约翰霍普金斯金梅尔癌症中心的索尔·戈德曼胰腺癌研究中心的研究人员开发了一种三维基因组分析技术,用于识别胰腺中的小癌前病变——称为胰腺上皮内瘤变(PanINs),这些病变会导致最具侵袭性和致命性的胰腺癌之一。
5月1日发表在《自然》杂志上的这项研究结果提供了迄今为止人类胰腺中癌前病变最详细的三维图谱,为早期检测胰腺导管腺癌(PDAC)和其他类型的胰腺癌奠定了基础。
“实际上并没有很多人发展成胰腺癌,所以我们在胰腺的正常区域发现了很多癌前病变或PanINs,这让我们感到震惊,”金梅尔癌症中心和约翰霍普金斯大学医学院病理学与肿瘤学副教授、该研究的高级作者之一Laura Wood博士说。“这项研究强调了我们对正常衰老尚不了解的地方,并提出了关于人类胰腺中癌症如何产生的根本问题。”
这项研究由约翰霍普金斯大学医学院的博士后研究员Alicia Braxton博士和医学院病理学助理教授Ashley Kiemen博士共同领导。
由于PanINs体积小,很难检测,无法通过常规放射学检查识别。在临床上,这通常意味着当患者被诊断出患有癌症,如PDAC时,癌症已经达到晚期并转移到其他器官。
现有的二维组织学染色方法,即组织被薄切、染色并在显微镜下检查,仅提供了PanINs有限的视图,让研究人员对其起源以及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三维方法。
研究人员将38个正常胰腺样本的组织薄切并染色到数百个连续的二维幻灯片上,然后开发了CODA,一个机器学习流程,分析并重建幻灯片图像成数字三维图像。
三维重建揭示了复杂的相互连接的PanINs网络,平均每立方厘米有13个PanINs,范围从1到31个PanINs。在胰腺其他区域有PDAC的患者似乎比那些有非导管疾病的患者有更高的PanINs负担,尽管这一差异在统计上不显著。
研究人员进一步通过三维引导的显微切割和特定PanINs的DNA测序调查了其中的八个样本。基因组分析显示,这些网络由基因不同的PanINs组成,由不同的基因突变驱动,例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,多个癌前病变来自独立突变的发现在其他器官中尚未见到,“但现在我们知道PanINs就在那里,我们可以努力针对它们,例如通过KRAS。”
尽管CODA尚未在诊断环境中使用,但其优点之一是它可以应用于任何组织、疾病或模型生物,Kiemen说。
“这只是开始,”她说。“我们想继续研究这对其他器官组织意味着什么。如果正常组织有成千上万的PanINs,那么我们如何确定哪些与疾病临床相关,哪些不是?”
“我们为癌症患者做出改变的最大方式之一是通过预防,通过详细和解剖分子图谱更好地理解癌症的早期前体是第一步,”Wood补充说。“除非你以三维视角看,否则你不知道你错过了什么。”
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文章于12月3日有修订
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