Состояние онкологической помощи в России. Рак почки (медиана выживаемости, кумулятивная выживаемость и выживаемость больных с учетом стадии заболевания). Популяционное исследование на уровне федерального округа. Часть 2

Background. In the first part of our study, we described the dynamics of kidney cancer (С64) incidence and mortality, as well as reliability of kidney cancer surveillance in Russia. This study analyzed the effectiveness of cancer control measures in Russia by assessing patient survival using the data form the newly developed Population-based cancer registry of the North-Western Federal District.Materials and methods. We used the data from the Population-based cancer registry of the North-Western Federal District of Russia that has more than 1,350,000 records, including 35,629 kidney cancer patients. Standard methods of the European Network of Cancer Registries (EUROCARE program) were used for data processing and analysis.Results. Our findings confirmed that kidney cancer is characterized by a low death rate. Over the last 18 years, median survival of kidney cancer patients in the North-Western Federal District of Russia increased form 4 years to 6.5 years. The 1-year survival rate increased from 68 % to 78.5 % (by 16.5 %); 5-year cumulative observed survival increased from 47.3 % to 54.1 %; 5-year cumulative relative survival increased from 56.8 % to 61.8 %. Female kidney cancer patients demonstrated higher 5-year cumulative survival rates than male patients (65.8 % vs 43.9 %).Conclusion. We observed a positive dynamic of the main analytical indicators of cancer control, including an increase in the median survival and 5-year cumulative survival of kidney cancer patients.Введение. В первой части нашего исследования мы представили закономерности динамики заболеваемости, смертности и достоверности учета в России злокачественных новообразований почки (С64). В настоящей работе мы впервые в России представляем анализ эффективности проводимых в стране мероприятий противораковой борьбы, опираясь на главный критерий ее оценки – расчет показателей выживаемости, выполненный на основе вновь созданной базы данных популяционного ракового регистра Северо-Западного федерального округа России.Материалы и методы. Материалом для исследования послужила база данных популяционного ракового регистра Северо-Западного федерального округа России с более чем 1 млн 350 тыс. наблюдений, в том числе 35 629 больных раком почки. Использованы стандартные методы обработки материалов Европейской ассоциации раковых регистров (программа EUROCARE).Результаты. Результаты проведенного исследования позволили подтвердить, что рак почки относится к локализациям с низким уровнем летальности. В Северо-Западном федеральном округе России за 18 лет медиана выживаемости выросла с 4 до 6,5 года, 1-летняя выживаемость – с 68 до 78,5 % (или на 16,5 %), а кумулятивная 5-летняя наблюдаемая выживаемость – с 47,3 до 54,1 %, относительная – с 56,8 до 61,8 %. Отмечен более высокий уровень кумулятивной 5-летней выживаемости больных раком почки среди женского населения по сравнению с мужским – 65,8 % против 43,9 %.Заключение. Установлена положительная динамика ведущих аналитических показателей оценки противораковой борьбы – рост медианы выживаемости и кумулятивной 5-летней выживаемости больных раком почки

The impact of the time interval from diagnosis to radical prostatectomy on oncological outcomes in high-risk prostate cancer

Introduction. To date, the impact of the time interval from diagnostic prostate biopsy to radical prostatectomy on treatment outcomes remains a topical issue.Objective. To evaluate the effect of the timespan from diagnosis to radical treatment of prostate cancer (PCa) patients on tumor morphology and long-term oncological outcomes.Materials and methods. A retrospective analysis of the results of treatment of patients with high-risk PCa who underwent radical prostatectomy with extended lymphadenectomy from 2001 to 2019 in three St. Petersburg clinics was performed. The influence of the time interval from prostate biopsy to radical treatment on long-term outcomes was assessed.Results. An increase in the time interval before surgical treatment over three months did not affect the tumor morphology. Five-year biochemical relapse-free survival was 79.7%, 67.8% and 52.5% among patients with time interval from biopsy to surgical treatment less than 30 days, 30 – 90 days and more than 90 days, respectively. The time interval prior to radical treatment did not have any effect on overall and cancer-specific survival.Conclusion. The time interval from prostate biopsy to surgical intervention, not exceeding 3 months, is the most favorable with respect to long-term outcomes

Polymorphism of ITS sequences in 35S rRNA genes in Elymus dahuricus aggregate species: two cryptic species?

