Science 子刊：新发现生物标记物！有望识别胰腺癌的早期风险
胰腺癌发病率和死亡率在全球范围内呈上升趋势。据世界卫生组织（WHO）统计，2012年全球胰腺癌发病率和死亡率分别列恶性肿瘤第13位和第7位。2019年美国国立综合癌症网络的数据显示，2018年，美国约55440例患者诊断为胰腺癌，约43330例患者死于胰腺癌。美国癌症协会2019年发布的数据显示，美国胰腺癌发病例数列男性第10位，女性第9位，在男性和女性肿瘤相关死因中均居于第4位。
美国杜克健康公司的一个研究小组已经确定了一组生物标志物，这些生物标志物可以帮助区分胰腺上的囊肿是可能进展成癌症还是保持良性。
该发现于 3 月 17 日在线发表在《科学进展》（Science Advances) 杂志上，标志着朝着临床方法迈出重要的第一步，该方法用于对胰腺上癌变风险较高的病变进行分类，有可能在它们开始扩散之前将其去除。
研究背景
胰腺导管腺癌（PDAC）仍是癌症死亡的主因。主要由于缺乏早期检测策略，无法在潜在可治愈的阶段识别患者。导管内状黏液肿瘤（IPMN）是胰腺的囊性病变，胰腺癌的影像学可检测前体。虽然大多数IPMN不会进展为恶性肿瘤，但准确区分进展风险低的病变[低度异型增生（LGD）] 与高风险病变[高级别异型增生（HGD）和早期癌症]的能力仍然难以捉摸。人们普遍认为，HGD 的手术治疗是合适的，而影像学监测适用于 LGD 患者。旨在通过临床、影像学、实验室、内镜和细胞学参数预测 HGD 风险的共识指南的总体准确性约为 60%。因此，人们对开发更准确的高风险IPMN生物标志物有着浓厚的兴趣。
研究过程
Allen 和他的同事们使用一种称为数字空间 RNA 分析的复杂分子生物学工具来定位囊肿的特定区域，以及异常细胞生长的高级别和低级别区域。
以前表征 IPMN 的方法不太精确，并且无法识别特别准确的癌症风险标志物。然而，数字空间分析允许研究人员选择单独的细胞群进行分析。这使杜克大学的研究人员能够识别出大量基因突变，这些突变既能促进胰腺癌的进展，又能潜在地抑制胰腺癌的进展。
该团队还确定了用于区分 IPMN 的两个主要变体的标记，并发现了用于定义通常导致侵袭性较小的疾病的第三种常见变体的不同标记。
“我们发现了非常明显的高级细胞异常标记，以及生长缓慢的亚型，”艾伦说。“我们现在的工作重点是在囊液中找到它。如果我们能够在囊液中识别出这些独特的标记，它可以为蛋白质活检提供基础，指导我们是否应该在癌症进展和扩散之前去除囊肿。”
艾伦说，目前的诊断策略——包括临床、放射学、实验室、内窥镜和细胞学分析——的总体准确率约为 60%。
IPMN的空间RNA分析
IPMN上皮亚型分析
研究意义
如果成功，基于生物标志物的方法可以解决降低患胰腺癌几率的较大障碍，目前胰腺癌呈上升趋势，并且可恶的是在腹部扫描期间被发现之前悄无声息地生长，偶然才能发现。
“即使在较早阶段检测到胰腺癌，它几乎总是已在全身脱落细胞，然后癌症复发，”资深作者，杜克大学医学院医学博士，外科肿瘤科主任 Peter Allen 说道。
“这就是为什么我们将注意力转移到这些癌前囊肿，称为导管内乳头状粘液性肿瘤或 IPMN，”Allen 说。“大多数 IPMN 永远不会进展为胰腺癌，但通过区分哪些会进展，我们正在创造一个机会来预防不治之症的进展。”
“胰腺癌呈上升趋势，如果目前的趋势继续下去，它将在未来几年内成为美国癌症死亡的第二大原因，”艾伦说，并指出目前尚不清楚是什么导致癌症患病率上升，他说，一些研究表明炎症起了一定作用。艾伦领导的杜克大学临床试验正在测试抗炎疗法是否可以减少 IPMN 患者的癌症进展。
除了Allen，研究作者还包括Matthew K. Iyer，Chanjuan Shi，Austin M. Eckhoff，Ashley Fletcher和Daniel P. Nussbaum。
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