Diagnostic criteria and evolving molecular characterisation of pulmonary neuroendocrine carcinomas

小细胞肺癌 神经内分泌肿瘤 小细胞癌 大细胞 病理 神经内分泌细胞 神经内分泌分化 神经内分泌癌 细胞 医学 肿瘤科 生物 癌症研究 内科学 免疫组织化学 癌症 腺癌 前列腺癌 遗传学
作者
Jessica F. Williams,Marina Vivero
出处
期刊:Histopathology [Wiley]
卷期号:81 (5): 556-568 被引量:2
标识
DOI:10.1111/his.14714
摘要

Neuroendocrine carcinomas of the lung are currently classified into two categories: small-cell lung carcinoma and large-cell neuroendocrine carcinoma. Diagnostic criteria for small-cell and large-cell neuroendocrine carcinoma are based solely on tumour morphology; however, overlap in histologic and immunophenotypic features between the two types of carcinomas can potentially make their classification challenging. Accurate diagnosis of pulmonary neuroendocrine carcinomas is paramount for patient management, as clinical course and treatment differ between small-cell and large-cell neuroendocrine carcinoma. Molecular-genetic, transcriptomic, and proteomic data published over the past decade suggest that small-cell and large-cell neuroendocrine carcinomas are not homogeneous categories but rather comprise multiple groups of distinctive malignancies. Nuances in the susceptibility of small-cell lung carcinoma subtypes to different chemotherapeutic regimens and the discovery of targetable mutations in large-cell neuroendocrine carcinoma suggest that classification and treatment of neuroendocrine carcinomas may be informed by ancillary molecular and protein expression testing going forward. This review summarizes the current diagnostic criteria, prognostic and predictive correlates of classification, and evidence of previously unrecognised subtypes of small-cell and large-cell neuroendocrine carcinoma.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
陈ZQ发布了新的文献求助10
1秒前
专注若之完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
学术混子完成签到,获得积分10
4秒前
小水发布了新的文献求助10
4秒前
6秒前
Oo3发布了新的文献求助10
7秒前
lll发布了新的文献求助10
7秒前
科研通AI6.2应助段段采纳,获得10
7秒前
Ava应助尘星采纳,获得10
7秒前
7秒前
7秒前
8秒前
kuankuan发布了新的文献求助10
9秒前
凯隐皇帝完成签到,获得积分10
9秒前
11秒前
趣多多发布了新的文献求助10
12秒前
Juno发布了新的文献求助10
13秒前
姜姜姜完成签到 ,获得积分10
13秒前
papayacat完成签到,获得积分20
14秒前
14秒前
jiachj完成签到,获得积分10
14秒前
大个应助风中的小蝴蝶采纳,获得10
14秒前
文静菠萝发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
常温可乐应助坚定的骁采纳,获得10
17秒前
斯文败类应助LICC采纳,获得10
17秒前
钱宝完成签到 ,获得积分10
18秒前
Hello应助Oo3采纳,获得10
19秒前
20秒前
vagabond发布了新的文献求助10
22秒前
22秒前
23秒前
lucky完成签到,获得积分10
23秒前
24秒前
凯隐皇帝发布了新的文献求助10
24秒前
24秒前
dssdzj1109完成签到,获得积分10
25秒前
陈ZQ完成签到,获得积分20
26秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
晶种分解过程与铝酸钠溶液混合强度关系的探讨 8888
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Leading Academic-Practice Partnerships in Nursing and Healthcare: A Paradigm for Change 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
The Sage Handbook of Digital Labour 600
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6417989
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8237421
关于积分的说明 17499526
捐赠科研通 5470734
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2890296
邀请新用户注册赠送积分活动 1867157
关于科研通互助平台的介绍 1704229