人工智能驱动的深度视觉蛋白质组学揭示胰腺癌前体的关键分子转变

胰腺导管腺癌通过前体病变演化，但其早期进展的蛋白质调控程序尚不明确。我们应用深度视觉蛋白质组学，整合计算病理学、激光显微切割和质谱分析，对器官捐献者和PDAC患者的正常导管、腺泡-导管化生、低级别和高级别胰腺上皮内瘤变以及浸润性癌进行了蛋白质组分析。从每个区域约100个细胞中定量了9,181种蛋白质，我们发现了组织学正常导管中的分子场效应以及低级别PanINs在癌症背景下的蛋白质组学差异。我们确定了四种与阶段相关的分子程序。应激适应和免疫参与在癌症相关的正常导管中早期出现。代谢重编程在正常导管中启动，并在PanIN进展过程中加剧。线粒体重塑在高级别PanINs入侵前变得显著。质谱在无癌个体的偶发前体病变中检测到KRAS热点突变肽。这些发现表明，分子重编程先于组织学转化，为更早检测致命癌症创造了机会。意义：人工智能引导的DVP首次深入评估了胰腺腺癌多步骤进展过程中观察到的蛋白质组学景观，包括组织学正常导管、ADM以及低级别和高级别PanIN病变。这些数据代表了针对这种致命疾病的候选生物标志物和干预靶点的独特资源。