[Standardized diagnosis of pancreatic head carcinoma]
- PMID: 34357472
- DOI: 10.1007/s00292-021-00971-4
[Standardized diagnosis of pancreatic head carcinoma]
Abstract
Most pancreatic ductal adenocarcinomas are localized in the pancreatic head. Due to the complex anatomic relationships with the surrounding organs and vascular structures in the retroperitoneal space and to the presence of numerous transection margins and dissection planes, pancreatic head resections belong to the most complex specimens concerning grossing and sampling for histopathologic analysis.Here we discuss current guidelines for standardized grossing and reporting of pancreatic cancer, with special reference to the assessment of the resection margin status. The importance of standardized reporting for the sake of completeness, comprehensibility, comparability, and quality control as well as for the integration of pathology reports in interdisciplinary digital workflows and artificial intelligence applications will be emphasized.
Die Mehrheit der duktalen Adenokarzinome sind im Pankreaskopf lokalisiert. Pankreaskopfresektate gehören aufgrund der retroperitonealen Lage mit komplexen Lagebeziehungen zu angrenzenden Organen und Gefäßen sowie verschiedenen Abtragungsflächen und -rändern zu den komplexesten Makropräparaten im diagnostischen Alltag.In der vorliegenden Übersichtsarbeit möchten wir aktuelle Leitlinien zum standardisierten Zuschnitt einschließlich Bestimmung des Resektionsstatus und zur Erstellung eines strukturierten Befundberichtes vorstellen und die Relevanz für Befundqualität, Vollständigkeit, Verständlichkeit und Vergleichbarkeit herausstellen. Darüber hinaus wird die Relevanz eines strukturierten Befundberichtes nach standardisierter Aufarbeitung als wichtiger Baustein einer Integration der digitalen Pathologie in Arbeitsabläufe, für die interdisziplinäre Zusammenarbeit und für die Erstellung großer und verlässlicher Datensätze für KI-Anwendungen (z. B. maschinelles Lernen) dargestellt.
Keywords: Artificial intelligence; Grossing technology; Margins of excision; Pancreatectomy; Pancreatic neoplasms.
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References
Literatur
-
- Abels E, Pantanowitz L, Aeffner F et al (2019) Computational pathology definitions, best practices, and recommendations for regulatory guidance: a white paper from the Digital Pathology Association. J Pathol 249:286–294 - DOI
-
- Adsay NV, Basturk O, Saka B et al (2014) Whipple made simple for surgical pathologists: orientation, dissection, and sampling of pancreaticoduodenectomy specimens for a more practical and accurate evaluation of pancreatic, distal common bile duct, and ampullary tumors. Am J Surg Pathol 38:480–493 - DOI
-
- Banz Y, Berezowska S, De Leval L et al (2018) Advancing synoptic cancer reports beyond English: the University of Bern/PathoLink approach. Virchows Arch 473:655–656 - DOI
-
- Colling R, Pitman H, Oien K et al (2019) Artificial intelligence in digital pathology: a roadmap to routine use in clinical practice. J Pathol 249:143–150 - DOI
-
- Dhall D, Shi J, Allende DS et al (2021) Towards a more standardized approach to pathologic reporting of pancreatoduodenectomy specimens for pancreatic ductal adenocarcinoma: cross-continental and cross-specialty survey from the Pancreatobiliary Pathology Society Grossing Working Group. Am J Surg Pathol. https://doi.org/10.1097/PAS.0000000000001723
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