Forscher entwickelten eine rechnerische Pipeline, um frühe Marker im Pankreas-duktalen Adenokarzinom mittels räumlicher Transkriptomik und maschinellem Lernen zu identifizieren. Researchers developed a computational pipeline to identify early markers in pancreatic ductal adenocarcinoma using spatial transcriptomics and machine learning.

Forscher des Johns Hopkins Kimmel Cancer Center haben eine rechnerische Pipeline entwickelt, in der räumliche Transkriptomik, maschinelles Lernen und Einzelzelldatensätze kombiniert werden, um frühe molekulare und zelluläre Marker im Pankreas-Dual-Adenokarzinom (PDAC), einer tödlichen Form von Pankreaskrebs, zu identifizieren. Researchers from the Johns Hopkins Kimmel Cancer Center have developed a computational pipeline combining spatial transcriptomics, machine learning, and single-cell datasets to identify early molecular and cellular markers in pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC), a deadly form of pancreatic cancer. Ihre Befunde bei neun Patienten und 14 prämalignen Läsionen könnten dazu beitragen, Früherkennungsstrategien für diesen Krebstyp zu entwickeln. Their findings in nine patients and 14 premalignant lesions could help develop early detection strategies for this cancer type. Die Daten und der Code der Studie stehen anderen Forschern zur Verfügung. The study's data and code are available to other researchers.

August 29, 2024

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