基于细胞谱系的诊断PitNETs/腺瘤的实用方法
Abhijit Goyal-Honavar1, Geeta Chacko2
1Department of Neurosurgery, National Institute of Mental Health and Neurosciences (NIMHANS), Bengaluru, India.
Brain pathology (Zurich, Switzerland)
|August 25, 2024
概括
目前的下垂体瘤分类 (PitNETs) 使用转录因子 (TF) 免疫组织化学 (IHC),但仍然存在挑战. 本审查审查了现有的PitNET分类系统中的诊断方法和局限性.
科学领域:
- 内分泌学 在内分泌学.
- 病理学 病理学 病理学
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 下垂体腺瘤 (PitNETs) 的分类演变为转录因子 (TF) 免疫组织化学 (IHC),建立了一个基于细胞系的系统.
- 目前的诊断协议面临挑战,包括广泛的IHC测试带来的财务和后勤负担.
- "多系"PitNETs的出现,就像PIT1-SF1共同表达瘤一样,挑战了现有的分类框架.
研究的目的:
- 审查PitNETs的实际诊断方法.
- 检查挑战当前分类系统的PitNET亚型及其临床影响.
- 评估现有的PitNET分类系统中的局限性.
主要方法:
- 对PitNETs的诊断算法的文献综述.
- 分析报告的具有多个TF表达的PitNET类型.
- 评估当前IHC解释标准化中的局限性.
主要成果:
- 已经提出了算法来减少IHC测试的数量,具有可变的诊断准确性.
- 使用TFs已经降低了报告的零细胞瘤的比例.
- 多谱系的PitNETs,特别是那些共同表达PIT1和SF1的PitNETs,得到了认可,但在当前的分类中没有明确的位置.
结论:
- 目前基于细胞系的PitNET分类需要改进,以适应新发现的瘤亚型.
- 对IHC解释的标准化对于准确和一致的PitNET诊断至关重要.
- 未来的分类系统必须解决多系 PitNET,并优化诊断工作流程.
