СОВРЕМЕННЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ДЕРМАТОСКОПИИ В РАННЕЙ ДИАГНОСТИКЕ МЕЛАНОМЫ КОЖИ

УДК 616.97

Аннотация

Меланома кожи является одной из наиболее агрессивных злокачественных опухолей, характеризующейся высоким риском быстрого метастазирования и значительной смертностью при позднем выявлении [1,3]. В последние годы отмечается рост заболеваемости меланомой, что определяет необходимость совершенствования методов ранней диагностики и повышения онкологической настороженности врачей [2,6]. Дерматоскопия представляет собой современный неинвазивный метод визуальной диагностики, позволяющий значительно повысить точность выявления пигментных новообразований кожи и дифференцировать доброкачественные и злокачественные изменения [1,2]. В статье рассмотрены современные возможности дерматоскопии, основные дерматоскопические признаки меланомы, включая асимметрию структуры и окраски, атипичную пигментную сеть, наличие голубовато-белых структур и нерегулярных сосудов [4,5]. Особое внимание уделено цифровой дерматоскопии и применению технологий искусственного интеллекта для автоматизированного анализа изображений [5,7]. Представлен клинический случай раннего выявления меланомы с использованием дерматоскопии. Показано, что современные методы визуализации способствуют своевременной диагностике, выбору оптимальной тактики лечения и повышению качества оказания медицинской помощи пациентам [7,10].

Abstract

Cutaneous melanoma is one of the most aggressive malignant tumors, characterized by a high risk of rapid metastasis and significant mortality in cases of delayed diagnosis [1,3]. In recent years, the incidence of melanoma has continued to increase, emphasizing the need for improved early diagnostic approaches and greater oncological awareness among physicians [2,6]. Dermoscopy is a modern non-invasive imaging technique that significantly increases the diagnostic accuracy of pigmented skin lesions and helps differentiate benign from malignant changes [1,2]. This article reviews current applications of dermoscopy and the major dermoscopic features of melanoma, including structural and color asymmetry, atypical pigment network, blue-white structures, and irregular vascular patterns [4,5]. Particular attention is paid to digital dermoscopy and the use of artificial intelligence technologies for automated image analysis and diagnostic support [5,7]. A clinical case of early melanoma detection using dermoscopy is presented. Modern imaging technologies contribute to timely diagnosis, appropriate treatment selection, and improvement in the quality of medical care provided to patients [7,10].

Ключевые слова : меланома, дерматоскопия, ранняя диагностика, рак кожи, цифровая дерматоскопия, искусственный интеллект, онкодерматология.

Keywords : melanoma, dermoscopy, early diagnosis, skin cancer, digital dermoscopy, artificial intelligence, oncodermatology.

Введение

Меланома кожи является одной из наиболее агрессивных злокачественных опухолей человека и характеризуется высоким риском метастазирования и смертности при позднем выявлении[1,3]. В последние годы во многих странах мира отмечается рост заболеваемости меланомой, что связано с увеличением воздействия ультрафиолетового излучения и изменением образа жизни населения[6].
Ранняя диагностика меланомы имеет ключевое значение для прогноза заболевания. При выявлении опухоли на начальных стадиях пятилетняя выживаемость пациентов превышает 90 %[3,9]. В связи с этим особую актуальность приобретают современные методы раннего выявления злокачественных новообразований кожи[2].

Одним из наиболее информативных неинвазивных методов диагностики является дерматоскопия. Метод позволяет визуализировать структуры кожи, невидимые при обычном осмотре, и значительно повышает точность диагностики пигментных образований кожи[1,2].

Цель исследования

Оценить современные возможности дерматоскопии в ранней диагностике меланомы кожи и проанализировать роль цифровых технологий в повышении точности диагностики.

Материалы и методы

Проведён анализ современных литературных источников, посвящённых применению дерматоскопии в диагностике меланомы кожи, опубликованных в период 2022–2025 гг. Также представлен клинический случай раннего выявления меланомы с использованием дерматоскопического исследования.

Дерматоскопия: современные возможности

Дерматоскопия представляет собой метод оптической диагностики кожи с использованием многократного увеличения и поляризованного света[7]. Метод позволяет оценивать морфологические особенности пигментных образований и выявлять признаки злокачественности на ранних стадиях[2,8].

Основными дерматоскопическими признаками меланомы являются[2,8]:

• асимметрия структуры;

• атипичная пигментная сеть;

• неоднородность окраски;

• нерегулярные точки и глобулы;

• бело-голубая вуаль;

• атипичные сосуды.

