研究者は,空間転写学と機械学習を使用して,臓管内腺がんの初期マーカーを特定するための計算パイプラインを開発しました. Researchers developed a computational pipeline to identify early markers in pancreatic ductal adenocarcinoma using spatial transcriptomics and machine learning.

ジョンズ・ホプキンス・キメル癌センターの研究者は,空間的転写学,機械学習,単細胞データセットを組み合わせた計算パイプラインを開発し,致命的な臓がんである臓管内腺がん (PDAC) の初期分子および細胞マーカーを特定しました. 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. 9人の患者と14人の前発性病変の 発見は このタイプの癌の早期発見戦略の開発に 役立つかもしれません Their findings in nine patients and 14 premalignant lesions could help develop early detection strategies for this cancer type. 研究のデータとコードは 他の研究者に利用できます The study's data and code are available to other researchers.