# 胰腺导管腺癌

微软研究院推出 Quine，一个把跨序列、结构、功能、细胞状态与影像等多模态数据联合训练的世界模型与连接科学工具、文献、湿实验和科研人员的交互式 harness 相结合的研究系统，并与 Broad Institute 合作在胰腺导管腺癌（PDAC）中用它从数千个化合物中预测并排序可驱动治疗相关细胞状态转变的候选物，湿实验显示排名最高的化合物产生最大的预期状态转变，整个从缩小搜索空间到锁定少数候选物的过程仅用一个周末，同时实验还验证了模型关于第三个表型的预测。

微软研究院推出 Quine，一个把跨序列、结构、功能、细胞状态与影像等多模态数据联合训练的世界模型与连接科学工具、文献、湿实验和科研人员的交互式 harness 相结合的研究系统，并与 Broad Institute 合作在胰腺导管腺癌（PDAC）中用它从数千个化合物中预测并排序可驱动治疗相关细胞状态转变的候选物，湿实验显示排名最高的化合物产生最大的预期状态转变，整个从缩小搜索空间到锁定少数候选物的过程仅用一个周末，同时实验还验证了模型关于第三个表型的预测。

这篇综述系统梳理了胰腺导管腺癌中嗜神经侵袭（PNI）的分子机制，提出涵盖肿瘤与神经相互趋化、肿瘤-神经界面黏附与侵袭、细胞外基质重塑及神经可塑性改变的四阶段统一模型，将嗜神经侵袭微环境定义为神经-免疫豁免庇护所，并总结了靶向神经-免疫-肿瘤轴的治疗策略、在研临床试验以及多组学与人工智能在PNI诊断、机制发现和治疗优化中的应用前景。

这篇综述系统梳理了胰腺导管腺癌中嗜神经侵袭（PNI）的分子机制，提出涵盖肿瘤与神经相互趋化、肿瘤-神经界面黏附与侵袭、细胞外基质重塑及神经可塑性改变的四阶段统一模型，将嗜神经侵袭微环境定义为神经-免疫豁免庇护所，并总结了靶向神经-免疫-肿瘤轴的治疗策略、在研临床试验以及多组学与人工智能在PNI诊断、机制发现和治疗优化中的应用前景。

该研究在203例接受新辅助治疗并根治性切除、且仅达轻微病理缓解的胰腺导管腺癌患者中，用人工智能流程从常规H&E全切片图像分割癌与间质并量化空间组成与构型，发现碎片化、界面丰富的肿瘤-间质生态与更短的无病生存期独立相关，两个空间风险模型（癌平均形状指数加间质形状指数变异性，校正HR 1.71，P=0.003；平均间质斑块面积加边缘密度，校正HR 2.19，P=0.002）在病理缓解分级和残余癌面积无法分层的情况下仍能分层预后，且高风险构型伴随瘤内TIL密度与浸润比降低、TIL相对聚集于癌周与间质，符合免疫排斥表型。

该研究在203例接受新辅助治疗并根治性切除、且仅达轻微病理缓解的胰腺导管腺癌患者中，用人工智能流程从常规H&E全切片图像分割癌与间质并量化空间组成与构型，发现碎片化、界面丰富的肿瘤-间质生态与更短的无病生存期独立相关，两个空间风险模型（癌平均形状指数加间质形状指数变异性，校正HR 1.71，P=0.003；平均间质斑块面积加边缘密度，校正HR 2.19，P=0.002）在病理缓解分级和残余癌面积无法分层的情况下仍能分层预后，且高风险构型伴随瘤内TIL密度与浸润比降低、TIL相对聚集于癌周与间质，符合免疫排斥表型。