Differential cytological diagnosis of typical and atypical lung carcinoids

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Background: The potential for diagnosing lung carcinoids using cytological methods has been underexplored, with limited publications available to support evidence-based conclusions.

Aim: This study aims to evaluate the of cytological diagnostic capabilities for differentiating typical and atypical lung carcinoids.

Materials and Methods: The study included cytological examination results from 18 patients diagnosed with carcinoid tumor at the cytological laboratory of the Altai Regional Oncology Dispensary (Barnaul). The cell material of carcinoid tumors was obtained during diagnostic video bronchoscopy and stained using the Pappenheim method. In all observations, the final diagnosis was the result of histological examination of tumors with immunohistochemical reactions. The obtained results were evaluated using Microsoft Office Excel 2010 and Statistica 10.0. Significant cellular signs (using multivariate analysis) were determined which were assessed to solve diagnostic problems when establishing a cytological diagnosis. Differences between carcinoids were assessed using discriminant analysis with Fisher’s F-test.

Results: Carcinoid tumors accounted for 2.72% of the number of neuroendocrine lung neoplasms. Typical carcinoid was diagnosed in 13 patients, atypical carcinoid was observed in 5 cases. The average age at onset of typical carcinoid was 58.46±19.04 years, of atypical carcinoid — 63.2±4.66 years. Cellular features of typical and atypical carcinoids were assessed, which formed the basis for the statistical analysis. To identify the most informative combinations of cellular features, a multivariate analysis was used that determined the main cytological features for carcinoids characterization, using only light microscopy. The values of the first, second, and third factors were determined; the factor value of the cellular feature variants was 96.02% of the sample (variance). In the discriminant analysis, 14 initial tumor cell parameters (discriminant indices) were used to classify patients into one of two groups (typical and atypical carcinoids), on the basis of which the results of the carcinoid study were classified. Step-by-step assessment using Fisher’s F-test revealed differences that amounted to 37.97% only, suggesting that the cellular features are statistically insignificant.

Conclusion: The data obtained demonstrate the possibilities of cytological diagnosis of lung carcinoids using only light microscopy at the first stage of patient examination. Cellular features enable to diagnose the carcinoid tumor with an accuracy of more than 96%. However, it is possible to differentiate between typical and atypical carcinoids in less than 40% of cases due to the large number of similar features.

About the authors

Olga G. Grigoruk

Altai Regional Oncological Dispensary; Kemerovo State Medical University

Author for correspondence.
Email: cytolakod@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-9981-2348
SPIN-code: 7250-6259

Dr. Sci. (Biology), Professor

Russian Federation, 110k Zmeinogorsky tract, Barnaul 656045; 22a, Voroshilova st., Kemerovo 650056

Igor V. Vikhlyanov

Altai Regional Oncological Dispensary; Kemerovo State Medical University

Email: akod@zdravalt.ru
ORCID iD: 0000-0003-3290-7187

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, 110k Zmeinogorsky tract, Barnaul 656045; 22a, Voroshilova st., Kemerovo 650056

Dmitrii A. Tsoy

Altai Regional Oncological Dispensary

Email: dimazeu@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-4925-1938
SPIN-code: 6603-9568

