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骨髓纤维化评估对血液疾病诊疗意义重大，但传统评估依赖病理医生经验，准确性存疑。研究人员开发数字病理系统评估骨髓网硬蛋白纤维化（MF）。结果显示算法与专家评估一致性良好（Cohen’s kappa 系数达 0.831 ），有助于临床决策和医生培训。
在血液疾病的诊断、治疗和预后判断中，骨髓纤维化的评估占据着举足轻重的地位。就拿原发性骨髓纤维化（PMF）来说，这是一种骨髓增殖性肿瘤（MPN），骨髓纤维化是它的典型特征。医生通过评估骨髓纤维化的程度，不仅能区分 PMF 和其他类似的 MPN，如真性红细胞增多症（PV）、原发性血小板增多症（ET），还能判断病情的严重程度和发展趋势，从而为患者制定更合适的治疗方案。比如说，严重的纤维化（MF-3 级）往往意味着患者预后较差，还可能出现血细胞减少、髓外造血等并发症。
然而，当前骨髓纤维化的评估主要依靠组织学检查，像网硬蛋白染色、三色染色这些方法，都需要病理医生在显微镜下观察纤维沉积情况，并依据标准进行分级。但这种评估方式受医生个人经验影响很大，不同医生的判断可能存在差异，导致评估结果的准确性和可重复性欠佳。在医疗资源紧张，尤其是病理医生数量有限的情况下，这个问题就更加突出了。因此，开发一种标准化、不依赖医生经验、还能辅助医生培训的评估系统迫在眉睫。
来自意大利那不勒斯坎帕尼亚 “路易吉?万维泰利” 大学（Università Degli Studi Della Campania “Luigi Vanvitelli”）等机构的研究人员，为了解决上述难题，开展了一项旨在开发数字病理系统，实现骨髓网硬蛋白纤维化自动分级的研究。他们的研究成果发表在《Virchows Archiv》杂志上，为该领域带来了新的曙光。
研究人员在开展此项研究时，采用了多种关键技术方法。首先，从医院病理科档案中选取了 2018 年 1 月至 2023 年 6 月期间的骨髓活检（BMB）标本，这些标本均来自费城染色体阴性骨髓增殖性肿瘤（Ph-MPNs）患者，且满足患者年龄≥18 岁、活检片段长度≥1cm 、临床和组织学数据完整等条件。随后，对筛选出的标本制作网硬蛋白染色的组织切片，利用 Ventana DP200 或 Epredia P1000 扫描仪进行扫描，获取全切片图像（WSIs）。之后，借助基于 InceptionV3 架构的全卷积网络（FCN）开发语义分割模型。通过专家标注数据训练模型，最终利用该模型对骨髓纤维化程度进行评估，并与专家评估结果进行对比分析。
下面来看具体的研究结果：
- 模型训练效果良好：在模型训练过程中，准确率和损失函数值呈现出良好的趋势。随着训练轮次的增加，准确率迅速提升并超过 0.9，损失函数值则下降至小于 0.1 ，这表明模型能够有效学习和识别骨髓纤维化的特征。
- 算法评估与专家评估一致性高：将算法评估结果与专家血液病理学家的评估进行对比，总体一致性非常出色，Cohen’s kappa 系数达到 0.831。在不同纤维化等级中，MF0 等级的 kappa 值为 0.918，MF3 等级为 0.886 ，这两个等级的一致性尤为突出；MF1 和 MF2 等级的 kappa 值分别为 0.749 和 0.776 ，也具有较高的一致性，且所有结果在统计学上均具有显著意义（p<0.001 ）。这意味着算法在评估骨髓纤维化等级时，能够达到与专家相近的水平。
- 多机构验证算法稳健性：研究人员还与其他三家医院合作，对算法的实用性和兼容性进行验证。这些医院提供符合标准的 BMB 标本，扫描后用研究团队开发的算法进行分析。结果显示，算法与其他医院病理学家评估的总体一致性依然优秀（Cohen’s kappa 系数为 0.816 ）。MF0 等级的 kappa 值为 0.893 ，MF1 和 MF2 等级分别为 0.721 和 0.775 ，MF3 等级由于样本量较少，虽然 kappa 值为 1，但缺乏统计学意义。不过，综合来看，这进一步证明了算法在不同机构和扫描平台下的稳健性。
在研究结论和讨论部分，该研究成果具有多方面的重要意义。一方面，开发的数字病理系统为骨髓网硬蛋白纤维化评估提供了标准化、可重复的方法，减少了评估过程中因医生主观因素导致的差异，提高了诊断的准确性。这对于血液疾病的精准诊断和治疗具有重要的推动作用，能帮助医生更准确地判断病情，制定更合理的治疗方案，改善患者的预后。另一方面，该系统还可作为病理医生培训的有力工具，尤其是在病理医生短缺的情况下，有助于提高年轻医生和住院医生的诊断水平。
当然，这项研究也存在一些局限性。例如，模型的应用依赖于 Python 编程知识，这限制了其在计算知识有限的病理医生中的推广；外部验证的样本量较小，可能影响研究结果的普适性；研究仅针对网硬蛋白纤维化进行评估，未涉及胶原蛋白和骨硬化的评估。但这些不足也为后续研究指明了方向。未来的研究可以致力于开发更易用的用户界面，扩大样本量进行多中心验证，同时将胶原蛋白和骨硬化的评估纳入系统，进一步完善骨髓纤维化的评估体系，为血液疾病的诊疗提供更全面、更精准的支持。
