Молекулярно-генетичні маркери функціональної активності печінки у пацієнтів зі злоякісними новоутвореннями

  • Отримано 24.12.2025
  • Доопрацьовано 24.04.2026
  • Прийнято 26.05.2026
  • Опубліковано 29.05.2026
  • 52 Перегляди
  • Взято з Т. 12, № 1, 2026
  • Сторінки 23-31

Печінка відіграє ключову роль у метаболічній регуляції, детоксикації та системному гомеостазі. У пацієнтів зі злоякісними новоутвореннями, особливо тих, хто проходить хіміотерапію або має метастази в печінці, підтримка функції печінки є критично важливою. Метою роботи було провести огляд молекулярногенетичних маркерів функціональної активності печінки у пацієнтів зі злоякісними новоутвореннями. Для формування первинної когорти публікацій їх пошук проводився за допомогою Google Scholar, PubMed, Research Gate та набору наступних ключових слів: «печінка», «молекулярна генетика», «рак», «генетичні маркери», «функціональна активність». Цей огляд підсумував сучасне розуміння молекулярно-генетичних маркерів, пов’язаних з функціональною активністю печінки у онкологічних хворих, підкреслюючи їх діагностичне та прогностичне значення, клінічну корисність та перспективи майбутніх досліджень. До цього огляду включено рецензовані дослідження, опубліковані між 2016 і 2024 роками. Серед розглянутих досліджень кілька молекулярно-генетичних маркерів послідовно виявилися значущими показниками функціонального стану печінки: ферменти CYP450 (CYP3A4, CYP1A2, CYP2E1), поліморфізм UGT1A128, нульові генотипи GSTM1 та GSTT1. Було встановлено, що поліморфізми UGT1A1 та CYP3A4/CYP3A5 мають сильний зв’язок з гепатотоксичністю, індукованою хіміотерапією, що підтвердило їхню роль як фармакогенетичних маркерів. Було показано, що варіанти генів-транспортерів, такі як ABCB1 C3435T та SLCO1B1*5, прогнозують змінений розподіл ліків у печінці та холестатичне пошкодження, що є критично важливим для оптимізації корекції дози та вибору препаратів. Також було узагальнено профілювання цитокінів (наприклад, IL-6, TGF-β1), індикаторів оксидативного стресу (наприклад, TP53, SOD2) та циркулюючих некодуючих РНК (наприклад, miR-122, HULC) на динамічні та неінвазивні стратегії для оцінки пошкодження печінки в режимі реального часу. Практична цінність дослідження полягає в тому, що встановлені біомаркери можуть стати незамінними інструментами в прецизійній онкології, забезпечуючи точнішу діагностику, ефективний моніторинг прогресування захворювання та індивідуальне планування лікування

біомаркери; рак; гепатотоксичність; експресія генів; метастази

https://doi.org/10.63341/ijmmr/1.2026.23
  1. Zhang B, Ma X, Zhou Y, Zhu B, Yu J, Liu H, et al. Diagnostic value of circulating microRNAs for hepatocellular carcinoma: Results of a meta-analysis and validation. Biochem Genet. 2025;64:42–64. DOI: 10.1007/s10528-024-11001-2
  2. Peruhova M, Banova-Chakarova S, Miteva DG, Velikova T. Genetic screening of liver cancer: State of the art. World J Hepatol. 2024;16(5):716–30. DOI: 10.4254/wjh.v16.i5.716
  3. Daif A, Al-Azzawi MA, Sakr MA, Ismail HA, Gadallah M. Noninvasive identification of molecular biomarkers of hepatocellular carcinoma in HCV-Egyptian patients. J Egypt Natl Cancer Inst. 2023;35:11. DOI: 10.1186/s43046-023-00170-7
  4. Nevola R, Ruocco R, Criscuolo L, Villani A, Alfano M, Beccia D, et al. Predictors of early and late hepatocellular carcinoma recurrence. World J Gastroenterol. 2023;29(8):1243–60. DOI: 10.3748/wjg.v29.i8.1243
  5. Ding J, Chen Y, Zhao YJ, Chen F, Dong L, Zhang HL, et al. Acid-sensitive ion channel 1a mediates osteoarthritis chondrocyte senescence by promoting Lamin B1 degradation. Biochem Pharmacol. 2022;202:115107. DOI: 10.1016/j.bcp.2022.115107
