Сергеев Глеб Сергеевич - кандидат медицинских наук, нейрохирург,
129090, г. Москва, ул. Щепкина, 35
Gleb S. Sergeev - MD, PhD, Neurosurgeon, Neurosurgery Clinic,
35, Shchepkina St., Moscow, 129090
Гайтан Алексей Сергеевич - кандидат медицинских наук, нейрохирург, 129090, г. Москва, ул. Щепкина, 35;
доцент кафедры неврологии и нейрохирургии с курсом комплексной реабилитации, 117198, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, 6
Alexey S. Gaytan - MD, PhD, Neurosurgeon, 35, Shchepkina St., Moscow, 129090;
Associate Professor of the Department of Neurology and Neurosurgery with a course of comprehensive rehabilitation, 6, Miklukho-Maklaya St., Moscow, 117198
Травин Михаил Андреевич - кандидат медицинских наук, руководитель патоморфологической лаборатории,
129090, г. Москва, ул. Щепкина, 35
Mikhail A. Travin - MD, PhD, Head of the Pathomorphological Laboratory,
35, Shchepkina St., Moscow, 129090
Пономарев Андрей Борисович - кандидат медицинских наук, доцент Института клинической морфологии и цифровой патологии,
119991, г. Москва, ул. Трубецкая, 8/2
Andrey B. Ponomarev - MD, PhD, Associate Professor at the Institute of Clinical Morphology and Digital Pathology,
8/2, Trubetskaya St., Moscow, 119991
Афонина Мария Алексеевна - ассистент института клинической морфологии и цифровой патологии,
119991, г. Москва, ул. Трубецкая, 8/2
Maria A. Afonina - Assistant at the Institute of Clinical Morphology and Digital Pathology,
8/2, Trubetskaya St., Moscow, 119991
Савицкая Ирина Андреевна - кандидат медицинских наук, рентгенолог отделения лучевой диагностики,
129090, г. Москва, ул. Щепкина, 35
Irina A. Savitskaya - MD, PhD, Radiologist, Radiology Department,
35, Shchepkina St., Moscow, 129090
Яхья Фатима - ординатор кафедры неврологии и нейрохирургии с курсом комплексной реабилитации,
117198, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, 6
Fatima Yakhya - Resident of the Department of Neurology and Neurosurgery with a course of comprehensive rehabilitation,
6, Miklukho-Maklaya St., Moscow, 117198
Кривошапкин Алексей Леонидович - доктор медицинских наук, профессор, член-корреспондент РАН, заведующий клиникой нейрохирургии, 129090, г. Москва, ул. Щепкина, 35;
заведующий кафедрой неврологии и нейрохирургии с курсом комплексной реабилитации, 117198, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, 6;
главный научный сотрудник, 630055, г. Новосибирск, ул. Речкуновская, 15
Alexey L. Krivoshapkin - MD, Professor, Corresponding Member of the Russian Academy of Sciences, Head of the Department of Neurosurgery, 35, Shchepkina St., Moscow, 129090;
Head of the Department of Neurology and Neurosurgery with a course of comprehensive rehabilitation, 6, Miklukho-Maklaya St., Moscow, 117198;
Chief Researcher, 15, Rechkunovskaya St., Novosibirsk, 630055
Введение. Менингиома, одна из самых распространенных опухолей центральной нервной системы, составляет 39,7 % всех выявляемых первичных опухолей головного мозга. Источником возникновения этих новообразований являются менинготелиальные клетки паутинной оболочки. Менингиомы отличаются широким спектром гистологических вариантов, что выражается в наличии 15 гистоподтипов. Гистологическая классификация менингиом позволяет предположить дальнейшее развитие заболевания, спрогнозировать риски рецидива опухоли, определить тактику ведения пациента. Однако клинические исходы в гистологических подгруппах пациентов часто противоречат гистологической градации злокачественности. Таким образом, необходим более надежный метод как для определения гистологического подтипа опухоли, так и для прогнозирования клинического течения заболевания с потенциалом для таргетного лечения.
Цель исследования – обобщить литературные данные о влиянии результата геномного и протеомного анализа опухоли на канцерогенез с определением взаимосвязи данных мутационных изменений с неинвазивной диагностикой, лечением и течением заболевания.
Материал и методы. Поиск литературы производился в системе PubMed, Elibrary, включались публикации преимущественно с 2010 по 2023 г. с идентификацией статей по ключевому слову «генетический анализ менингиом» и синонимами. Найдено 550 источников, из которых 55 использовано для написания литературного обзора. Ряд статей, опубликованных ранее 2010 г., использованы для исторической справки о методах лечения и диагностики. Данные статьи не включали информацию о генетическом аспекте публикации.
Заключение. Продолжение изучения молекулярно-генетического профиля менингиом, в том числе, возможно, измененного под воздействием комплексного лечения, позволит усовершенствовать классификацию и определить корреляционную зависимость между морфологическим, молекулярно-генетическим профилем опухоли, структурой менингиомы на основе анализа данных МРТ и клиническим течением заболевания.
Introduction. Meningioma is one of the most common central nervous system tumors, accounting for 39.7 % of all primary brain tumors. The tumor originates from arachnoid meningothelial cells and is characterized by a wide range of histological types classified into 15 subtypes. The histological classification of meningiomas allows us to predict meningioma behavior and the risk of disease recurrence, as well as to define treatment strategies. However, clinical outcomes in histological subgroups of patients are often inconsistent with the histological grade of malignancy. Thus, a more reliable method is needed both to determine the histological subtype of the tumor and to predict the clinical course of the disease with the potential for targeted treatment.
The purpose of the study was to summarize the available data on the effect of results of the genomic and proteomic tumor analysis on carcinogenesis with the relationship between the mutational changes and noninvasive diagnosis, treatment and the course of the disease.
Material and Methods. Literature search was carried out in the PubMed, Elibrary system, publications were included mainly from 2010 to 2023. with the identification of articles by the keyword “genetic analysis of meningiomas” and synonyms. 550 articles were found, of which 55 were used to write a literature review.
Conclusion. The study of the molecular genetic profile of meningiomas will improve the classification and establish a correlation with MRI data, the course of the disease and prognosis.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.