Выпуск: №04 2018

Дерматоскопический алгоритм ABCD в клинической практике

1ГБУ РО «Областной клинический кожно-венерологический диспансер». 390046, Россия, Рязань, ул. Спортивная, д. 9; 2Международный медицинский центр «Он Клиник Рязань». 390000, Россия, Рязань, ул. Кудрявцева, д. 56; 3ФГБОУ ВО «Рязанский государственный медицинский университет им. акад. И.П.Павлова» Минздрава России. 390026, Россия, Рязань, ул. Высоковольтная, д. 9 misha.juchkov@gmail.com
В данной статье авторы приводят историю описания исторически первого дерматоскопического алгоритма ABCD. В работе подробно рассматриваются этапы использования в практике данного дерматоскопического алгоритма и тонкости его применения практикующими врачами-дерматологами.
Ключевые слова: алгоритм ABCD, дерматоскопия.

Для цитирования: Жучков М.В., Большакова Е.Е., Сонин Д.Б. и др. Дерматоскопический алгоритм ABCD в клинической практике. Дерматология (Прил. к журн. Consilium Medicum). 2018; 4: 12–15. DOI: 10.26442/24143537.2018.4.180107

Dermatoscopic algorithm ABCD in clinical practice

M.V.Zhuchkov1, E.E.Bolshakova1, D.B.Sonin1, S.A.Rodionova1, L.V.Turchannikova2, S.A.Kosorukova3
1Ryazan State Regional Dermato-Venerological Clinic. 390046, Russian Federation, Ryazan, ul. Sportivnaya, d. 9;
2On Clinic Limited Liability Company. 390000, Russian Federation, Ryazan, ul. Kudryavtseva, d. 56;
3I.P.Pavlov Ryazan State Medical University of the Ministry of Health of the Russian Federation. 390026, Russian Federation, Riazan, ul. Vysokovol'tnaya, d. 9misha.juchkov@gmail.com

In this article the authors describe in detail the history of the description of the first dermatoscopic algorithm ABCD. The article describes in detail the stages of using this dermatoscopic algorithm in practice and the subtleties of its application by practicing dermatologists.
Key words: ABCD algorithm, dermoscopy.

For citation: Zhuchkov M.V., Bolshakova E.E., Sonin D.B. et al. Dermatoscopic algorithm ABCD in clinical practice. Dermatology (Suppl. Consilium Medicum). 2018; 4: 12–15. DOI: 10.26442/24143537.2018.4.180107

