शोधकर्ताओं ने स्थानिक ट्रांसक्रिप्टोमिक्स और मशीन लर्निंग का उपयोग करके अग्नाशय नलिका एडेनोकार्सिनोमा में प्रारंभिक मार्करों की पहचान करने के लिए एक कम्प्यूटेशनल पाइपलाइन विकसित की। Researchers developed a computational pipeline to identify early markers in pancreatic ductal adenocarcinoma using spatial transcriptomics and machine learning.

जॉन्स हॉपकिन्स किमेल कैंसर सेंटर के शोधकर्ताओं ने एक कम्प्यूटेशनल पाइपलाइन विकसित की है जिसमें स्पेशियल ट्रांसक्रिप्टोमिक्स, मशीन लर्निंग और सिंगल-सेल डेटासेट को मिलाकर अग्नाशय के डक्टल एडेनोकार्सिनोमा (पीडीएसी) में प्रारंभिक आणविक और सेलुलर मार्करों की पहचान की गई है, जो अग्नाशय के कैंसर का एक घातक रूप है। 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. नौ रोगियों और 14 प्री-कलिग्न लेशन्स में उनके निष्कर्ष इस प्रकार के कैंसर के लिए प्रारंभिक पहचान रणनीतियों को विकसित करने में मदद कर सकते हैं। Their findings in nine patients and 14 premalignant lesions could help develop early detection strategies for this cancer type. अध्ययन के डेटा और कोड अन्य खोजकर्ताओं के लिए उपलब्ध हैं. The study's data and code are available to other researchers.