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Biochemical Assessment of Pheochromocytoma and Paraganglioma

后肾 去甲肾上腺素 后肾碱 嗜铬细胞瘤 副神经节瘤 医学 无症状的 基因检测 儿茶酚胺 肾上腺素 仰卧位 偶发瘤 内科学 内分泌学 病理
作者
Graeme Eisenhofer,Christina Pamporaki,Jacques W.M. Lenders
出处
期刊:Endocrine Reviews [The Endocrine Society]
卷期号:44 (5): 862-909 被引量:30
标识
DOI:10.1210/endrev/bnad011
摘要

Pheochromocytoma and paraganglioma (PPGL) require prompt consideration and efficient diagnosis and treatment to minimize associated morbidity and mortality. Once considered, appropriate biochemical testing is key to diagnosis. Advances in understanding catecholamine metabolism have clarified why measurements of the O-methylated catecholamine metabolites rather than the catecholamines themselves are important for effective diagnosis. These metabolites, normetanephrine and metanephrine, produced respectively from norepinephrine and epinephrine, can be measured in plasma or urine, with choice according to available methods or presentation of patients. For patients with signs and symptoms of catecholamine excess, either test will invariably establish the diagnosis, whereas the plasma test provides higher sensitivity than urinary metanephrines for patients screened due to an incidentaloma or genetic predisposition, particularly for small tumors or in patients with an asymptomatic presentation. Additional measurements of plasma methoxytyramine can be important for some tumors, such as paragangliomas, and for surveillance of patients at risk of metastatic disease. Avoidance of false-positive test results is best achieved by plasma measurements with appropriate reference intervals and preanalytical precautions, including sampling blood in the fully supine position. Follow-up of positive results, including optimization of preanalytics for repeat tests or whether to proceed directly to anatomic imaging or confirmatory clonidine tests, depends on the test results, which can also suggest likely size, adrenal vs extra-adrenal location, underlying biology, or even metastatic involvement of a suspected tumor. Modern biochemical testing now makes diagnosis of PPGL relatively simple. Integration of artificial intelligence into the process should make it possible to fine-tune these advances.
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