1.jpgС того самого момента, когда Пауль Герсон Унна в 1893 г. впервые применил иммерсионную микроскопию в целях исследования кожного покрова, главной проблемой, вставшей перед врачами-дерматологами, стала проблема интерпретации получаемых дерматоскопических изображений. И несмотря на то что со времен Кристофера Колхауса, Иоганна Сафира и других «отцов-основателей» дерматоскопии вектор применения данного метода исследования кожи кардинально изменился и устремился от дифференциального диагноза туберкулезного и сифилитического поражения кожи к максимально ранней диагностике меланомы у пациентов, проблема интерпретации увиденного врачом дерматоскопического изображения остается чрезвычайно актуальной.
Дерматоскопическое изображение представляет собой двумерную многоцветную «картину», получаемую вследствие отражения различных оттенков видимого спектра света в окуляр дерматоскопа от патоморфологических «компонентов» того заболевания или новообразования кожи, дерматоскопия которого проводится. Термин «картина» использован авторами в данном контексте не случайно. Действительно, для неподготовленного специалиста то, что он видит в дерматоскоп, по меткому сравнению профессора Гаррольда Киттлера, напоминает диагностические изображения теста Роршаха, используемые для исследования типа личности в психиатрии. Таким образом, интерпретация дерматоскопического изображения является для не подготовленных в этой области специалистов очень сложной задачей. 
Дерматоскопия как метод ранней диагностики меланомы достаточно давно снискала заслуженную популярность среди врачей разных специальностей [1]. В большом количестве клинических исследований была подтверждена высокая чувствительность и специфичность дерматоскопии как метода ранней диагностики меланомы кожи [2, 3]. В настоящее время существует много доказательств того, что дерматоскопия может быть эффективным диагностическим инструментом в руках специалистов недерматологов (онкологов, врачей общей практики и пр.) [4]. Но для того чтобы дерматоскопия как диагностическая модальность стала эффективным методом ранней диагностики меланомы, необходимо было разработать некие алгоритмы интерпретации получаемых дерматоскопических изображений, которые бы позволили врачам недерматологам быстро и квалифицированно оценивать вероятность «рака» в осматриваемом пигментном новообразовании кожи. Одним из первых таких дерматоскопических инструментов стал алгоритм ABCD. Он был разработан и опубликован Вильгельмом Штольцем [5]. Профессор Вильгельм Штольц (Университет Регенсбурга, Германия) в настоящее время является одним из ведущих специалистов в области дерматоскопии (рис. 1).
2.jpgВ этой публикации мы постараемся детально описать структуру данного дерматоскопического алгоритма и особенности его применения в условиях реальной клинической практики.
В том классическом виде, в котором данный алгоритм был опубликован в 1994 г., он состоит из 4 дерматоскопических признаков, которые исследователь должен оценить при анализе дерматоскопического изображения. 
A (Asymmetry). Интерпретация данного дерматоскопического признака, на первый взгляд, представляется крайне простой. Казалось бы, что может быть проще, чем оценить, насколько дерматоскопическое изображение симметрично. Но, во-первых, необходимо помнить, что в рамках данного диагностического алгоритма мы оцениваем исключительно асимметрию расположения дерматоскопических структур внутри дерматоскопического изображения новообразования кожи, а не форму самого образования. Во-вторых, важной особенностью алгоритма ABCD является тот факт, что он является «количественным». При оценке пункта «А» нужно оценивать не просто факт наличия или отсутствия симметрии в новообразовании, необходимо производить расчет так называемого индекса симметрии. Первое, что необходимо сделать для оценки данного индекса, это провести через рассматриваемое дерматоскопическое изображение прямую линию, причем сделать это нужно так, чтобы эта прямая линия разделяла искомое дерматоскопическое изображение на две максимально симметричные части. Спешим обратить внимание читателей на то, что эта прямая проводится не через максимальный или минимальный диаметр изображения и уж тем более не произвольно, что является типичной ошибкой, как писал сам Вильгельм Штольц. Первая прямая линия должна быть проведена таким образом, чтобы разделить новообразование на две максимально симметричные, т.е. «похожие» друг на друга, половины. Вторая прямая линия проводится строго перпендикулярно первой, также разделяя изображение пополам. В итоге все дерматоскопическое изображение новообразования разделяется 2 линиями на 4 «половины». 
На рис. 2 представлен порядок построения линий на дерматоскопическом изображении новообразования кожи. Далее симметрия дерматоскопического изображения оценивается по отношению к каждой из проведенных линий («осей») по 3 строго определенным параметрам: 
1. Цвет дерматоскопического изображения.
