Возможности обследования пациентов с подозрительными на меланому новообразованиями кожи, впервые выявленными в первичном звене здравоохранения

В настоящее время в структуре смертности населения в Российской Федерации и ряда других странах онкологические заболевания занимают ведущие позиции среди других причин. Меланома кожи является одной из наиболее агрессивных злокачественных опухолей, с быстрым прогрессированием, нередко приводящим к летальному исходу в достаточно короткие сроки. Раннее выявление и рационально организованная маршрутизация пациентов с первично выявленной меланомой кожи в первичном звене здравоохранения направлена на снижение заболеваемости и смертности от злокачественных заболеваний, улучшение качества жизни пациентов. Результаты исследований предполагают, что увеличение заболеваемости меланомой кожи обусловлено как гипердиагностикой, так и настороженностью врачей и населения по отношению к пигментным новообразованиям кожи. В статье обсуждаются факторы риска развития меланомы кожи. Уделяется внимание современным клиническим методам прогнозирования течения меланомы кожи, поскольку данное заболевание является потенциально обратимым. Рассматриваются компьютерные методы скрининга и диагностики меланомы кожи, применимые в условиях первичного звена здравоохранения. Отдельный раздел посвящён дерматоскопии или эпилюминесцентной микроскопии, которая относится к исследованию пигментных поражений кожи с использованием поверхностной микроскопии. Представлен перечень исследований при подозрении на зло- качественное новообразование кожи/меланому кожи у пациента, обратившегося за медицинской помощью в лечебно-профилактическое учреждение. Обсуждается значимость критериев алгоритма ABCDE, алгоритма «Арджензиано» в исследовании пигментных поражений кожи с дальнейшим анализом результатов искусственным интеллектом для принятия решения.

1. Erdmann F, Lortet-Tieulent J, Schüz J, et al. International trends in the incidence of malignant melanoma 1953–2008—are recent generations at higher or lower risk? Int J Cancer. 2013; 132: 385–400. doi: 10.1002/ijc.27616

2. Arnold M, Holterhues C, Hollestein L.M., et al. Trends in incidence and predictions of cutaneous melanoma across Europe up to 2015. J Eur Acad Dermatol Venereol. 2014; 28: 1170–8. doi: 10.1111/jdv.12236

3. Каприн А.Д., Старинский В.В., Петрова Г.В. Злокачественные новообразования в России в 2018 году (заболеваемость и смертность). М.: МНИОИ им. П.А. Герцена, филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России. 2019; 250 с.

4. Каприн А.Д., Старинский В.В., Петрова Г.В. Злокачественные новообразования в России в 2019 г. (заболеваемость и смертность). М.: МНИОИ им. П.А. Герцена филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России. 2020; 252 с.

5. Каприн А.Д., Старинский В.В., Петрова Г.В. Злокачественные новообразования в России в 2017 году (заболеваемость и смертность) — М.: МНИОИ им. П.А. Герцена — филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России. 2018; 250 с.

6. Coory M., Baade P., Aitken J. et al. Trends for in situ and invasive melanoma in Queensland, Australia, 1982–2002. Cancer Causes Control. 2006; 17: 21–7. doi: 10.1007/s10552-005-3637-4

7. Jemal A., Saraiya M, Patel P. et al. Recent trends in cutaneous melanoma incidence and death rates in the United States, 1992– 2006. J Am Acad Dermatol. 2011; 65(Suppl 1): S17–25.e11–13. doi: 10.1016/j.jaad.2011.04.032

8. de Vries E., Bray F.I., Coebergh J.W. et al. Changing epidemiology of malignant cutaneous melanoma in Europe 1953–1997: rising trends in incidence and mortality but recent stabilizations in western Europe and decreases in Scandinavia. Int J Cancer. 2003; 107: 119–26. doi: 10.1002/ijc.11360

9. Thomas L., Tranchand P., Berard F. et al. Semiological value of ABCDE criteria in the diagnosis of cutaneous pigmented tumors. Dermatology (Basel). 1998; 197: 11–17. doi: 10.1159/000017969

10. Cornish D., Holterhues C., van de Poll-Franse L.V. et al. A systematic review of health-related quality of life in cutaneous melanoma. Annals Oncol. 2009; 20(Suppl 6):vi51–8. doi: 10.1093/annonc/mdp255

