The Role of Angiogenesis in the Transformation of Plexiform Neurofibroma into Malignant Peripheral Nerve Sheath Tumors in Children With Neurofibromatosis Type 1
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The role of angiogenesis in the transformation of peripheral neurofibroma (PNF) to malignant peripheral nerve sheath tumor (MPNST) in neurofibromatosis type 1 (NF1) remains elusive and forms the objective of this study. EXPERIMENTAL DESIGN: Archival tissue from 5 children with NF1 and PNF, who developed MPNST between the ages of 8 and 15 years were analyzed for differences in microvasculature. The role of proangiogenic growth factors such as Vascular Endothelial Growth Factor (VEGF), and its receptors Flk-1 and Flt-1, and vessel maturity, defined as von Willebrand factor (vWf), α-smooth muscle actin+ (SMA+), were evaluated by immuno-histochemistry. RESULTS: A qualitative evaluation of the vasculature showed predominantly α-SMA+/vWf+ more stable vessels in PNF, and an irregular meshwork of α-SMA-/vWf+ endothelial cells structures in MPNST. In NF and PNF tumor cells were VEGF-, in contrast to VEGF+ tumor cells in MPNST. If present, the VEGF stain was confined mainly to the perivascular spaces in PNF, unlike the mainly stromal VEGF stain in MPNST. VEGF receptors also manifested a tumor stage-specific pattern. Flk-1 and Flt-1 were restricted to the mature, well-formed vasculature in PNF, but exhibited a diffuse pattern in MPNST. CONCLUSION: Our study provides a rare opportunity to document consistent and histologically detectable differences in the vascular organization of PNF and MPNST. It permits a pair-wise evaluation of the malignant conversion of benign PNF into its malignant counterpart, in the same patients. The phenotypic variations and characteristics of the vessels in these tumors are consistent with the idea that a strong proangiogenic drive contributes to the progressive growth in MPNST.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».