2. Очертания дерматоскопического изображения.
3. Преобладающие дерматоскопические структуры.
Степень «асимметрии» в алгоритме ABCD оценивается количественно: 
• 0 баллов – отсутствие асимметрии по обеим осям, т.е. дерматоскопическое изображение по всем 3 параметрам симметрично;
3.jpg• 1 балл – асимметрия по одной оси;
• 2 балла – асимметрия по двум осям, т.е. хотя бы по одному из 3 оцениваемых параметров (цвет, очертания, дерматоскопические элементы) все 4 «половины», оцениваемые попарно, асимметричны друг по отношению к другу. 
В своей работе профессор В.Штольц подчеркивал, что для потребностей оценки асимметрии дерматоскопичекого изображения достаточно оценивать ее хотя бы по одному из приводимых параметров: цвет, очертания, дерматоскопические элементы. Таким образом, при наличии асимметрии преобладающего цвета дерматоскопического изображения по двум осям ему присваиваются 2 балла в алгоритме ABCD, но если другое дерматоскопическое изображение другого новообразования кожи асимметрично по двум осям не только по признаку цвета, но и имеет различные очертания и различные дерматоскопические структуры, оно не становится от этого «более ассимметричным» и ему также присваиваются 2 балла. 
На рис. 3 показано симметричное дерматоскопическое изображение, все «половины» которого представлены монохромными ретикулярными линиями, а объемы получившихся «долей» имеют одинаковые очертания. Такому дерматоскопическому изображению при анализе с помощью алгоритма ABCD не будет присвоено ни одного балла. На рис. 4 показано асимметричное дерматоскопическое изображение, 2 и 3-й «сегменты» которого представлены ретикулярными и разветвленными светло-коричневыми линиями, а 1 и 4-й сегменты – в основном бесструктурными областями черного, серого и коричневого цветов, а также единичными точками и комками. Таким образом, такое образование явно ассимметрично и ему будут присвоены 2 балла. 
4.jpgВ (Border). Вторым признаком дерматоскопического алгоритма ABCD является «четкость границ» дерматоскопического изображения. Для оценки данного пункта алгоритма необходимо разделить дерматоскопическое изображение на 8 равных «сегментов». Для этого можно воспользоваться двумя уже проведенными ранее линиями, разделив двумя другими диагоналями уже имеющиеся 4 «сегмента» строго пополам. Оценка данного пункта алгоритма ABCD требует от исследователя поочередную оценку того, насколько «резко» обрывается граница дерматоскопического изображения в каждом из 8 сегментов. Если в данном сегменте изображения край прерывается достаточно четко, то такому дерматоскопическому изображению новообразования присваивается 1 балл. Таким образом, количественные рамки пункта «В» алгоритма ABCD составляют от 0 до 8 баллов. 
Дерматоскопической картине новообразования кожи, представленной на рис. 5, при анализе с помощью алгоритма ABCD можно присвоить 4 балла, так как «резкий обрыв» края дерматоскопического изображения можно наблюдать в сегментах с 1 по 4-й, в то время как в секторах с 5 по 8-й светло-коричневая бесструктурная область «плавно переходит» в здоровую кожу.
С (Color). Третьим дерматоскопическим признаком алгоритма Вильгельма Штольца является показатель вариабельности цветовой палитры изображения. С практической точки зрения для оценки данного пункта алгоритма достаточно просто сосчитать количество цветов, имеющихся в дерматоскопическом изображении. Но не любых цветов, а именно тех, сочетание которых повышает вероятность меланомы в исследуемом меланоцитарном новообразовании кожи. Обращает на себя внимание то, что при оценке данного пункта алгоритма не нужно связывать цвета с определенными дерматоскопическими структурами. Пока исследователь «не добрался» до пункта «D», для него неважно, чем представлен черный цвет в данном дерматоскопическом изображении – черной ассимметричной бесструктурной областью или множественными комками того же оттенка. Для потребностей пункта «С» алгоритма ABCD необходимо оценить, какие из искомых цветов наличествуют в дерматоскопическом изображении: белый, красный, черный, коричневый, светло-коричневый, сине-серый. За обнаружение каждого из этих цветов дерматоскопическому изображению новообразования присваивается по одному баллу. Понятно, что приведенные выше оттенки составляют почти исчерпывающий список возможных цветов в дерматоскопическом изображении, поэтому даже монохромное доброкачественное новообразование кожи будет иметь 1 балл при оценке с помощью алгоритма ABCD. Максимальное же количество баллов по пункту «С» алгоритма, которое может набрать полихромное новообразование, – 6 баллов. 
Так, дерматоскопическому изображению новообразования, представленному на рис. 6, при анализе с помощью алгоритма ABCD можно присвоить 5 баллов, так как из всех оцениваемых цветов в данной ситуации мы не наблюдаем только белого. 
