Intratumoral heterogeneity of meningioma with respect of the methylation profiling

Введение. В последнее время все большую популярность приобретает выявление классов метилирования (МК) менингиом, позволяющее существенно повысить точность прогноза выживаемости пациентов. Цель работы – сравнительный анализ наиболее перспективных методов молекулярного исследования тканей. Методика. В данной работе сравнивали 2 перспективных диагностических подхода: выявление глобального профиля метилирования генома и выделение типов кластеров (ТК) клеток менингиом по их потенциальной диагностической значимости. Оценивали также фундаментальные факторы корреляции двух методов. Выделение ТК базируется на характеристике функциональных свойств клеток с помощью маркерных молекулярных факторов, демонстрирующих степень активации пролиферативных и метаболических процессов. С технической точки зрения подход включал в себя получение полноформатных изображений иммуногистохимических препаратов, их многоступенчатую медианную фильтрацию и особые режимы маскирования, а также дальнейшее создание многослойных комплексных изображений с максимально точным координатным сопоставлением. Все полученные результаты по активности экспрессии данных молекулярных факторов были использованы для проведения кластерного анализа с выделением клеточных кластеров в опухолях и дальнейшей вторичной кластеризации их в 8 ТК. Результаты. Показано, что в целом наблюдается однонаправленное прогрессирование свойств злокачественности опухоли и степени ее биологической агрессивности как при выявлении состава МК, так и содержания ТК. В то же время, по своей прогностической ценности подход с выявлением ТК в менингиомах превзошел подход с определением МК для новообразования. Наиболее действенной с прогностических позиций оказалась комбинация данных подходов. Заключение. Разработанный нами подход по функциональному профилированию клеток менингиом с разделением на ТК представляется чрезвычайно перспективным, способным раздвинуть диагностические границы. Дальнейшее развитие подобных комплексных подходов с включением других молекулярных методов позволит достичь принципиально нового качества диагностического процесса. Introduction. Despite a relatively favorable prognosis of meningiomas, this nosological group remains a serious diagnostic challenge, largely due to the shortage of accurate diagnostic methods. Identification of methylation classes (MC) of meningiomas is becoming increasingly popular, since it can improve the prognostic accuracy. The aim of this study was to compare most promising methods for tissue molecular analysis. Methods. This article focuses on comparing two promising diagnostic approaches, namely, global genome methylation profiling and identification of cluster types (CT) of meningioma cells based on their potential diagnostic significance. Also, basic correlation factors of these two methods were assessed. The identification of CT is based on characterizing cell functional features by the marker molecular factors that indicate the activation of proliferative and metabolic processes. Technically, our approach included obtaining full-format scans of immunohistochemical slides, their stepwise median filtration, and specific masking regimes followed by creation of complex multilayer images with maximally precise coordinate correlation. All data on the expression activity of the molecular factors were used for a cluster analysis to identify tumor cell clusters for their subsequent secondary clusterization into 8 CTs. Results. Th study showed unidirectional progression of the tumor malignancy and biological aggressiveness based on identification of the MC composition or the TC content. At the same time, for meningiomas, the TC approach was superior to the MC approach by its prognostic value. A combination of these methods provided the most effective prognosis. Conclusion. The meningioma cell functional profiling with cluster identification is very promising as it can expand the diagnostic frontier. Further development of such comprehensive approaches that include other molecular methods will provide critically new quality of the diagnostic process.