвали описываемый пул клеток транзиторным некротическим. Клетки данного кластера в сравнении с клетками перинекротического кластера демонстрируют более высокий уровень как ИМ Ki-67, среднее значение которого составило 18,39±0,56%, так и показателя по histoscore, составившего в среднем 112,65±2,76% (cм. рис. 1, д—з). При этом необходимо отметить, что данные различия носили статистически достоверный характер как для показателей ИМ, так и для значений histoscore (p<0,0001; z=5,40 и p<0,0001; z=5,39) (рис. 2, а,

Рис. 2. Сравнение активности маркеров в перинекротическом и транзиторном некротическом кластерах. а, б – сравнение индекса мечения (ИМ) Ki-67 и histoscore Ki-67 соответственно в транзиторном некротическом и перинекротическом кластерах. Как И.М., так и histoscore Ki-67 статистически достоверно выше в транзиторном некротическом кластере (p<0,0001; z=5,40 и p<0,0001; z=5,39 соответственно); в, г – сравнение процента клеток, экспрессирующих маркер (ПК) BCL6, и histoscore BCL6 соответственно, в транзиторном некротическом и перинекротическом кластерах. Как П.К., так и histoscore BCL6 статистически достоверно выше в транзиторном некротическом кластере (p<0,0001; z=4,91 и p=0,0001; z =3,85 соответственно); д, е – сравнение процента клеток, экспрессирующих маркер Bcl-2, и histoscore Bcl-2 соответственно, в транзиторном некротическом и перинекротическом кластерах. Как П.К., так и histoscore Bcl-2 были статистически достоверно ниже в транзиторном некротическом кластере (p<0,0001, z=−4,95 и p=0,0144, z=–2,44 соответственно).
б). Значения П.К. и histoscore BCL6 также были выше в транзиторном некротическом кластере, чем в перинекротическом, составив соответственно 17,47±1,13 и 66,27±4,23% (см. рис. 2, в, г). Вышеуказанные различия также носили статистически достоверный характер (p<0,0001; z=4,91 и p=0,0001; z=3,85). Показатели П.К. и histoscore Bcl-2 были, наоборот, ниже в сравнении с перинекротическим кластером и составили 6,21±0,48 и 48,21±2,94% соответственно. Описанные различия имели статистически достоверный характер (p<0,0001, z=–4,95 и p=0,0144, z=–2,44) (см. рис. 2, д, е).

Третий кластер располагается непосредственно вокруг сосудов и, подобно перинекротическому, назван периваскулярным. В данном кластере наблюдались относительно высокие значения ИМ и histoscore Ki-67, составившие в среднем 22,23±1,4 и 118,59±3,36% (рис. 3, а—г).

Рис. 3. Выделение различных клеточных кластеров вблизи сосудов в препаратах глиобластомы, микроскопические изображения, иммуногистохимия с моноклональными антителами к Ki-67 (а, б, в, г), а также моноклональными антителами к Bcl-2 (д), ×400 (а, в, д) и ×200 (б, г). а, б, д – кривые зеленые линии обозначают границы между периваскулярными и транзиторными некротическими кластерами; в, г — выделены периваскулярные кластеры.
Также наблюдаются высокие показатели ПК и histoscore Bcl-2, имеющие средние значения соответственно 17,4±1,4 и 79,32±4,86% (см. рис. 3, д, ж). В то же время значения ПК и histoscore BCL6 в данном кластере относительно невысокие и составляют в среднем 7,44±0,58 и 46,14±2,94%.