  6. Yang W, Zhao L, Xue S, Liu J, Shan J. MiRNA-21 promotes differentiation of bone marrow mesenchymal stem cells into cardiomyocyte-like cells by regulating the Ajuba/Isl1 axis pathway. Arch Med Sci. 2022;18(6):1672–7. DOI: 10.5114/aoms/154956
  7. Maeda H, Yao H, Go H, Huntington KE, De Paepe ME, Dennery PA. Involvement of miRNA-34a regulated Krüppel-like factor 4 expression in hyperoxia-induced senescence in lung epithelial cells. Respir Res. 2022;23(1):340. DOI: 10.1186/s12931-022-02263-8
  8. Nelson RS, Seligson ND, Bottiglieri S, Carballido E, Cueto AD, Imanirad I, et al. UGT1A1 guided cancer therapy: Review of the evidence and considerations for clinical implementation. Cancers. 2021;13(7):1566. DOI: 10.3390/cancers13071566
  9. Saiz-Rodríguez M, Almenara S, Navares-Gómez M, Ochoa D, Román M, Zubiaur P, et al. Effect of the most relevant CYP3A4 and CYP3A5 polymorphisms on the pharmacokinetic parameters of 10 CYP3A substrates. Biomedicines. 2020;8(4):94. DOI: 10.3390/biomedicines8040094
  10. Liu X, Ren S, Zhang J, Xu D, Jiang F, Jiang P, et al. The association between cytochrome P450 polymorphisms and anti-tuberculosis drug-induced liver injury: A systematic review and meta-analysis. Ann Palliat Med. 2021;10(6):6518–34. DOI: 10.21037/apm-21-1224
  11. Tricco AC, Lillie E, Zarin W, O’Brien KK, Colquhoun H, Levac D, et al. PRISMA extension for scoping reviews (PRISMA-ScR): Checklist and explanation. Ann Intern Med. 2018;169(7):467–73. DOI: 10.7326/M18-0850
  12. Liang Y, Guo GL, Zhang L. Current and emerging molecular markers of liver diseases: A pathogenic perspective. Gene Expr. 2022;21(1):9–19. DOI: 10.14218/gejlr.2022.00010
  13. Mokhosoev IM, Astakhov DV, Terentiev AA, Moldogazieva NT. Human Cytochrome P450 cancer-related metabolic activities and gene polymorphisms: A review. Cells. 2024;13(23):1958. DOI: 10.3390/cells13231958
  14. Wang F, Zhang X, Wang Y, Chen Y, Lu H, Meng X, et al. Activation/inactivation of anticancer drugs by CYP3A4: Influencing factors for personalized cancer therapy. Drug Metab Dispos. 2023;51(5):543–59. DOI: 10.1124/dmd.122.001131
  15. Sun W, Sun Q, Zhong A, Lyne AM, Huang D, Han F, et al. TP53 mutation is enriched in colorectal cancer liver metastasis in the context of polyclonal seeding. Pathol Res Pract. 2022;236:153958. DOI: 10.1016/j.prp.2022.153958
  16. Wei XY, Ding J, Tian WG, Yu YC. MicroRNA-122 as a diagnostic biomarker for hepatocellular carcinoma related to hepatitis C virus: A meta-analysis and systematic review. J Int Med Res. 2020;48(8):030006052094163. DOI: 10.1177/0300060520941634
  17. Zhang J, Dai Y, Liu Z, Zhang M, Li C, Chen D, et al. Effect of CYP3A4 and CYP3A5 genetic polymorphisms on the pharmacokinetics of sirolimus in healthy Chinese volunteers. Ther Drug Monit. 2017;39(4):406–11. DOI: 10.1097/FTD.0000000000000415
  18. Tani J, Senoh T, Moriya A, Ogawa C, Deguchi A, Sakamoto T, et al. Long-term outcomes and evaluation of hepatocellular carcinoma recurrence after hepatitis C virus eradication by direct-acting antiviral treatment: All Kagawa Liver Disease Group (AKLDG) study. Cancers. 2021;13(9):2257. DOI: 10.3390/cancers13092257
  19. Senent Y, Tavira B, Pio R, Ajona D. The complement system as a regulator of tumor-promoting activities mediated by myeloid-derived suppressor cells. Cancer Lett. 2022;549:215900. DOI: 10.1016/j.canlet.2022.215900
  20. Li CY, Cai JH, Tsai JJP, Wang CCN. Identification of hub genes associated with development of head and neck squamous cell carcinoma by integrated bioinformatics analysis. Front Oncol. 2020;10:681. DOI: 10.3389/fonc.2020.00681
  21. Szklarczyk D, Gable AL, Lyon D, Junge A, Wyder S, Huerta-Cepas J, et al. STRING v11: Protein-protein association networks with increased coverage, supporting functional discovery in genome-wide experimental datasets. Nucleic Acids Res. 2019;47(D1):D607–13. DOI: 10.1093/nar/gky1131