MD

Russian Federation, 110k Zmeinogorsky tract, Barnaul 656045

Larisa M. Bazulina

Altai Regional Oncological Dispensary

Email: lardoc69@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7222-0657

MD

Russian Federation, 110k Zmeinogorsky tract, Barnaul 656045

References

  1. WHO Classification of Tumours Editorial Board. WHO Classification of Tumours, 5th Edition, Volume 5. Thoracic tumours. Lyon: International Agency for Research on Cancer; 2021.
  2. Metovic J, Barella M, Bianchi F, et al. Morphologic and molecular classification of lung neuroendocrine neoplasms. Virchows Arch. 2021;478(1):5–19. doi: 10.1007/s00428-020-03015-z
  3. Faggiano A, Ferolla P, Grimaldi F, et al. Natural history of gastro-entero-pancreatic and thoracic neuroendocrine tumors. Data from a large prospective and retrospective Italian epidemiological study: the NET management study. J Endocrinol Invest. 2012;35(9):817–823. doi: 10.3275/8102
  4. McCaughan BC, Martini N, Bains MS. Bronchial carcinoids. Review of 124 cases. J Thorac Cardiovasc Surg. 1985;89(1):8–17.
  5. Halperin DM, Shen C, Dasari A, et al. Frequency of carcinoid syndrome at neuroendocrine tumour diagnosis: a population-based study. Lancet Oncol. 2017;18(4):525–534. doi: 10.1016/S1470-2045(17)30110-9
  6. Trevis WD, Brambilla E, Burke AP, et al. WHO Classification of Tumours of the Lung, Pleura, Thymus and Heart. 4th ed. Lyon: IARC; 2015.
  7. Melosky B. Low Grade Neuroendocrine Tumors of the Lung. Front Oncol. 2017;7:119. doi: 10.3389/fonc.2017.00119
  8. Riihimaki M, Hemminki A, Sundquist K, et al. The epidemiology of metastases in neuroendocrine tumors. Int J. Cancer. 2016;139:2679–2686. doi: 10.1002/ijc.30400
  9. Travis WD. Pathology and diagnosis of neuroendocrine tumors: lung neuroendocrine. Thorac Surg Clin. 2014;24(3):257–266. doi: 10.1016/j.thorsurg.2014.04.001
  10. Siegel RL, Miller KD, Jemal A. Cancer statistics, 2020. CA Cancer J Clin. 2020;70(1):7–30. doi: 10.3322/caac.21590
  11. Rindi G, Klimstra DS, Abedi-Ardekani B, et al. A common classification framework for neuroendocrine neoplasms: an International Agency for Research on Cancer (IARC) and World Health Organization (WHO) expert consensus proposal. Mod Pathol. 2018;31(12):1770–1786. doi: 10.1038/s41379-018-0110-y
  12. Caplin ME, Baudin E, Ferolla P, et al. Pulmonary neuroendocrine (carcinoid) tumors: European Neuroendocrine Tumor Society expert consensus and recommendations for best practice for typical and atypical pulmonary carcinoids. Ann Oncol. 2015;26(8):1604–1620. doi: 10.1093/annonc/mdv041
  13. Rooper LM, Sharma R, Li QK, Illei PB, Westra WH. INSM1 Demonstrates Superior Performance to the Individual and Combined Use of Synaptophysin, Chromogranin and CD56 for Diagnosing Neuroendocrine Tumors of the Thoracic Cavity. Am J Surg Pathol. 2017;41(11):1561–1569. doi: 10.1097/PAS.0000000000000916
  14. Fujino K, Motooka Y, Hassan WA, et al. Insulinoma-Associated Protein 1 Is a Crucial Regulator of Neuroendocrine Differentiation in Lung Cancer. Am J Pathol. 2015;185(12):3164–3177. doi: 10.1016/j.ajpath.2015.08.018
  15. Walts AE, Ines D, Marchevsky AM. Limited role of Ki-67 proliferative index in predicting overall short-term survival in patients with typical and atypical pulmonary carcinoid tumors. Mod Pathol. 2012;25(9):1258–1264. doi: 10.1038/modpathol.2012.81
  16. Swarts DR, Rudelius M, Claessen SM, et al. Limited additive value of the Ki-67 proliferative index on patient survival in World Health Organization-classified pulmonary carcinoids. Histopathology. 2017;70(3):412–422. doi: 10.1111/his.13096
  17. Marchiò C, Gatti G, Massa F, et al. Distinctive pathological and clinical features of lung carcinoids with high proliferation index. Virchows Arch. 2017;471(6):713–720. doi: 10.1007/s00428-017-2177-0

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Cytological preparation of a typical lung carcinoid. Monomorphic nuclei with clear contours and “salt-and-pepper” chromatin with small nucleoli. Pappenheim staining. Magnification ×400.

Download (377KB)
3. Fig. 2. Cytological preparation of a typical lung carcinoid. Rosette-like cell structure in the center. Pappenheim staining. Magnification ×400.

Download (222KB)
4. Fig. 3. Cytological preparation of a typical lung carcinoid. Rosette-like cell structure in the center, the presence of microcapillaries. Pappenheim staining. Magnification ×400.

Download (218KB)
5. Fig. 4. Cytological preparation of atypical lung carcinoid. Large cells with visible nucleoli in the nuclei against a background of delicate chromatin. Pappenheim staining. Magnification ×1000.

Download (240KB)
6. Fig. 5. Cytological preparation of atypical lung carcinoid. There is an increase in cellular polymorphism. Pappenheim staining. Magnification ×1000.

Download (173KB)
7. Fig. 6. Cytological preparation of atypical lung carcinoid. The sockets are marked (top right). Pappenheim staining. Magnification ×400.

Download (222KB)

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».