Четвертый кластер располагается вокруг периваскулярного и аналогично второму назван транзиторным васкулярным. Показатели И.М. и histoscore Ki-67 в данном кластере ниже по сравнению с периваскулярным кластером, они составляют 8,37±0,35 и 75,48±2,04% (см. рис 3, а, б), причем приведенные различия достигают уровня статистической значимости (p<0,0001, z =–5,40 и p<0,0001,z=–5,40) (рис. 4, а,

Рис. 4. Сравнение активности маркеров в периваскулярном и транзиторном васкулярном кластерах. а, б – сравнение индекса мечения (ИМ) Ki-67 и histoscore Ki-67 соответственно в транзиторном васкулярном и периваскулярном кластерах. Как И.М., так и histoscore Ki-67 статистически достоверно ниже в транзиторном некротическом кластере (p<0,001, z=–5,40 и p<0,0001, z= –5,40 соответственно); в, г – сравнение процента клеток, экспрессирующих маркер (ПК) Bcl-2, и histoscoreBcl-2 соответственно в транзиторном васкулярном и периваскулярном кластерах. Как П.К., так и histoscore Bcl-2 статистически достоверно ниже в транзиторном некротическом кластере (p<0,0001, z = –4,71 и p=0,0001, z= –3,88 соответственно).
б). Вместе с тем значения ПК и histoscore Bcl-2 также достаточно невысокие, они составляют соответственно 6,86±0,45 и 54,39±2,31% (см. рис. 3, д), при этом данные значения статистически достоверно меньше показателей ПК и histoscore в периваскулярном кластере (p<0,0001, z =–4,71 и p=0,0001, z=–3,88) (рис. 4, в, г). Тем не менее значения ПК и histoscore BCL6 относительно высокие и составляют в среднем 16,22±0,81 и 65,04±3,27%, данные значения статистически достоверно больше по сравнению с периваскулярным кластером (p<0,0001, z =5,08 и p=0,0002, z=3,69).

Наконец, пятый кластер охватывает большую часть оставшейся опухолевой ткани и опухолевых клеток, условно назвали его промежуточным. Средние значения ИМ и histoscore Ki-67 в нем составляют 10,68±0,39 и 95,73±2,37% (рис. 5),

Рис. 5. Микроскопические изображения промежуточного кластера, иммуногистохимия с моноклональными антителами к Ki-67, ×200.
что статистически достоверно выше, чем в перинекротическом (p<0,0001, z=4,48 и p<0,0001, z=5,34) и транзиторном васкулярном (p=0,0002, z =3,73 и p<0,0001, z= 4,96) кластерах, но в то же время ниже, чем в транзиторном некротическом (p<0,0001, z =–5,38 и p=0,0002, z=–3,79) и периваскулярном (p<0,0001, z =–5,40 и p<0,0001, z=–4,48) кластерах. Также средние показатели ПК и histoscore Bcl-2 составляют 8,25±0,94 и 56,76±3,99%. При этом ПК Bcl-2 статистически достоверно ниже, чем в перинекротическом кластере (p=0,0002, z =–3,75), в отличие от histoscore Bcl-2, здесь различия не достигают уровня статистической значимости (p=0,3648, z=–0,91). Тем не менее показатели ПК и histoscore Bcl-2 статистически достоверно ниже по сравнению с периваскулярным кластером (p<0,0001, z=–4,22 и p=0,0016, z=–3,16). Кроме того, средние значения ПК и histoscore BCL6 составляют 10,18±1,01 и 55,35±3%. Данные показатели статистически достоверно ниже в сравнении с аналогичными значениями ПК и histoscore BCL6 в транзиторном некротическом (p=0,0001,z =–3,90 и p=0,0499, z=–1,96) и транзиторном васкулярном (p=0,0002, z =–3,68 и p=0,0385, z=–2,07) кластерах.

Кроме того, интересные данные получены при сравнении между собой двух кластеров с относительно невысокой пролиферативной активностью. Так, значения ИМ Ki-67 в перинекротическом кластере статистически достоверно ниже по сравнению с транзиторным васкулярным кластером (p=0,0223, z=–2,29), также различаются и показатели histoscore Ki-67 в этих кластерах (p= 0,0002, z=–3,74). При изучении активности экспрессии Ki-67 в кластерах с относительно высокими его значениями показано, что ИМ статистически достоверно выше в периваскулярном кластере по сравнению с транзиторным некротическим кластером (p=0,0102, z=2,57), в то время как различия в histoscore Ki-67 не достигают уровня статистической достоверности (p=0,2793, z=1,082).

