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这项技术将先进的光学技术与基于人工智能的深度学习算法相结合，无需进行连续切片或染色，即可生成逼真的虚拟染色3D癌症组织图像。
韩国科学技术院（KAIST）领导的研究团队近日开发出一种突破性技术，能够观察癌症组织的3D显微解剖结构。
这项技术将先进的光学技术与基于人工智能的深度学习算法相结合，无需进行连续切片或染色，即可生成逼真的虚拟染色3D癌症组织图像。
这项研究成果于5月22日发表在《Nature Communications》杂志上，有望实现新一代的无创病理诊断。
一直以来，传统病理学都需要在显微镜下观察癌症组织，这种方法只能显示3D癌症组织的特定横切面。这限制了人们对细胞之间三维连接和空间排列的了解。
为了克服这一局限，研究人员采用全息断层成像（holotomography）技术来测定组织的3D折射率信息。随后，他们整合了基于人工智能的深度学习算法，成功生成了虚拟的苏木精-伊红（H&E）染色图像。
图1. 传统3D组织病理学流程与本研究提出的3D虚拟H&E染色技术的对比
研究团队将这种方法应用于厚度达50 μm的结肠癌组织（远超过传统切片的厚度），通过H&E染色方法验证了其有效性。它以亚细胞分辨率揭示了结肠癌的3D显微解剖结构。
此外，这种技术在不同器官和组织中表现出一致的性能，证明了其作为新一代病理分析工具的通用型和可靠性。
图2. 50 μm厚结肠癌组织的3D虚拟染色结果
此外，韩国和美国的研究人员联手，利用Tomocube的全息断层成像设备验证了该技术的可行性。结果表明，在真实世界的病理研究环境中，这种技术具有大规模应用的潜力。
共同通讯作者、韩国科学技术院的YongKeun Park教授表示：“这项研究标志着病理分析从传统2D方法向全面3D成像的重大突破。它将大大提升生物医学研究和临床诊断水平，尤其是在探索肿瘤边界和肿瘤微环境方面。”
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