Unraveling the Mysteries of Perineural Invasion in Benign and Malignant Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Perineural invasion (PNI) is defined as the dissemination of neoplastic cells within the perineural space. PNI can be a strong indicator of malignancy and is linked to poor prognosis and adverse outcomes in various malignant neoplasms; nevertheless, it can also be seen in benign pathologic conditions. In this review article, we discuss various signaling pathways and neurotrophic factors implicated in the development and progression of PNI. We also describe the methodology, benefits, and limitations of different in vitro, ex vivo, and in vivo models of PNI. The spectrum of presentation for PNI can range from diffuse spread within large nerves ("named" nerves) all the way through localized spread into unnamed microscopic nerves. Therefore, the clinical significance of PNI is related to its extent rather than its mere presence or absence. In this article, we discuss the guidelines for the identification and quantification of PNI in different malignant neoplasms based on the College of American Pathologists (CAP) and World Health Organization (WHO) recommendations. We also describe benign pathologic conditions and neoplasms demonstrating PNI and potential mimics of PNI. Finally, we explore avenues for the future development of targeted therapy options via modulation of signaling pathways involved in PNI.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».