Обсуждение

Гетерогенность опухолевых клеток в рамках одной опухоли привлекает значительное внимание исследователей уже длительное время. Именно неоднородность клеточных популяций и наличие существенных различий в функциональном и молекулярно-биологическом состоянии клеток могут играть ключевую роль не только в патогенезе онкологического процесса, но и в формировании нечувствительности опухолевых клеток к химиотерапевтическим и радиологическим воздействиям, а также в определении прогноза заболевания [11] и возможности метастазирования [12].

Одним из ключевых клеточных элементов в неоднородной популяции опухолевых клеток считается опухолевая стволовая клетка, описанная при целом ряде онкологических процессов, в том числе и в глиобластоме [13]. Предполагается, что может существовать несколько вариантов иерархии популяций опухолевых клеток, которые в конечном счете сводятся к двум основным типам взаимодействий и взаимоотношений стволовых и нестволовых опухолевых клеток: это формирование конечно дифференцированных опухолевых клеток из стволовых без возможности их реверсии к стволовому состоянию и формирование обычных опухолевых клеток из стволовых, способных к стволовой реверсии и приобретению прогениторного потенциала [14].

В то же время не вызывает сомнений, что описанные выше взаимоотношения не исчерпывают всей сложной, многоуровневой и гетерохронной структуры взаимодействий различных клеточных популяций. К тому же, вполне вероятно, существует больше двух молекулярных и функциональных типов клеток. Так, A. Patel и соавт. [15], применяя методику single-cell РНК-секвенирования, показали, что для клеток, отобранных из пяти образцов глиобластом, характерна значительная гетерогенность активации клеточных транскрипционных программ. Этот подход позволил выделить четыре принципиальных кластера клеток в опухолях по их молекулярной активности: клетки с активацией протоонкогенных сигнальных каскадов, с активацией систем клеточной пролиферации, повышенной экспрессией компонентов системы комплемента/иммунного ответа и повышенной экспрессией гипоксических факторов.

Таким образом, опухолевая ткань предстает комплексной, сложно устроенной системой с многочисленными плейотропными взаимодействиями, направленными на прогрессирование опухоли, повышение степени ее инвазивности и снижение чувствительности к лечебным воздействиям. Более того, эта система крайне пластична и изменчива, что лежит в основе процесса опухолевой эволюции [14]. Подобная пластичность и изменчивость, реализуемая, с одной стороны, на фоне сложных взаимосвязей внутренних факторов опухолевой системы, а с другой — отчасти порождаемая самой «механикой» этой системы, ведет не только к сегрегации опухолевой клеточной популяции, но и к появлению функционально различных клеточных популяций, что находит свое отражение в их протеомических, генетических и эпигенетических свойствах.

При этом значительную роль в этих процессах, по-видимому, играют так называемые опухолевые клеточные ниши. Они формируют своеобразную микросреду для каждой клеточной популяции, с одной стороны, создавая определенные условия для функционирования, но, с другой, — оказывая влияние на процессы развития и дифференцировки клеток, модифицируют их свойства и функциональную активность. В одном из исследований, проведенных на модели опухолевых клеток с активацией каскада рецептора тромбоцитарного фактора роста, показано, что экспрессия оксида азота (NO) сильно возрастает в эндотелиоцитах опухолевых сосудов, прилегающих к периваскулярным клеткам глиомы, экспрессирующим белки нестин, Notch и рецептор NO. Кроме того, активация сигнального пути NO/цГМФ повышает активность Notch-каскада в клетках глиом in vitro. Также было выявлено, что NO увеличивает способность клеток первичной культуры глиомы формировать нейросферы и усиливает их канцерогенный потенциал in vivo. Потеря активности NO подавляет активность Notch-каскада in vivo и увеличивает выживаемость на мышиной модели. Обнаружено, что этот механизм сохраняется и в человеческих глиомах с амплификацией гена PDGFR. Таким образом, за счет эффектов NO вокруг сосудов формируются наиболее благоприятные условия для появления и персистирования ГСК [16].

