基于深度学习的免疫组化染色表达强度全自动定量分析方法及其在肿瘤标志物精准诊断中的应用

本研究针对传统免疫组化(IHC)分析主观性强、效率低的问题，开发了基于深度学习(DL)的全自动定量分析方法。通过结合CellViT核分割算法与区域生长算法，实现了全切片图像(WSI)中细胞核/膜/质表达的精确定量，实验验证其准确率与召回率显著优于人工判读，为肿瘤标志物(HER2/ER等)的标准化评估提供了客观工具。

　　

在肿瘤精准诊疗领域，免疫组化(IHC)技术因其能直观显示蛋白表达分布而成为金标准。然而传统IHC分析依赖病理医师肉眼判读，不仅耗时费力，更因主观性导致结果波动——同一医师不同时段或不同医师对同一切片的判读差异可达20%以上。这种不确定性直接影响肿瘤分型、治疗方案选择和预后评估，尤其对HER2/ER等关键标志物的弱阳性(1+)与阴性(0)的界限判定常引发临床争议。

为突破这一瓶颈，杭州病理AI技术有限公司的研究团队在《Intelligent Oncology》发表创新成果，提出基于深度学习(DL)的IHC全自动定量分析方案。该研究通过融合光学密度分离、CellViT核分割和区域生长算法，首次实现全切片尺度下核/膜/质表达的精准量化，将传统定性描述升级为客观数字指标。实验证实其核表达强度判读灵敏度达0.9939，显著优于人工判读的重复性，为肿瘤分子分型提供了可追溯的定量标准。

关键技术包含：1)基于H-DAB染色分离的光学密度去卷积技术，将RGB图像分解为 hematoxylin 和 DAB 通道；2)采用预训练Vision Transformer的CellViT算法(输入512×512像素的放大切片)进行核实例分割；3)以核为种子点通过形态学膨胀生成膜/质区域；4)结合DAB通道灰度值计算表达强度(E_cell=mean(D_cell)/max(D_wsi))。研究使用广州慧通医典病理诊断中心提供的16例手术切除样本(含乳腺浸润性导管癌等)进行验证。

【核分割性能】CellViT在PanNuke数据集F1-score达0.83，但直接应用于IHC时因缺乏H&E染色中的 eosin 信息，对坏死组织等非细胞成分特异性仅0.8916。典型错误包括将胶原纤维误判为细胞(图6橙色箭头)，漏检低染色强度细胞(蓝色箭头)。

【表达定量准确性】核表达强度区分表现优异：阴性/弱/中/强阳性的灵敏度分别为0.9984/0.9979/0.9883/0.9939。膜表达分析稍弱，弱阳性灵敏度降至0.8906，主要源于DAB染色不均导致的阈值漂移。

【临床实用性】在RTX4060显卡的消费级硬件上，20万×20万像素WSI平均分析耗时12.46分钟。软件提供交互式阈值调节功能，用户可自定义强度分级(图2)，结果以多色点阵覆盖显示(图3)，辅助病理医师快速复核。

讨论指出，当前方法尚存三方面局限：1)无法区分良恶性细胞；2)对炎性细胞浸润样本特异性不足(表2样本5/8)；3)机械硬盘I/O瓶颈制约处理速度。未来计划通过三阶段优化：1)构建专属IHC数据集微调CellViT；2)用SSD和云GPU阵列加速；3)将TNM分期系统升级为TNM-生物标志物多维体系。

该研究标志着IHC分析从经验判断迈向数据驱动的范式转变。尤其对HER2 2+临界病例的量化评估，有望解决长期存在的判读争议。随着算法迭代和硬件升级，这种自动化流程或将成为病理实验室的标配工具，为精准肿瘤学提供可重复的分子病理基石。