11. Guy G.P., Machlin S.R., Ekwueme D.U. et al. Prevalence and costs of skin cancer treatment in the U.S., 2002–2006 and 2007–2011. Am J Prev Med. 2015; 48: 183–7. doi: 10.1016/j.amepre.2014.08.036

12. Gandini S, Sera F., Cattaruzza M.S. et al. Meta-analysis of risk factors for cutaneous melanoma: II. Sun exposure. Eur J Cancer. 2005; 41: 45–60. doi: 10.1016/j.ejca.2004.10.016

13. Gandini S., Sera F., Cattaruzza M.S., et al. Meta-analysis of risk factors for cutaneous melanoma: I. Common and atypical naevi. Eur J Cancer. 2005; 41: 28–44. doi: 10.1016/j.ejca.2004.10.015.

14. Gandini S., Sera F., Cattaruzza M.S. et al. Meta-analysis of risk factors for cutaneous melanoma: III. Family history, actinic damage and phenotypic factors. Eur J Cancer. 2005; 41: 2040–59. doi: 10.1016/j.ejca.2005.03.034.

15. Koelink C.J.L., Kollen B.J., Groenhof F. et al. Skin lesions suspected of malignancy: an increasing burden on general practice. BMC Fam Pract. 2014; 15: 29. doi: 10.1186/1471-2296-15-29.

16. Pockney P., Primrose J., George S., et al. Recognition of skin malignancy by general practitioners: observational study using data from a population-based randomised controlled trial. Br J Cancer 2009; 100: 24–7. doi: 10.1038/sj.bjc.6604810

17. Приказ Департамента здравоохранения города Москвы от 15.01.2020г. № 16 «Об оказании медицинской помощи по профилю «онкология» в медицинских организациях государственной системы здравоохранения города Москвы». [Электронный ресурс]. URL: https://docs.cntd.ru/document/564221212 (дата обращения 25.11.2021).

18. Argenziano G., Soyer H.P., Chimenti S. et al. Dermoscopy of pigmented skin lesions: results of a consensus meeting via the internet. J Am Acad Dermatol. 2003; 48: 679–93. doi: 10.1067/mjd.2003.281

19. Kittler H., Pehamberger H., Wolff K. et al. Diagnostic accuracy of dermoscopy. Lancet Oncol. 2002; 3: 159–65. doi: 10.1016/s14702045(02)00679-4

20. Tromme I., Sacré L., Hammouch F. et al. DEPIMELA study group. Availability of digital dermoscopy in daily practice dramatically reduces the number of excised melanocytic lesions: results from an observational study. Br J Dermatol. 2012; 167(4): 778-86. doi: 10.1111/j.1365-2133.2012.11042.

21. Piccolo D., Ferrari A., Peris K. et al. Dermoscopic diagnosis by a trained clinician vs. a clinician with minimal dermoscopy training vs. computer-aided diagnosis of 341 pigmented skin lesions: a comparative study. Br J Dermatol. 2002; 147(3): 481-6. doi: 10.1046/j.1365-2133.2002.04978.

22. Гаранина О.Е., Самойленко И.В., Шливко И.Л. и др. Неинвазивные методы диагностики опухолей кожи и их потенциал применения для скрининга меланомы кожи: систематический обзор литературы. Медицинский совет. 2020; (9): 102–120. doi: 10.21518/2079-701X-2020-9-102-120.

23. Проект «Персональный помощник» для пациентов с подозрением на онкологические заболевания или с подтвержденным диагнозом. [Электронный ресурс]. URL: https://www.mos. ru/news/item/88296073. (дата обращения 20.11.2021).

24. Сергеев Ю.Ю., Сергеев В.Ю., Мордовцева В.В. Меланома кожи в 2019 г.: особенности клинической и дерматоскопической картины опухоли на современном этапе. Фарматека 2020; 8: 28-35. doi: https://dx.doi.org/10.18565/pharmateca.2020.8.28-35.

