MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.3748/wjg.v31.i48.115244

Медицинская библиотека · World journal of gastroenterology · 2025

Unmasking the high-risk phenotype in autoimmune gastritis: A pathologist's roadmap for the clinician.

Wang Cheng-Long, Zeng Min, Luo Yan

Письмо в редакциюПеревод пока не подготовлен

Аннотация

Li et al's recent work on the risk factors for autoimmune gastritis provides clinical context for the vast majority of gastric neuroendocrine tumors (G-NETs). However, a deeper understanding of the underlying pathology is needed for precise clinical management. Our letter details the predictable stepwise progression of type 1 G-NETs from autoimmune-driven corporal atrophy and hypergastrinemia to a clear microscopic sequence of enterochromaffin-like cell precursor lesions, including linear hyperplasia, micronodular hyperplasia, and dysplasia. We highlight the definitive diagnostic thresholds that separate these precursors from overt neoplasia: The 0.5 mm size rule and the presence of submucosal invasion. We advocate for a "prognostic biopsy protocol" in which pathologists actively report these precursor lesions and use Ki-67 to grade G-NETs, providing a quantitative risk assessment. This pathology-centric approach transforms surveillance, allowing clinicians to act on objective microscopic milestones rather than waiting for macroscopically visible tumors.

Для цитирования: Wang Cheng-Long, Zeng Min, Luo Yan. Unmasking the high-risk phenotype in autoimmune gastritis: A pathologist's roadmap for the clinician.. World journal of gastroenterology. 2025. DOI: 10.3748/wjg.v31.i48.115244.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.