综述：人工智能时代的病理学：免疫组化和分子病理学的实用见解

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在免疫组化（IHC）和分子病理学（MP）中的变革性应用，强调其通过自动化分析、减少主观误差（如观察者间变异）和整合多维数据（如全切片图像WSI、基因组信息），显著提升诊断准确性、效率及可重复性。AI工具在IHC中优化了生物标志物评分，在MP中简化了肿瘤注释和突变预测流程，为精准医疗铺路。未来需解决算法验证、成本优化及多中心数据标准化问题。

　　

引言

人工智能（AI）正从科幻走向现实，其计算能力与可及性的提升彻底改变了现代医学。在病理学这一诊断与治疗规划的基石领域，AI通过解决长期存在的挑战——如观察者间变异、工作负荷激增以及复杂数据（如全切片图像和基因组信息）的解读——展现出巨大潜力。免疫组化（IHC）和分子病理学（MP）作为病理学的两大支柱，分别面临主观评分局限和分子数据整合难题，而AI的介入正逐步重塑这些领域的实践模式。

基础概念与数字病理学

AI的核心在于机器学习（ML），尤其是深度学习（DL）算法，其通过训练数据自动识别模式。数字病理学（DP）是AI应用的前提，依赖全切片成像（WSI）技术将传统玻片数字化。过去20年，WSI扫描仪的发展使得高分辨率图像分析成为可能，为AI在IHC中实现自动化生物标志物定量（如HER2评分）奠定了基础。

AI在IHC中的突破

IHC虽成本低廉且高效，但手动评分易受主观性影响，尤其在边缘病例或异质性染色区域。AI算法通过卷积神经网络（CNN）分析WSI，显著提高了诊断一致性。例如，在PD-L1表达评估中，AI可减少观察者间差异，同时加速周转时间。此外，AI还能整合多标记物数据，辅助预测治疗反应，如乳腺癌中激素受体与Ki-67的联合分析。

MP的AI驱动革新

分子病理学的核心挑战包括肿瘤注释的变异性和NGS数据分析的复杂性。AI通过自动识别肿瘤区域（如肺癌EGFR突变检测中的肿瘤细胞富集）和预测遗传变异（如从H&E染色切片推断微卫星不稳定性MSI状态），大幅提升效率。更引人注目的是，AI能整合基因组、转录组和蛋白质组数据，构建多维疾病模型，助力个体化治疗决策。

验证与未来挑战

AI模型的临床转化需多中心验证。当前多数算法基于单中心小样本，需通过数据增强（如色彩调整、旋转）提升泛化能力。未来方向包括建立标准化数据集（如TCGA衍生资源）和优化成本效益比。行业巨头如Visiopharm和PAIGE正推动此类合作，但算法透明度与资源分配问题仍需解决。

结论

AI在病理学中的融合标志着从经验驱动到数据驱动的范式转变。尽管其在IHC和MP中的应用已展现出提升诊断精度与效率的明确价值，但全面临床整合仍需克服验证、标准化和成本壁垒。未来的病理学将更依赖人机协作，最终实现更高效、可扩展的精准医疗体系。