  22. Tan X, Zhang Z, Yao H, Shen L. RETRACTED: Tim-4 promotes the growth of colorectal cancer by activating angiogenesis and recruiting tumor-associated macrophages via the PI3K/AKT/mTOR signaling pathway. Cancer Lett. 2018;436:119–28. DOI: 10.1016/j.canlet.2018.08.012
  23. The Gene Ontology Consortium. The gene ontology resource: 20 years and still GOing strong. Nucleic Acids Res. 2019;47(D1):D330–8. DOI: 10.1093/nar/gky1055
  24. van Ijzendoorn DGP, Szuhai K, Briaire-de Bruijn IH, Kostine M, Kuijjer ML, Bovée JVMG. Machine learning analysis of gene expression data reveals novel diagnostic and prognostic biomarkers and identifies therapeutic targets for soft tissue sarcomas. PLoS Comput Biol. 2019;15(2):e1006826. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1006826
  25. Xu S, Xu H, Wang W, Li S, Li H, Li T, et al. The role of collagen in cancer: From bench to bedside. J Transl Med. 2019;17:309. DOI: 10.1186/s12967-019-2058-1
  26.  Yang JD, Hainaut P, Gores GJ, Amadou A, Plymoth A, Roberts LR. A global view of hepatocellular carcinoma: Trends, risk, prevention and management. Nat Rev Gastroenterol Hepatol. 2019;16:589–604. DOI: 10.1038/s41575-019-0186-y
  27. Bai KH, He SY, Shu LL, Wang WD, Lin SY, Zhang QY, et al. Identification of cancer stem cell characteristics in liver hepatocellular carcinoma by WGCNA analysis of transcriptome stemness index. Cancer Med. 2020;9(12):4290–8. DOI: 10.1002/cam4.3047
  28. Chen CC, Yu TH, Wu CC, Hung WC, Lee TL, Tang WH, et al. Loss of ficolin-3 expression is associated with poor prognosis in patients with hepatocellular carcinoma. Int J Med Sci. 2023;20(8):1091–6. DOI: 10.7150/ijms.84729
  29. Critelli R, Milosa F, Faillaci F, Condello R, Turola E, Marzi L, et al. Microenvironment inflammatory infiltrate drives growth speed and outcome of hepatocellular carcinoma: A prospective clinical study. Cell Death Dis. 2019;8:e3017. DOI: 10.1038/cddis.2017.395
  30. Cui G, Geng L, Zhu L, Lin Z, Liu X, Miao Z, et al. CFP is a prognostic biomarker and correlated with immune infiltrates in gastric cancer and lung cancer. J Cancer. 2021;12(11):3378–90. DOI: 10.7150/jca.50832
  31. Doncheva NT, Morris JH, Gorodkin J, Jensen LJ. Cytoscape StringApp: Network analysis and visualization of proteomics data. J Proteome Res. 2019;18(2):623–32. DOI: 10.1021/acs. jproteome.8b00702
  32. Gao XM, Zhou XH, Jia MW, Wang XZ, Liu D. Identification of key genes in sepsis by WGCNA. Prev Med. 2023;172:107540. DOI: 10.1016/j.ypmed.2023.107540
  33. Gu Y, Li J, Guo D, Chen B, Liu P, Xiao Y, et al. Identification of 13 key genes correlated with progression and prognosis in hepatocellular carcinoma by weighted gene co-expression network analysis. Front Genet. 2020;11:153. DOI: 10.3389/fgene.2020.00153
  34. Jang H, Jun Y, Kim S, Kim E, Jung Y, Park BJ, et al. FCN3 functions as a tumor suppressor of lung adenocarcinoma through induction of endoplasmic reticulum stress. Cell Death Dis. 2021;12:407. DOI: 10.1038/s41419-021-03675-y
  35. Jing Q, Yuan C, Zhou C, Jin W, Wang A, Wu Y, et al. Comprehensive analysis identifies CLEC1B as a potential prognostic biomarker in hepatocellular carcinoma. Cancer Cell Int. 2023;23:113. DOI: 10.1186/s12935-023-02939-1
  36. Kulik L, El-Serag HB. Epidemiology and management of hepatocellular carcinoma. Gastroenterology. 2019;156(2):477–91E1. DOI: 10.1053/j.gastro.2018.08.065
  37. Ma L, Heinrich S, Wang L, Keggenhoff FL, Khatib S, Forgues M, et al. Multiregional singlecell dissection of tumor and immune cells reveals stable lock-and-key features in liver cancer. Nat Commun. 2022;13:7533. DOI: 10.1038/s41467-022-35291-5