Рак почки метастазирует гематогенным и лимфогенным путём. Метастазы обнаруживаются у 25 % пациентов на момент установления диагноза. Выживаемость данных больных составляет от 6 до 12 месяцев и только 10 % переживают 2 года. Приблизительно у 30 — 50 % больных в различные сроки после нефрэктомии появляются метахронные метастазы. Прогноз для последней группы несколько лучше, однако 5-летняя выживаемость не превышает 9 %. По данным Saitoh et al. (1982), наиболее частыми локализациями множественных метастазов являются:  лёгкие (76 %), лимфатические узлы (64 %), кости (43 %), печень (41 %), ипсилатеральный и контралатеральный надпочечники (19 % и 11,5 %), контралатеральная почка (25 %), головной мозг (11,2 %). Солитарные метастазы или метастатическое поражение только одного органа имеет место только в 8—11 % случаев.

Способностью метастазировать, хотя и редко, обладают даже весьма скромные по размерам (менее 3 см в наибольшем измерении) первичные опухоли, обнаруженные в почках. В 1987 году японскими онкологами[ был описан случай, когда пациент с выявленной в его почке 8-миллиметровой карциномой (светлоклеточный вариант почечно-клеточного рака) имел уже костные метастазы и умер через 7 месяцев после выявления заболевания.

По данным проведённого в 2012 году многоцентрового кооперированного исследования с использованием базы данных, содержащей информацию о 7813 больных раком почки в России, было обнаружено 1158 больных с IV клинической стадией рака, причём отдалённые метастазы были выявлены у 1011 (87,3 %) из них. У 557 (54,1 %) пациентов наблюдались метастазы в лёгких, у 283 (28 %) — в костях, у 172 (17 %) — в нерегионарных лимфатических узлах, у 141 (13,9 %) — в печени, у 107 (10,6 %) — в контралатеральном надпочечнике и у 38 (3,8 %) — в головном мозге (у ряда больных метастазы появились в нескольких органах

via

Статья опубликована в журнале «Георесурсы», № 4, Т. 26, 2024. Исследование выполнено при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (проект № FSNM-2023-0005).

При поиске, разведке и эксплуатации нефтяных и газовых месторождений необходимо знать фундаментальные свойства пород, в которых накапливаются углеводороды (они называются породами-коллекторами). От их характеристик зависят объемы извлекаемых запасов и методы добычи (например, необходимость гидроразрыва пласта). Их изучением занимаются ученые – петрофизики, а свои исследования они проводят на керне – образцах горных пород, которые извлекают из скважин при бурении.

Пористость и проницаемость – ключевые характеристики пласта. По ним можно определить, как жидкость будет двигаться, сколько нефти потенциально содержится и как легче ее извлечь. Непосредственно измерить их можно только на образцах керна. В последние годы их исследования все больше проводятся с помощью рентгеновской томографии. Трехмерные модели, полученные в результате томографии, позволяют видеть поры и трещины, измерять их размеры и форму, а также изучать минеральный состав породы, однако при этом большую проблему представляет задача определения границы между минеральным скелетом и пустотным пространством образца.

Компьютерная томография для образцов керна стандартного размера 30 на 30 мм может визуализировать только крупные пустоты. Неизученными остаются мелкие (менее 0,1 мм), от которых в немалой степени зависит, сколько нефти удастся извлечь из пласта. Предпринимаются попытки комбинировать томографию с другими способами, но такие подходы упираются в эффект масштаба из-за значительных различий в размерах изучаемых неоднородностей (от долей миллиметров до нанометров).

Для решения этих проблем ученые Пермского Политеха применили метод создания искусственных моделей (их называют цифровыми фантомами) и провели с их помощью вычислительный эксперимент.

– Компьютерное моделирование решает главную проблему – невозможность полного и достоверного измерения свойств реальных образцов. В них мы не контролируем все параметры: например, не можем заглянуть в каждую пору и измерить ее точный объем, знать плотность каждой составной части и так далее. А все это в конечном итоге необходимо для понимания того, сколько нефти может содержаться в коллекторе и как она в нем движется. Поэтому мы создали такие модели на компьютере для улучшения процесса исследования реальных образцов, – комментирует Ян Савицкий, инженер кафедры геологии нефти и газа ПНИПУ, кандидат технических наук.

– Для получения фантомов с полностью заданными параметрами мы написали программу на языке Python. С ее помощью мы разработали виртуальные образцы с разными свойствами – так, чтобы имитировать настоящий керн. При этом мелкие поры в них составляли большинство (75-95% от объема), а соотношения между долями пор крупного размера задавалось случайно. Затем мы повторили процедуру томографического исследования, как если бы мы исследовали реальные фрагменты горной породы: воспроизвели процесс получения рентгеновских 2D-снимков и из них создали трехмерную структуру. Таким образом было получено и проанализировано 124 цифровых фантома. Этот способ позволил нам сравнить характеристики исходной модели и полученной томограммы и предложить собственную модель для повышения достоверности визуализации порового пространства в образцах керна. Это улучшит оценку пористости реальных образцов по результатам рентгеновской компьютерной томографии, – рассказывает Сергей Галкин, профессор, декан горно-нефтяного факультета, доктор геолого-минералогических наук.

Модель, созданная учеными Пермского Политеха, имеет хорошее качество прогноза: применение модели прогноза граничного значения на реальных данных томографии на 46 образцах керна пластов коллекторов нефтяных месторождений Пермского края (которые не использовались для разработки модели) показало хорошее соответствие при оценке коэффициента пористости, коэффициент корреляции между фактическим и прогнозным значением r=0,751 (чем ближе значение r к 1, тем лучше корреляция).

Так исследование политехников повысит эффективность обработки результатов томографии образцов нефтегазоносных пород, а также поможет в разработке отечественных программ для анализа таких томографий.