约翰霍普金斯大学金梅尔癌症中心索尔戈德曼胰腺癌研究中心的研究人员已经开发出一种3D基因组分析技术，用于识别胰腺中的小癌前病变-称为胰腺上皮内瘤变(PanINs) -导致最具侵略性，致命的胰腺癌之一。

该研究结果发表在5月1日的《自然》杂志上，提供了迄今为止人类胰腺癌前病变最详细的3D图谱，为未来早期发现胰腺导管腺癌(PDAC)和其他类型的胰腺癌奠定了基础。

“实际上没有多少人会患上胰腺癌，所以我们很震惊地发现，在胰腺的正常区域有很多癌前病变，或称PanINs，”医学博士Laura Wood说，她是金梅尔癌症中心和约翰·霍普金斯大学医学院的病理学和肿瘤学副教授，也是该研究的资深作者之一。“这项研究强调了我们对正常衰老的不了解，并提出了关于癌症如何在人类胰腺中产生的基本问题。”

由于它们的体积小，PanINs很难被发现，不能通过典型的放射学检查来识别。在临床上，这通常意味着当患者被诊断为癌症时，如PDAC，癌症已经进入晚期并转移到其他器官。

现有的二维组织学染色方法是将组织切成薄片，在显微镜下染色和检查，只能提供有限的PanINs视图，使研究人员对它们的起源和它们如何导致癌症一无所知。为了更好地表征PanINs，研究人员开发了一种3D方法。

在将38个正常胰腺样本的组织切片并染色到数百个连续的2D幻灯片上后，研究人员开发了CODA，一种机器学习管道，用于分析和重建幻灯片图像为数字3D图像。

三维重建显示，相互连接的PanINs网络复杂，平均总负荷为每立方厘米13个PanINs，范围为每立方厘米1至31个PanINs。胰腺其他区域的PDAC患者似乎比非导管疾病患者有更高的PanIN负担，尽管没有统计学意义。

研究人员通过3d引导的显微解剖和特定PanINs的DNA测序进一步研究了8个样本。基因组分析显示，这些网络是由不同基因突变驱动的遗传上不同的PanINs组成的，比如在大多数胰腺癌中发现的致癌基因Kirsten大鼠肉瘤病毒(KRAS)的突变。

Wood说，多种癌前病变是由独立突变引起的，这一发现在其他器官中尚未发现，“但现在我们知道了PanINs的存在，我们可以针对它们进行研究，比如通过KRAS。”

Kiemen说，虽然CODA还不能用于诊断，但它的优点之一是它可以应用于任何组织、疾病或模式生物。

“这仅仅是个开始，”她说。“我们希望继续研究这在其他器官组织中的意义。如果正常组织中有数千个PanINs，那么我们如何确定哪些在临床上与疾病相关，哪些与疾病无关?”

Wood补充说:“我们可以为大多数癌症患者做出改变的方法之一是通过预防，通过详细的解剖分子图谱更好地了解癌症的早期前兆是第一步。”“在看3D之前，你不知道自己错过了什么。”