约翰霍普金斯大学医学院的研究团队在《自然》杂志上发表了一篇研究报告，题为“3D基因组映射揭示了人类胰腺前病变的多灶性”。该研究通过一种创新的3D基因组分析技术，详细描绘了胰腺上皮内瘤变（PanINs）的结构和特征，这些瘤变是引发最具侵袭性和致命性的胰腺癌的重要前兆。
医学博士Laura Wood表示，尽管胰腺癌的发病率相对较低，但研究发现胰腺的正常区域中存在大量PanINs，这令人震惊，并揭示了我们对机体正常衰老过程的理解还有许多不足。由于PanINs的尺寸小且难以通过传统的放射学方法检测，许多患者直到癌症晚期才被诊断出来，此时癌症已经转移到其他器官。
为了更好地理解PanINs的起源和演变，研究团队开发了一种名为CODA的机器学习算法，用于将数百个连续的2D组织切片图像重建成数字3D图像。通过这种方法，他们发现PanINs网络在胰腺中广泛分布，并且这些网络在遗传上是不同的，由多种基因突变驱动，包括在大多数胰腺癌中常见的KRAS基因突变。
这项研究的发现强调了PanINs在胰腺癌发展中的重要角色，并为科学家们提供了早期诊断和干预胰腺癌的新思路。尽管CODA技术目前还不能直接用于临床诊断，但其潜力巨大，未来可能应用于各种组织、疾病和模式生物的研究。
研究者们表示，他们将继续探索PanINs在其他器官中的意义，并希望进一步理解哪些PanINs与疾病相关，哪些则不是。Laura Wood博士强调，通过预防和对早期征兆的详细理解，我们有可能为大多数癌症患者带来改变。这项研究为人类胰腺癌的早期诊断和干预提供了新的希望。
