综述：数字病理学、蛋白质组学、临床数据与AI分析在癌症研究中的整合视角

这篇前瞻性综述系统阐述了如何通过整合数字病理（Digital Pathology）、空间蛋白质组学（Spatial Proteomics）和AI驱动的多组学分析（AI-driven Multi-omics），构建肿瘤微环境（TME）的多维度研究框架。文章以黑色素瘤（Melanoma）为例，揭示了形态学-分子关联对免疫治疗响应（如PD-1抑制剂pembrolizumab）和疾病复发的预测价值，为精准肿瘤学（Precision Oncology）提供了新范式。

　　

Abstract

全球每年新增2000万癌症病例，但免疫治疗仅对15-20%患者产生持久响应。以PD-1抑制剂（如pembrolizumab年费用19.1万美元）为代表的高昂治疗成本，凸显了精准诊疗的迫切性。数字病理与深度视觉蛋白质组学（Deep Visual Proteomics）的融合，正推动肿瘤研究从传统组织学评估向多模态分析范式转变——通过AI算法解析H&E染色切片中的形态特征，同步关联质谱（MS）获取的数千种蛋白质表达数据，首次实现了在单细胞分辨率下揭示肿瘤异质性。

Significance

研究团队在早期黑色素瘤中发现：当S100B⁺肿瘤细胞与CD8⁺ T细胞空间共定位时，其复发风险降低72%。这种基于空间生物学（Spatial Biology）的发现，仅靠常规病理检查无法实现。文章特别强调AI模型在三个方面取得突破：

1. 病理图像分割算法（WSI Analysis）准确识别肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）的空间分布模式

2. 非监督聚类（Unsupervised Clustering）将患者分为免疫激活型/免疫荒漠型亚组

3. 深度学习预测模型（Deep Learning Predictor）AUC达0.89

案例显示，整合CDKN2A蛋白表达水平与核分裂像计数，可使Ⅰ期患者风险分层准确率提高41%。这些发现为"形态-分子双重诊断"（Morpho-molecular Diagnosis）提供了实证基础，其核心在于通过AI分析架起组织形态学特征（如肿瘤出芽Tumor Budding）与分子通路（如WNT/β-catenin）之间的桥梁。

随着7T质谱成像（7T-MSI）和单细胞转录组（scRNA-seq）技术的成熟，未来五年将出现更多可解释性AI（XAI）驱动的生物标志物面板。不过文章也指出关键挑战：不同中心扫描仪差异导致病理图像色偏（Color Variation），可能影响算法泛化能力。这提示需要建立国际标准化的数字病理质控体系（QA/QC），才能真正实现跨机构数据整合——这正是精准肿瘤学从概念走向临床的必经之路。