Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Carcinomas biểu mô tế bào rõ ràng với hành vi hung hãn thể hiện mức độ không đồng nhất trong khối u thấp ở cấp độ mô học
Tóm tắt
Không đồng nhất trong khối u (ITH) là một đặc điểm vốn có của hầu hết các khối u và việc phát hiện của nó vẫn là một nhiệm vụ trọng tâm cho các bác sĩ bệnh lý. Tuy nhiên, ý nghĩa lâm sàng của mức độ phát triển của đặc điểm này vẫn chưa được hiểu rõ. Một loạt 28 khối u carcinoma biểu mô tế bào rõ ràng thận (CCRCC) đã được phân tích một cách kỹ lưỡng với hai quy trình lấy mẫu khác nhau [lấy mẫu khối u nhiều vị trí (MSTS) và lấy mẫu tổng thể] để đánh giá mức độ (thấp so với cao) của ITH mô học được phát hiện trong thực hành thường quy ảnh hưởng đến hành vi của khối u và sự sống sót của bệnh nhân như thế nào. Tất cả CCRCC (n = 14) có lộ trình lâm sàng hung hãn đều thể hiện mức độ ITH thấp. Sự sống sót đáng kể kém hơn được phát hiện ở CCRCC với ITH thấp (p < 0,001). Việc định lượng đơn giản mức độ ITH bằng cách sử dụng quy trình lấy mẫu rộng có thể có ích trong việc dự đoán sự tiến triển của khối u, vì tất cả CCRCC có hành vi hung hãn đều thể hiện mức độ ITH mô học thấp.
Từ khóa
#khối u #không đồng nhất trong khối u #biểu mô tế bào rõ ràng thận #hành vi hung hãn #sống sótTài liệu tham khảo
Dentro SC, Leshchiner I, Haase K, et al. Characterizing genetic intra-tumor heterogeneity across 2,658 human cancer genomes. Cell. 2021;184:2239–2254e39. https://doi.org/10.1016/j.cell.2021.03.009.
•• Gerlinger M. Rowan AJ, Horswell S, et al. Intratumor heterogeneity and branched evolution revealed by multiregion sequencing. N Eng J Med. 2012;366:883-892. https://doi.org/10.1056/NEJMoa1113205. Seminal paper unveiling intratumor heterogeneity at genomic level.
•• Manini C, López-Fernández E, López JI. Precision sampling fuels precision oncology. An evolutionary perspective. Trends Cancer. 2021. https://doi.org/10.1016/j.trecan.2021.08.006. Connection between pathologists and oncologists with a new sampling protocol of large tumors.
López JI, Cortés JM. Multisite tumor sampling: a new tumor selection method to enhance intratumor heterogeneity detection. Hum Pathol. 2017;64:1–6. https://doi.org/10.1016/j.humpath.2017.02.010.
Delahunt B, Cheville JC, Martignoni G, et al. The International Society of Urological Pathology (ISUP) grading system for renal cell carcinoma and other prognostic parameters. Am J Surg Pathol. 2013;37:1490–504. https://doi.org/10.1097/PAS.0b013e318299f0fb.
Samaratunga H, Delahunt B, Srigley JR, et al. Granular necrosis: a distinctive form of cell death in malignant tumours. Pathology. 2020;52:507–14. https://doi.org/10.1016/j.pathol.2020.06.002.
Chen Z, Yang F, Ge L, Qiu M, Liu Z, Liu C, Tian X, Zhang S, Ma L. Outcomes of renal cell carcinoma with associated venous tumor thrombus: experience from a large cohort and short time span in a single center. BMC Cancer. 2021;21:766. https://doi.org/10.1186/s12885-021-08508-x.
Chapman-Friedricks JR, Herrera L, Bracho J, Gomez-Fernandez C, Leveilee R, Jorda M. Adult renal cell carcinoma with rhabdoid morphology represents a neoplastic dedifferentiation analogous to sarcomatoid carcinoma. Ann Diagn Pathol. 2011;15:333–7. https://doi.org/10.1016/j.anndiagpath.2011.03.002.
Lohse CM, Gupta S, Cheville JC. Outcome prediction for patients with renal cell carcinoma. Semin Diagn Pathol. 2015;32:172–83. https://doi.org/10.1053/j.semdp.2015.02.008.
• Reynolds BA, Oli MW, Oli MK. Eco-oncology: applying ecological principles to understand and manage cancer. Ecol Evol. 2020;10:8538-8553. https://doi.org/10.1002/ece3.6590. Connection between oncology and ecology for a new perspective of cancer.
Axelrod R, Pienta KJ. Cancer as a social dysfunction. Why cancer research needs new thinking. Mol Cancer Res. 2018;16:1346–1347. https://doi.org/10.1158/1541-7786.
Davis A, Gao R, Navin N. Tumor evolution: linear, branching, neutral, and punctuated? Biochim Biophys Acta. 2017;1867:151–61. https://doi.org/10.1016/j.bbcan.2017.01.003.
• Archetti M, Pienta KJ. Cooperation among cancer cells: applying game theory to cancer. Nat Rev Cancer. 2019;19:110-117. https://doi.org/10.1038/s41568-018-0083-7. Comprehensive review of the role of game theory in the analysis of tumor evolution.
Inarra E, Laruelle A. Artificial distinction and real discrimination. J Theor Biol. 2012;305:110–7. https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2012.03.034.
Del Monte U. Does the cell number 109 still really fit one gram of tumor tissue? Cell Cycle. 2009;8:505–6. https://doi.org/10.4161/cc8.3.7608.
Mitchell TJ, Turajlic S, Rowan A, et al. Timing the landmark events in the evolution of clear cell renal cell cancer: TRACERx Renal. Cell. 2018;173:611-623.e17. https://doi.org/10.1016/j.cell.2018.02.020.
Turajlic S, Xu H, Litchfield K, et al. Deterministic evolutionary trajectories influence primary tumor growth: TRACERx Renal. Cell. 2018;173:595–610. https://doi.org/10.1016/j.cell.2018.03.043.
Turajlic S, Xu H, Litchfield K, et al. Tracking cancer evolution reveals constrained routes to metastases: TRACERx Renal. Cell. 2018;173:581–94. https://doi.org/10.1016/j.cell.2018.03.057.
Zhao Y, Fu X, Lopez JI, et al. Selection of metastasis competent subclones in the tumour interior. Nat Ecol Evol. 2021;5:1033–45. https://doi.org/10.1038/s41559-021-01456-6.
Brugarolas J, Rajaram S, Christie A, Kapur P. The evolution of angiogenic and inflamed tumors. The renal cancer paradigm Cancer Cell. 2020;38:771–3. https://doi.org/10.1016/j.ccell.2020.10.021.