基于uCT与多模态成像的FFPE肺组织三维结构解析及病理分析新方法

推荐 为解决传统组织病理学在三维空间解析和超微结构观察中的局限性，海德堡大学等机构研究人员开发了一种整合uCT、光镜和电镜的多模态成像流程。该技术通过无损三维筛查定位兴趣区域，并实现跨尺度结构关联，显著提升了肺组织病理分析的精准度，尤其对COVID-19等复杂病变研究具有重要价值。

　　

论文解读
传统组织病理学依赖二维切片分析，难以全面揭示肺组织复杂的结构特征。海德堡大学等机构的研究团队开发了一种整合同步辐射相位对比微CT（SRμCT）、光镜和电镜的多模态成像技术，实现了FFPE肺组织的三维结构解析与超微结构观察。

研究背景指出，肺组织的精细结构如肺泡入口环和轴向结缔组织系统对呼吸功能至关重要，但其复杂的三维构型在传统病理分析中常被忽视。此外，现有成像技术如光镜仅能提供二维信息，而电镜虽能观察超微结构却难以关联宏观组织背景。为此，研究团队提出了一种整合uCT与多模态成像的创新方法。

研究人员首先利用SRμCT对未染色的FFPE肺组织块进行无损三维扫描，通过相位对比技术增强软组织对比度。在4.5 μm体素分辨率下完成整体扫描后，针对兴趣区域进行2 μm高分辨率扫描，并进一步通过微米级穿刺活检定位目标区域。随后，对选定切片进行AB-PAS染色和光镜成像，并在同一载玻片上制备电镜样本，通过弹性配准将多模态数据整合至三维空间。

研究结果表明，SRμCT可清晰显示肺组织的三维结构，包括轴向结缔组织系统和肺泡入口环的复杂网络。通过弹性配准技术，光镜图像与SRμCT数据实现精准对齐，验证了该方法在维持组织空间连续性方面的有效性。电镜进一步揭示了肺泡入口环区域的超微结构特征，如弹性纤维束的螺旋排列模式。与传统方法相比，该流程显著提高了兴趣区域定位精度（误差±14.45%），并减少了因机械变形导致的图像失真问题。

讨论部分强调，该技术突破了传统病理学的二维限制，为肺组织病理分析提供了全新的三维视角。特别是在COVID-19相关肺损伤研究中，该方法成功识别了病变区域的超微结构变化，如弹性纤维束的断裂模式。尽管同步辐射设备资源有限，但实验室级X射线显微镜（如Zeiss Versa 620）的验证表明，该技术具有向常规病理实验室推广的潜力。

研究结论指出，整合uCT、光镜和电镜的多模态成像技术不仅提升了肺组织病理分析的精准度，还为三维虚拟病理学的发展奠定了基础。该方法特别适用于异质性显著的疾病研究，如肿瘤微环境分析或纤维化病变评估。未来可通过结合人工智能算法进一步优化数据处理效率，并探索其在其他器官系统中的应用价值。

该研究为生物医学影像领域提供了重要范式转变，其创新性体现在三个方面：首先，首次实现了未染色FFPE组织的三维无损筛查；其次，通过弹性配准技术解决了多模态数据整合中的变形难题；最后，验证了实验室级设备替代同步辐射源的可行性。这些突破显著降低了技术门槛，有望推动三维病理学在临床诊断和研究中的广泛应用。

研究细节显示，样本来源于实验动物（猪肺）和人类COVID-19患者，确保了方法的普适性。技术流程中，SRμCT扫描采用白光束高分辨率模式，结合相位检索算法实现软组织对比度增强；电镜成像则通过同一载玻片预处理避免传统方法中的样本转移损伤。弹性配准算法采用薄板样条插值模型，有效补偿了切片过程中的非均匀形变。

该研究不仅为肺组织病理分析提供了新工具，更揭示了三维成像技术在生物医学研究中的巨大潜力。随着显微CT设备的普及和计算能力的提升，多模态整合分析有望成为精准医学的重要支撑技术。