D (Dermatoscopic structures). При оценке данного пункта дерматоскопического алгоритма ABCD необходима внимательная оценка наличия определенных дерматоскопических структур. Этими структурами являются: «пигментная сеть» (ретикулярные линии), бесструктурные области, «полосы» (радиальные линии и/или псевдоподии), «гранулы» (комки) и черно-коричневые точки. По мнению авторов статьи, при описании данного пункта алгоритма ABCD нужно сделать несколько важных уточнений. Во-первых, обращает на себя внимание тот факт, что в первоначальной редакции статьи некоторые дерматоскопические термины были указаны 5.jpgпрофессором Штольцем на «метафорическом», а некоторые – на «описательном» языке дерматоскопии. Этот факт является, по-нашему мнению, крайне примечательным, так как до «официального» рождения описательного языка дерматоскопии оставалось еще несколько лет. Это, вероятно, указывает на определенную «неудовлетворенность» исследователями в области дерматоскопии имеющимися тогда «метафорическими» дерматоскопическими терминами. Во-вторых, профессор Штольц подчеркивал, что для потребностей алгоритма ABCD важно выявление не отдельных «дерматоскопических признаков меланомы», а факта вариабельности дерматоскопических признаков в изображении новообразования кожи. По справедливому мнению авторов алгоритма, сам факт большого количества дерматоскопических признаков повышает вероятность формирования дерматоскопической асимметрии новообразования, которая сама является одним из дерматоскопических признаков меланомы кожи. Ни одна из оцениваемых дерматоскопических структур в пункте «D» алгоритма ABCD не указывает на меланому, но их совокупность (особенно когда таких признаков более двух) формирует асимметрию. Формат данной статьи не позволяет подробно остановиться на причинах выбора именно этих дерматоскопических признаков, но их выбор Вильгельмом Штольцем и его коллегами был неслучаен. 
Обнаружение одной дерматоскопической структуры из перечня, обозначенного выше, присваивает дерматоскопичекому изображению по 1 баллу. Таким образом, при анализе изображения по пункту «D» новообразование может набрать от 1 до 5 баллов. 
Так, дерматоскопическому изображению, представленному на рис. 7, можно присвоить 4 балла, так как в нем четко определяются ретикулярные линии, бесструктурная область розово-коричневого цвета, коричневые и черные точки и комки, расположенные асимметрично. 
Как только исследователь завершил анализ дерматоскопического изображения по всем 4 пунктам алгоритма ABCD и получил 4 значения, отражающие количество баллов по каждому из них, он может приступать к оценке так называемого общего дерматоскопического индекса алгоритма, который рассчитывается по формуле: (1,3А)+(0,1B)+(0,5С)+(0,5D). 
В указанной формуле абсолютное значение каждого пункта алгоритма умножается на соответствующий коэффициент перерасчета, а затем полученные произведения складываются. Сумма указанных произведений и представляет собой общий дерматоскопический индекс алгоритма ABCD. 
Клиническая интерпретация получаемого количественного значения алгоритма ABCD, по мнению В.Штольца, должна быть «полуколичественной». Так, при значении индекса более 5,45 вероятность злокачественного новообразования кожи (в частности, меланомы) очень высока. Новообразование с индексом от 4,75 до 5,45 необходимо считать «потенциально злокачественным», а при значении менее 4,75 – «доброкачественным». 
Несмотря на то что чувствительность и специфичность дерматоскопического алгоритма ABCD как метода диагностики меланомы кожи весьма высока и при значениях индекса 4,75–5,45 составляет 97,9 и 90,3% соответственно, данный метод имеет определенные ограничения. Так, значения индекса более 5,45 могут определяется при пигментных формах невусов Шпиц, диспластических невусах и пр. В то же время некоторые нодулярные или беспигментные меланомы могут иметь значения индекса ABCD менее 4,75. Поэтому применение дерматоскопического индекса ABCD, равно как и применение иных дерматоскопических индексов и алгоритмов, невозможно без учета клинической картины новообразования и анамнестических данных. Только учитывая все клинические составляющие, можно четко и безошибочно установить диагноз новообразования кожи.

Сведения об авторах
Жучков Михаил Валерьевич – канд. мед. наук, гл. внештатный специалист дерматовенеролог и косметолог Минздрава Рязанской области, зам. глав. врача ГБУ РО ОККВД. E-mail: misha.juchkov@gmail.com
Большакова Елена Евгеньевна – глав. врач ГБУ РО ОККВД, председатель Рязанского регионального отделения Российского общества дерматовенерологов и косметологов
Сонин Дмитрий Борисович – канд. мед. наук, зам. глав. врача ГБУ РО ОККВД
Родионова Славяна Александровна – зав. дерматовенерологическим отд-нием стационара ГБУ РО ОККВД
Турчанникова Лариса Васильевна – глав. врач Международного медицинского центра «Он Клиник Рязань»
Косорукова Светлана Александровна – канд. мед. наук, ассистент каф. дерматовенерологии ФГБОУ ВО «РязГМУ им. акад. И.П.Павлова»
Список используемой литературы
Раскрыть полный список