使用多重分子成像和机器学习对胰腺癌亚型的表观遗传事件进行空间识别和半量化

快速阅读: 据《Nature.com》最新报道，本研究开发了一种融合多重分子成像技术和卷积神经网络的新空间表观基因组学方法，用于绘制六种常见胰腺癌亚型的表观遗传修饰图谱。结果显示，泡沫腺和鳞状分化亚型具有更高的表观遗传修饰水平和Z-DNA比率，可能对表观遗传调节剂反应不佳。而传统导管型胰腺癌亚型则可能是使用这类药物的有效候选者。这一发现有助于更精准地选择靶向治疗策略。

基因组改变是导致胰腺癌（PC）肿瘤形成的主要因素，但它们并不能完全解释其多样的表型。研究胰腺癌的表观遗传景观可以提供更为全面的理解，并可能识别出能提高患者生存率的靶向疗法。在这项研究中，我们开发了一种新的、有前景的空间表观基因组学方法，该方法融合了多重分子成像技术和卷积神经网络。随后，我们利用这种方法绘制了六种最常见胰腺癌亚型的表观遗传修饰水平。我们分析并半定量了产生的分子数据，揭示了其表观基因组的显著差异性。我们研究了DNA和组蛋白的修饰，尤其是甲基化和乙酰化。我们分析并半定量了产生的分子数据，揭示了其表观基因组的显著差异性。采用相同技术，我们检查了DNA构象的变化，以进一步阐明胰腺癌分化过程中涉及的转录调控机制。我们分析并半定量了产生的分子数据，揭示了其表观基因组的显著差异性。

结果显示，泡沫腺和鳞状分化亚型显示出显著增加的表观遗传修饰的全局水平和升高的Z-DNA比率。总体来看，我们的发现可能意味着这些亚型对靶向表观遗传调节剂的治疗效果可能较差。相反，传统导管型胰腺癌亚型成为使用表观遗传调节剂进行治疗的潜在有效候选者。

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