自上世纪初期，病理学逐步迈入了精准医学时代。从最初始的基于全组织、整体的病理学的定性诊断，发展到目前的半定量、全定量的研究。尤其随着生物标记物的研究与临床病人的药物治疗、预后判断相结合，这种全定量的分析变得更为重要。数字病理图像分析技术的出现，使得全组织的定量分析变得可能，也为基于组织诊断的精确分析带来新的希望。

上海锐颐生物科技有限公司的赵永田工程师对全组织数字病理图像分析平台HALO进行了精彩介绍。他提到HALO平台能够应用到包括H&E染色、IHC、IF等组织切片，对于这些切片能够实现包括组织分型，不同染色的区域定量、血管、肾小球、胰岛的快速定量分析，以及包括胞核、胞膜、胞浆等不同细胞室的细胞快速定量。这些功能可以应用到肿瘤学、代谢组学、神经科学、皮肤病理学等研究领域当中。同时将这些功能与患者的药物疗效，生存期等不同的信息相结合，有助于我们发现一些药物的毒性和疗效、肿瘤生物标记物、疾病的发生机制、药物的重定向、病人的分层等研究。

赵永田工程师还介绍了应用数字病理图像分析在肿瘤学研究中的一些案例。应用深度学习如随机森林算法，基于病理组织图像的一些光密度和纹理，以及不同对象单元的一些周围环境特征，能够快速的将组织进行包括肿瘤、间质、坏死等区域的划分，便于对这些不同组织区域的面积、占比等信息进行提取或者后期只在某个区域内进行统计分析。对于连续的组织切片，HALO能够准确的将这些不同生物标记物标记的切片进行配准，然后可以基于一张组织切片的注释或者分型结果，快速应用在其他配准好的图像上。此外，针对这些连续切片，也可以对他们一部分共定位信息或者免疫图谱进行分析。赵永田工程师对于数字病理图像分析在Multiplex IHC，以及High-plex FL,DNA/RNA ISH/FISH 等方面也做了详细的介绍。

除了肿瘤学领域，数字病理图像分析在代谢组学、神经科学等领域也有着极为重要的应用。包括轴突的定量分析、微血管生成的计数、小胶质细胞的激活定量、胰岛的定量分析、脂滴和肺泡的定量等。例如在肺泡的定量中，HALO能够精确的对肺组织中的胞核、肺泡进行定量，分析包括肺泡的数量、平均的肺泡面积、直径等信息。

赵永田工程师对数字病理图像分析在科研以及临床等研究中的一些案例进行分享。例如，PD-1药物在中国的上市，对于一些EGFR基因突变阴性和ALK阴性，或者既往接受过含铂方案化疗后疾病进展、不可耐受的局部晚期或转移NSCLC成人患者带来了新的治疗希望。但如何筛选哪些人群适用于PD-1药物的治疗，PD-L1表达率的检测仍然是主流的判断标准。利用HALO 数字病理图像分析平台，能够快速对整张切片的PD-L1抗体进行定量，并且能够对一些淋巴浸润的部分组织进行排除，精准针对PD-L1表达率进行分析。对于免疫肿瘤学，HALO平台能精准对肿瘤边界内外的肿瘤核心区域和肿瘤浸润性区域进行分析，利用基于人工智能的算法，HALO平台能够快速对肿瘤的边界进行自动划分，极大减轻了研究人员的工作负担。同时基于这样的分析，有助于研究人员找到判断患者预后的些许标记物。

临近尾声，赵永田工程师对病理辅助诊断的HALO-AI平台和图像管理平台HALO-Link也进行了简单介绍。他提到基于卷积神经网络算法开发的HALO-AI，能够识别病理图像中更多数据单元特征，能更精准识别肿瘤的组织类型，判断肿瘤的分期等，将极大程度减轻临床病理医生的工作负荷。

《数字病理在肿瘤免疫治疗中的应用》视频链接：

http://xy.bioon.com/course_video/shu-zi-bing-li-zai-zhong-liu-mian-yi-zhi976874.html

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