25. Haenssle H.A., Fink C., Schneiderbauer R. et al. Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists. Annals of Oncology. 2018; (0): 1–7

26. Zink A., Kolbinger A., Leibl M. et al Teledermatoskopie mittels Smartphone: Zuverlässige Hilfe bei der Diagnostik von Hautläsionen? [Teledermoscopy by mobile phones: Reliable help in the diagnosis of skin lesions?]. Hautarzt. 2017; 68(11): 890-895. doi: 10.1007/s00105017-4042-0.

27. Приказ Министерства здравоохранения РФ от 15.11.2012г. № 923 «Об утверждении порядка оказания медицинской помощи взрослому населению по профилю «терапия». [Электронный ресурс]. URL: https://minzdrav.gov.ru/documents/9123-prikazministerstva-zdravoohraneniya-rossiyskoy-federatsii-ot-15noyabrya-2012-g-923n-ob-utverzhdenii-poryadka-okazaniyameditsinskoy-pomoschi-vzroslomu-naseleniyu-po-profilyu-terapiya. (дата обращения 25.11.2021).

28. Малишевская Н.П., Соколова А.В., Торопова Н.П. Рекомендации по проведению дерматоскопии новообразований кожи, протокол дерматоскопического исследования: учебное пособие для врачей. Екатеринбург, СВ. 2018; 23 с.

29. Sondermann W., Utikal J., Enk A. et al. Prediction of melanoma evolution in melanocytic nevi via artificial intelligence: A call for prospective data. Eur J Cancer. 2019; 119: 30–4. doi: 10.1016/j. ejca.2019.07.009

30. Hekler A., Utikal J., Enk A. et al. Superior skin cancer classification by the combination of human and artificial intelligence. Eur J Cancer. 2019; 120: 114–121. doi: 10.1016/j.ejca.2019.07.019

31. Glotsos D., Kostopoulos S., Lalissidou S. et al. Design of a decision support system, trained on GPU, for assisting melanoma diagnosis in dermatoscopy images. Journal of Physics: Conference Series. 2015; 633: 012079. doi: 10.1016/j.ejca.2019.07.019

32. Приказ Министерства здравоохранения РФ от 2 июня 2015 г. N 290н «Об утверждении типовых отраслевых норм времени на выполнение работ, связанных с посещением одним пациентом врача-педиатра участкового, врача-терапевта участкового, врача общей практики (семейного врача), врача-невролога, врача-оториноларинголога, врача-офтальмолога и врача-акушера-гинеколога». [Электронный ресурс]. URL: https://minzdrav.gov-murman.ru/documents/poryadki-okazaniya-meditsinskoypomoshchi/pr_MZ_RF_290.pdf. (дата обращения 25.11.2021).

33. Doukas C, Stagkopoulos P, Maglogiannis I. Skin lesions image analysis utilizing smartphones and cloud platforms. Mobile Health Technologies. 2015; 1256: 435–458. doi: 10.1007/978-1-4939-2172-0_29

34. Grajdeanu I, Vata D, Statescu L, et al. Use of imaging techniques for melanocytic naevi and basal cell carcinoma in integrative analysis (Review). Exp Ther Med. 2020: 78–86. doi: 10.3892/etm.2020.8620.

35. Гайдина Т.А., Дворникова Е.Г. Эффективность использования оптической системы смартфона для оценки злокачественности меланоцитарных невусов. Вестник РГМУ. 2020; (5): 116–21. DOI: 10.24075/vrgmu.2020.065.

36. Sondermann W, Utikal J, Enk A, et al. Prediction of melanoma evolution in melanocytic nevi via artificial intelligence: A call for prospective data. Eur J Cancer. 2019; 119: 30–4. doi: 10.1016/j.ejca.2019.07.009

37. Hekler A, Utikal J, Enk A, et al. Superior skin cancer classification by the combination of human and artificial intelligence. Eur J Cancer. 2019; 120: 114–121. doi: 10.1016/j.ejca.2019.07.019

38. Doukas C, Stagkopoulos P, Maglogiannis I. Skin lesions image analysis utilizing smartphones and cloud platforms. Mobile Health Technologies. 2015; 1256: 435–458. doi: 10.1007/978-1-4939-2172-0_29

39. Grajdeanu I, Vata D, Statescu L, et al. Use of imaging techniques for melanocytic naevi and basal cell carcinoma in integrative analysis (Review). Exp Ther Med. 2020: 78–86. doi: 10.3892/etm.2020.8620.