Pleomorphic Adenoma of the Parotid Gland – Histopathological, Neurological, Intraoperative and Machine Learning Insights

Abstract

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Adenoma pleomorfo de la glándula parótida: perspectivas histopatológicas, neurológicas, intraoperatorias y de aprendizaje automático Autores: Cristian Niky Cumpătă - Titu Maiorescu University, Bucharest (RO) Cristina Maria Munteanu - University of Medicine and Pharmacy of Craiova (RO) Anca Mihaela Predescu - University of Medicine and Pharmacy of Craiova (RO) Ciprian Laurențiu Pătru - University of Medicine and Pharmacy of Craiova (RO) Alexandru Dan Popescu - University of Medicine and Pharmacy of Craiova (RO) Cătălina Alexandra Iacov - University of Medicine and Pharmacy of Craiova (RO) Cristina Jana Busuioc - University of Medicine and Pharmacy of Craiova (RO) Oprea Valentin Bușu - University of Craiova (RO) Elena Cristina Andrei - University of Medicine and Pharmacy of Craiova (RO) Eugen Georgescu - University of Medicine and Pharmacy of Craiova (RO) Marina Amărăscu - University of Medicine and Pharmacy Craiova (RO) Ilona Mihaela Liliac - University of Medicine and Pharmacy of Craiova (RO) Resumen El adenoma pleomorfo (AP) es el tumor benigno más frecuente de las glándulas salivales y representa hasta dos tercios de todos los tumores de estas glándulas. Aparece con mayor frecuencia en la glándula parótida y suele presentarse como una masa de crecimiento lento y asintomática, afectando predominantemente a mujeres entre la tercera y la sexta décadas de la vida. Histológicamente, el AP presenta una composición mixta de componentes epiteliales, mioepiteliales y mesenquimales inmersos en un estroma mixoide o condroide, con citoplasma eosinófilo en las células mioepiteliales poligonales. Aunque con frecuencia está bien delimitado y localizado en el lóbulo superficial de la parótida, el AP puede extenderse hacia regiones más profundas, incluido el espacio parafaríngeo, lo que complica el tratamiento quirúrgico debido a la proximidad de estructuras neurovasculares críticas. Este estudio tiene como objetivo destacar las características histopatológicas del adenoma pleomorfo y correlacionarlas con los hallazgos intraoperatorios. Las técnicas avanzadas de imagen, especialmente la resonancia magnética (RM), son fundamentales para una evaluación preoperatoria precisa, ya que el retraso de la intervención quirúrgica aumenta el riesgo de transformación maligna en carcinoma ex adenoma pleomorfo, una entidad más agresiva asociada con recurrencia y metástasis. En los últimos años, los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo aplicados a imágenes de RM y ecografía han demostrado un potencial significativo para diferenciar el adenoma pleomorfo de otros tumores parotídeos benignos y malignos, mejorando la precisión diagnóstica y facilitando una toma de decisiones clínicas más temprana. Los hallazgos microscópicos confirmaron características típicas del AP, entre ellas proliferación epitelial, componentes mioepiteliales, zonas hemorrágicas, estroma eosinófilo y cápsulas tumorales incompletas. Además, se ha demostrado que los enfoques recientes de radiómica asistida por inteligencia artificial y redes neuronales convolucionales complementan la histopatología clásica mediante la extracción de características de imagen de alta dimensionalidad que mejoran la clasificación de los subtipos tumorales y la evaluación pronóstica. Cuando se integran con los datos clínicos y de imagen, estas técnicas de aprendizaje automático ofrecen vías prometedoras para reducir la incertidumbre diagnóstica, optimizar la planificación quirúrgica —especialmente en relación con la preservación del nervio facial— y contribuir a estrategias de manejo más personalizadas en la patología de la glándula parótida.

Pleomorphic adenoma (PA) is the most common benign tumour of the salivary glands, accounting for up to two-thirds of all salivary gland tumors. It most frequently occurs in the parotid gland and typically presents as a slow-growing, asymptomatic mass, predominantly affecting females between the third and sixth decades of life. Histologically, PA exhibits a mixed composition of epithelial, myoepithelial, and mesenchymal components embedded in a myxoid or chondroid stroma, with eosinophilic cytoplasm in polygonal myoepithelial cells. Although often well-circumscribed and localized in the superficial lobe of the parotid, PA can extend into deeper regions, including the parapharyngeal space, which complicates surgical management due to the proximity of critical neurovascular structures. This study aims to highlight the histopathological features of pleomorphic adenoma and correlate them with intraoperative findings. Advanced imaging techniques, particularly MRI, are crucial for accurate preoperative assessment, as delayed surgical intervention increases the risk of malignant transformation into carcinoma ex-pleomorphic adenoma, a more aggressive entity associated with recurrence and metastasis. In recent years, machine learning and deep learning models applied to MRI and ultrasound imaging have demonstrated significant potential in differentiating pleomorphic adenoma from other benign and malignant parotid tumours, improving diagnostic accuracy and supporting earlier clinical decision-making. Microscopic findings confirmed characteristic features of PA, including epithelial proliferation, myoepithelial components, haemorrhagic zones, eosinophilic stroma, and incomplete tumour capsules. Additionally, recent AI-assisted radiomic and convolutional neural network approaches have been shown to complement classical histopathology by extracting high-dimensional imaging features that enhance tumour subtype classification and prognostic assessment. When integrated with clinical and imaging data, these machine learning techniques offer promising avenues for reducing diagnostic uncertainty, optimising surgical planning—particularly in relation to facial nerve preservation—and contributing to more personalised management strategies in parotid gland pathology.