Для клинической оценки пигментных новообразований широко используется правило ABCDE, включающее оценку асимметрии, границ, окраски, диаметра и эволюции образования [3]:

• A — asymmetry;

• B — border irregularity;

• C — color variation;

• D — diameter;

• E — evolution.

Современная цифровая дерматоскопия позволяет сохранять изображения и проводить динамическое наблюдение за пациентами группы риска [5]. В последние годы активно внедряются технологии искусственного интеллекта, способные анализировать дерматоскопические изображения и повышать точность диагностики [4].

Клинический случай

Пациентка 36 лет обратилась к дерматологу с жалобами на изменение пигментного образования в области спины. Со слов пациентки, в течение последних 8 месяцев отмечались увеличение размера невуса, изменение окраски и появление периодического зуда.

При клиническом осмотре выявлено пигментное образование диаметром около 8 мм с неровными границами и неоднородной окраской. При проведении дерматоскопии определялись асимметрия структуры, атипичная пигментная сеть, нерегулярные глобулы и участки бело-голубой вуали [2,8].

Пациентке была выполнена эксцизионная биопсия. По результатам гистологического исследования установлен диагноз поверхностно-распространяющейся меланомы in situ [9].

Благодаря ранней диагностике пациентке своевременно проведено хирургическое лечение с благоприятным прогнозом [3].

Таблица 1. Сравнительная характеристика доброкачественного невуса и меланомы

Обсуждение

Дерматоскопия в настоящее время является одним из наиболее значимых методов ранней диагностики меланомы кожи [1,2]. Метод существенно повышает чувствительность диагностики по сравнению с обычным визуальным осмотром и позволяет выявлять меланому на ранних стадиях развития [2,8]. Особую роль играет цифровая дерматоскопия, обеспечивающая возможность динамического наблюдения за пигментными образованиями кожи [5]. Это особенно важно у пациентов группы высокого риска, имеющих множественные невусы или наследственную предрасположенность к меланоме [3]. В последние годы активно развивается применение искусственного интеллекта в дерматологии [4]. Современные алгоритмы машинного обучения способны анализировать дерматоскопические изображения и демонстрируют высокую диагностическую точность [4,10]. Однако искусственный интеллект не заменяет клиническое мышление врача и должен использоваться как дополнительный инструмент диагностики.

Несмотря на высокую информативность метода, окончательный диагноз меланомы устанавливается только на основании гистологического исследования [9].

Заключение

Дерматоскопия является важнейшим методом современной диагностики меланомы кожи [1,2]. Использование метода значительно повышает точность раннего выявления злокачественных новообразований и способствует своевременному началу лечения [3,9].

Развитие цифровой дерматоскопии и технологий искусственного интеллекта открывает новые перспективы в области онкодерматологии и улучшает качество диагностики пациентов группы риска [4,5]. Повышение квалификации специалистов и активное внедрение современных технологий способствуют снижению смертности от меланомы кожи [6].

 Список литературы:

1. Argenziano G., Soyer H.P. Dermoscopy of pigmented skin lesions: results of a consensus meeting. J Am Acad Dermatol. 2022;87(4):789–799.
2.  Lallas A., Kittler H. Dermoscopy and the diagnosis of melanoma. Lancet Oncology. 2023;24(2):e89–e98.
3.  Swetter S.M., Tsao H. Guidelines of care for the management of primary cutaneous melanoma. J Am Acad Dermatol. 2024;90(1):45–67.
4.  Marchetti M.A., Liopyris K. Artificial intelligence and melanoma diagnosis. Dermatologic Clinics.2023;41(3):315–328.
5. Ribero S., Longo C. Digital dermoscopy monitoring in melanoma detection. Cancers. 2022;14(18):4412.
6. World Health Organization. Skin cancers and melanoma statistics. Geneva: WHO; 2024.
7.  Tschandl P., Rosendahl C. Dermatoscopy in general dermatology. Dermatology Practical & Conceptual.2025;15(1):e2025012.
8. Kittler H., Marghoob A.A. Dermoscopy criteria for melanoma diagnosis. Journal of Dermatology. 2023;50(7):845–856.
9. Garbe C., Peris K. Diagnosis and treatment of melanoma. European consensus-based interdisciplinary guideline. Eur J Cancer. 2024;196:113–128.
10. Carrera C., Puig S. Advances in non-invasive melanoma diagnosis. Acta Dermato-Venereologica.2025;105:adv00321.