Вторая ниша, в которой чаще всего локализуются ГСК, — это перинекротическая зона опухоли. Она описана вокруг очагов некрозов, и центральную роль в формировании этой ниши играют гипоксия и индуцируемые гипоксией факторы 1-го и 2-го типа [17]. Более того, показано, что в различных отделах палисадных структур вокруг некрозов выявляются клетки с экспрессией маркеров ГСК, например CD 133. При этом, по-видимому, многие ГСК в этой нише могут испытывать значительную гипоксию, поэтому они, вероятно, несколько менее активны в сравнении с ГСК в периваскулярной нише [18]. Однако подробный кластерный анализ распределения экспрессии стволовых маркеров в отдельных клеточных популяциях не проводился.

Приведенные выше данные согласуются с полученными результатами. Наибольшая пролиферативная активность, оцениваемая по маркеру Ki-67, обнаружена в клеточном кластере, расположенном непосредственно вокруг сосудов и названном периваскулярным. Здесь же, исходя из данных литературы, локализуется наиболее активная популяция ГСК, которые, скорее всего, и обеспечивают столь высокий уровень пролиферации. К тому же периваскулярный кластер характеризуется достаточно высоким уровнем антиапоптозного фактора Bcl-2. Таким образом, по-видимому, периваскулярный кластер выступает в качестве наиболее активной клеточной популяции в глиобластоме, обусловливая ее прогрессирование и рецидивирование.

Заключение

В данной работе удалось выделить и охарактеризовать 5 клеточных кластеров в глиобластоме. При этом наиболее активным кластером, несущим наибольший потенциал для прогрессирования и рецидивирования опухоли, оказался периваскулярный кластер, что согласуется с данными литературы: периваскулярная зона является наиболее важной нишей для ГСК, вносящих значительный вклад в злокачественный потенциал глиобластомы. Пато- и морфогенез опухоли представляют собой переплетение различных комплексных факторов, реализация которых в рамках сложного, многоуровневого гетерохронного процесса приводит к сегрегации опухолевых клеток и появлению отдельных клеточных популяций, описанных в данной работе. Именно поэтому требуется создание новых, более тонких и высокоточных подходов к диагностике опухолей, и в частности глиобластом, позволяющих сделать опухолевую диагностику и лечение по-настоящему высокотехнологичными и персонализированными. Мы попытались разработать фундаментальную базу для подобных подходов, выделив 5 клеточных кластеров в ткани глиобластомы. Эти исследования могут иметь не только важное практическое, но и фундаментальное значение для изучения базовых механизмов патогенеза глиобластомы.

Участие авторов:

Концепция и дизайн исследования — Н.П.В., Р.М.В.

Сбор и обработка материала — Н.П.В., Р.М.В., З.И.В., П.Т.Н., Ш. С.В.

Статистическая обработка — Н.П.В.

Написание текста — Н.П.В., Р.М.В., З.И.В.

Редактирование — Н.П.В., Р.М.В., З.И.В.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

The authors declare no conflicts of interest.

Сведения об авторах

Никитин П.В. — e-mail: PNikitin@nsi.ru; https://orcid.org/0000-0003-3223-4584

Рыжова М.В. — e-mail: MRizhova@nsi.ru; https://orcid.org/0000-0001-7206-6365

Зубова И.В. — e-mail: Izubova@nsi.ru; https://orcid.org/0000-0002-0625-8550

Панина Т.Н. — https://orcid.org/0000-0001-6156-0085

Шугай С.В. — https://orcid.org/0000-0001-8079-8523

Подтверждение e-mail

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

Подтверждение e-mail