Nuclear ribosomal internal transcribed spacer (ITS) sequences were sequenced for 23 species and subspecies of Elymus sensu lato collected in Russia. The Neighbor-Net analysis of ITS sequences suggested that there are four ribotypes called Core Northern St-rDNA, Core Southern St-rDNA, Northern dahuricus St-rDNA and Southern dahuricus St-rDNA. The Core Southern variant of St-rDNA is closely related to rDNA of diploid Pseudoroegneria stipifolia (PI 313960) and P. spicata (PI 547161). The Core Northern St-rDNA is closely related to rDNA of P. cognata (PI 531720), a diploid species of Kyrgyzstan carrying StY variant of the St genome. The Core Northern St-rDNA is widespread among the Elymus species of Siberia and the Far East, including Yakutia and Chukotka. The Core Southern St-ribotype is typical of southern Elymus and Pseudoroegneria of the South Caucasus, Primorye, Pakistan, and South Korea. The Northern dahuricus St-ribotype and Southern dahuricus St-ribotype are derivatives of the Core Northern and Core Southern St-ribotypes, correspondingly. Both of them were found in all four studied species of the E. dahuricus aggregate: E. dahuricus Turcz. ex Griseb., E. franchetii Kitag., E. excelsus Turcz. ex Griseb. and Himalayan E. tangutorum (Nevski) Hand.-Mazz. In other words, there are at least two population groups (two races) of the Elymus dahuricus aggregate species that consistently differ in their ITS-sequences in Siberia, the Far East and Northern China. Each contains all morphological forms, which taxonomists now attribute either to different species of E. dahuricus aggr. (E. dahuricus sensu stricto, E. franchetii, E. tangutorum, E. excelsus) or subspecies of Campeiostachys dahurica (Turcz. ex Griseb.) B.R. Baum, J.L. Yang et C.C. Yen. At the moment it is unknown if there are any morphological differences between plants carrying either Northern or Southern dahuricus rDNA. Probably, they are cryptic species, but it is certain that if differences in morphology between the two races exist, they are not associated with signs that are now considered taxonomically significant and are used to separate E. dahuricus s. s., E. franchetii, E. tangutorum, and E. excelsus

Способы энергосбережения при выпаривании водных растворов

An improved scheme of multiple-effect evaporator is suggested. Method of calculation of units' dimensions is given. Variants of optimal energy exploitation of these evaportators were foundПредложен и проанализирован новый способ экономии греющего пара в многокорпусных выпарных установках за счет возвращения части теплоты конденсата после его дросселирования. Проведено сопоставление этого варианта энергосбережения при выпаривании растворов с уже известными.

Evaluation of Effectiveness of Yersinia pestis Molecular Diagnostics in the Field Material from Sarydzhas Focus in Kyrgyzstan

Objective of the study is to assess the effectiveness of the methods for molecular diagnostics and identification of Yersinia pestis strains in the field material obtained from Sarydzhas high-mountain focus in Kyrgyz Republic. Materials and methods. Investigated were the samples of the field material, isolated in 2016 in Sarydzhas high-mountain plague focus, using conventional methods of laboratory diagnostics and PCR with hybridization-fluorescent and electrophoretic registration of results. Results and conclusions. It is demonstrated that in a number of cases molecular-genetic method has a higher resolution as compared to conventional methods of laboratory diagnostics of plague. It proves the necessity of wider usage of molecular-diagnostic methods in epizootiological monitoring of plague in natural foci in Kyrgyz Republic

Updating of Intra-Specific <i>Yersinia pestis</i> Classification, Based on the Results of Whole-Genome Sequencing of the Strains from the Russian Federation and the Neighboring States

Carried out has been genome-wide sequencing of 20 Yersinia pestis strains from all 11 natural plague foci in Russia and some foci in the neighboring states. Phylogenetic analysis on the basis of 1918 core SNPs, identified in the genomes of these strains and 16 Y. pestis strains from NCBI GenBank, has revealed 5 clusters of closely related strains. Taking these clusters into account, up-dated has been subspecific classification of plague agent. New taxonomy has combined 5 subspecies: major (ssp. pestis ), Caucasian (ssp. caucasica ), ulegeisk (ssp. ulegeica ), and two novel ones - Central Asian (ssp. central asiatica ) and Angolan (ssp. angola ). Central Asian subspecie comprises evolutionally related strains, earlier classified as altaica and hissarica, as well as the strains from Talas high-mountain focus in Kirghizia and Uzbekistan, and microtus strains from China. Central asiatica is divided into three biovars - altai, hissar, and microtus. Set forward is a serviceable designation for the strains: 0.PE4a - for altai ones, 0.PE4h - for hissar, 0.PE4t - for talas, and 0.PE4m - for microtus, and also for ulegeica subspecie - 0.PE5

