Протоковая аденокарцинома поджелудочной железы (PDAC) характеризуется инвазией в соседние органы и магистральные сосуды, однако механизмы, посредством которых молекулярные изменения трансформируются в пространственно организованное инвазивное поведение, остаются малоизученными. Авторы идентифицировали выраженный уровень тканевой организации, характеризующийся пространственными и геометрическими свойствами внутри и между опухолевыми структурами.

Используя первый крупномасштабный, AI-ассистированный, курированный человеком атлас PDAC на основе H&E-окрашенных изображений, исследователи аннотировали, классифицировали и охарактеризовали 144 474 злокачественные и нормальные структуры от пациентов с первичным PDAC (n=118) и после неоадъювантной терапии (n=50).

Дополнительно разработан новый вычислительный инструмент SHAPE для изучения агрессивности PDAC через комплексную «геометризацию» опухолевой прогрессии. При использовании стандартных H&E-препаратов и 3D-реконструкции тканей установлено, что инвазирующие опухолевые структуры демонстрируют эксцентричную морфологию с выраженной локальной угловой когерентностью.

Эти геометрические и пространственные свойства выявили когерентные архитектурные паттерны: инвазивные структуры тесно следуют ходу сосудов и нервов при инфильтрации окружающих тканей.

Для определения молекулярных сигнатур архитектуры PDAC авторы интегрировали морфологические характеристики 39 045 аннотированных опухолевых структур с данными полногеномного и RNA-секвенирования. PDAC, обогащенные эксцентричными структурами, демонстрировали:

• Увеличение числа копий хромосомных альтераций
• Потерю гетерозиготности хромосомы 17p
• Активацию базально-подобных/квази-мезенхимальных транскрипционных программ

Пространственный транскриптомный анализ 1650 опухолевых структур от шести дополнительных пациентов с PDAC подтвердил обогащение инвазивными клеточными программами в высокоэксцентричных структурах, включая эпителиально-мезенхимальный переход, ангиогенез, коагуляцию и пути комплемента, что подчёркивает их инфильтративную природу.

Перекрёстная валидация AI-метода обеспечила полностью автоматизированный, высоко интерпретируемый вычислительный подход для поддержки патологов и клиницистов в:

• Оценке ответа на неоадъювантную химиотерапию
• Прогнозировании выживаемости пациентов
• Выборе химиотерапии в адъювантных режимах

Исследование углубляет понимание прогрессирования PDAC, идентифицирует новый признак архитектуры опухоли и прокладывает путь к полной интеграции AI-управляемых морфологических подходов в клинические рабочие процессы для улучшения ведения пациентов с раком поджелудочной железы.