В поисках Атлантиды: предиктивные биомаркеры ответа на иммунотерапию

The emergence and continuous development of immune checkpoint inhibitors (ICIs) therapy brings a revolution in cancer therapy history including urothelial carcinoma. Early accurate targeting and adequate treatment are critical to patient prognosis and overall survival. To overcome these limitations, two strategies are actively being pursued: identification of predictive biomarkers for clinical response to ICIs and multi-pronged combination therapies. Biomarkers might allow clinicians to practice a precision medicine approach in ICIs (biomarkerbased patient selection). The development of predictive biomarkers is needed to optimize patient benefit, minimize risk of toxicities, and guide combination approaches.The greatest focus in clinical trials and reviews has been on tumor-cell PD-L1 expression. Although PD-L1 positivity enriches for populations with clinical benefit, PD-L1 testing alone is insufficient for patient selection in most malignancies. In this review, we discuss the status of PD-L1 testing and explore emerging data on new biomarker strategies with tumor-infiltrating lymphocytes, mutational burden, immune gene signatures, microsatellite instability and molecular subtypes.Появление и постоянное развитие терапии с использованием ингибиторов иммунных контрольных точек (ICI) совершили революцию в истории лечения рака, в том числе уротелиальной карциномы. Ранний точный подбор мишени и адекватное лечение имеют решающее значение для прогноза заболевания и продолжительности общей выживаемости. Для преодоления этих ограничений активно используются 2 стратегии: идентификация прогностических биомаркеров для клинического ответа при ICI-терапии и пролонгированная комбинированная терапия. Биомаркеры могут позволить клиницистам практиковать подходы прецизионной медицины при назначении ICI-терапии (отбор пациентов на основе биомаркеров).Наибольшее внимание в клинических испытаниях и обзорах уделяется экспрессии PD-L1 в опухолевых клетках. Несмотря на то что случаи уротелиального рака с положительной экспрессией PD-L1 могут иметь потенциальную выгоду при назначении иммунотерапии, одного тестирования PD-L1 недостаточно для отбора пациентов при большинстве злокачественных новообразований. В данном обзоре мы обсуждаем статус тестирования PD-L1 и представляем новые данные о потенциальных предиктивных биомаркерах при назначении ICI-терапии: факторы противоопухолевого иммунитета, мутационную нагрузку и сигнатуры генов, микросателлитную нестабильность и молекулярные подтипы рака мочевого пузыря

Анализ вычислительной сложности методов декомпозиции OLAP–гиперкубов многомерных данных

The paper investigates the problems of reduction (decomposition) of multidimensional data models in the form of hypercube OLAP structures. OLAP data processing does not allow changes in the dimension of space. With the increase in data volumes, the productivity of computing cubic structures decreases. Methods for reducing large data cubes to sub-cubes with smaller volumes can solve the problem of reducing computing performance.The reduction problems are considered for cases when the cube lattice has already determined criteria aggregation, and the cube decomposition into smaller cubes is needed to reduce the computation time of the full lattice when dynamically changing data in the cube.The objective of the paper is to find conditions for reducing the computational complexity of solving data analysis problems by reduction methods, to obtain exact quantitative boundaries for reducing the complexity of decomposition methods from the class of polynomial degrees of complexity, to establish the nature of the dependence of computational performance on the structural properties of a hypercube, and to determine the quantitative boundaries of computational performance for solving decomposition problems of data aggregation .The study of the computational complexity of decomposition methods for the analysis of multidimensional hyper-cubes of polynomial-logarithmic and polynomial degrees of complexity is carried out. An exact upper limit is found for reducing the complexity of decomposition methods for analyzing the initial OLAP - data hypercube with respect to non-decomposition ones and based on them criteria are proved for the effective application of reduction methods for analyzing hypercube structures in comparison with traditional non-reduction methods.Examples of decomposition methods of cube structures are presented, both reducing and increasing computational complexity in comparison with calculations using the full model.The results obtained can be used in processing and analysis of information arrays of hypercube structures of analytical OLAP-systems belonging to the BigData class, or ultra-large computer multidimensional data systems.В работе исследуются проблемы редукции (декомпозиции) моделей многомерных данных в виде гиперкубовых OLAP-структур. OLAP обработка данных не допускает изменения размерности пространства. С увеличением объемов данных падает производительность вычислений кубовых структур. Методы редукции больших кубов данных на подкубы с меньшими объемами позволяют решать проблему снижения производительности вычислений.Рассматриваются задачи редукции для случаев, когда агрегирование критериев уже определено решёткой куба, а декомпозиция куба на меньшие по размерности кубы нужна для снижения времени вычисления полной решётки при динамическом изменении данных в кубе.Цель работы состоит в нахождении условий уменьшения вычислительной сложности решения задач анализа данных редукционными методами, получении точных количественных границ уменьшения сложности декомпозиционных методов из класса полиномиальной степеней сложности, установлении характера зависимости вычислительной производительности от структурных свойств гиперкуба и определении количественных границ вычислительной производительности решения декомпозиционных задач агрегирования данных.Проведено исследование вычислительной сложности декомпозиционных методов анализа многомерных гиперкубов полиномиально-логарифмической и полиномиальной степеней сложности. Найдена точная верхняя граница уменьшения сложности декомпозиционных методов анализа исходного OLAP--гиперкуба данных по отношению к недекомпозиционным, и на их основе доказаны критерии эффективного применения редукционных методов анализа гиперкубовых структур по сравнению с традиционными нередукционными методами.Приведены примеры методов декомпозиции кубовых структур, как уменьшающих, так и увеличивающих вычислительную сложность по сравнению с вычислениями по полной модели.Результаты работы могут быть использованы при обработке и анализе массивов информации гиперкубовых структур аналитических OLAP-систем, относящихся к классу BigData, или сверхбольших компьютерных систем многомерных данных