علم الأمراض الرقمي والتحليل الآلي للصور في علم الخلايا
يحوّل علم الأمراض الرقمي الشرائح الزجاجية لعلم الخلايا إلى صور رقمية عالية الدقة يمكن عرضها ومشاركتها وتحليلها على جهاز الكمبيوتر، بينما يطبق التحليل الآلي للصور خوارزميات كمية وخوارزميات تعلم الآلة على تلك الصور. ويدعمان معًا المراجعة عن بُعد، وتصنيف عبء العمل، والكشف بمساعدة الحاسوب عن الخلايا غير الطبيعية في المواد الخلوية.
Definition
يشمل علم الأمراض الرقمي والتحليل الآلي للصور في علم الخلايا رقمنة الشرائح الخلوية إلى صور شرائح كاملة وتطبيق الخوارزميات الحاسوبية، بما في ذلك التعلم الآلي، للمساعدة في مراجعتها وتفسيرها الكمي.
Scope
يغطي هذا المدخل تصوير الشرائح الكاملة كما هو مطبق في علم الخلايا، ومتطلبات التحقق من الصحة للاستخدام التشخيصي، ودور التحليل الآلي للصور والتحليل القائم على التعلم العميق. التركيز منهجي؛ ولا يؤيد برامج معينة أو يحل محل مراجعة الخبراء.
Core questions
- ما هو التحقق المطلوب قبل استخدام تصوير الشرائح الكاملة للتشخيص الخلوي الأولي؟
- ما هي ميزات المستحضرات الخلوية التي تجعل الرقمنة أكثر تطلبًا من علم الأنسجة؟
- كيف يمكن للتحليل الآلي للصور أن يساعد أخصائي علم الخلايا بدلاً من استبداله؟
Key concepts
- تصوير الشرائح الكاملة (WSI)
- تجميع Z والتركيز عبر طبقات الخلايا
- التحقق من الصحة للاستخدام التشخيصي
- الكشف والفحص بمساعدة الحاسوب
- التعلم العميق والشبكات العصبية التلافيفية
- المراجعة عن بُعد وعلم الخلايا عن بُعد
Mechanisms
يلتقط الماسح الضوئي للشرائح المستحضرات الخلوية كصورة رقمية؛ ولأن المواد الخلوية غالبًا ما تتوزع في ثلاثة أبعاد بدلاً من مستوى نسيجي واحد، فقد تكون هناك حاجة إلى مستويات بؤرية متعددة (تجميع Z) لإظهار الخلايا بوضوح، مما يزيد من حجم الصورة ومتطلبات المسح مقارنة بعلم الأنسجة. يمكن مراجعة صور الشرائح الكاملة الناتجة عن بُعد وتكون بمثابة مدخلات لخوارزميات تحليل الصور، بما في ذلك الشبكات العصبية العميقة، التي تجزئ الخلايا، أو تحدد الميزات الكمية، أو تشير إلى الخلايا غير الطبيعية المرشحة للمراجعة البشرية. يتطلب الاستخدام التشخيصي التحقق الرسمي من الصحة بمقارنة المراجعة الرقمية بمراجعة الشرائح الزجاجية.
Clinical relevance
يدعم علم الخلايا الرقمي علم الخلايا عن بُعد، والاستشارة الثانوية، والتعليم، والفحص بمساعدة الحاسوب، مع خوارزميات تهدف إلى مساعدة أخصائي علم الخلايا بدلاً من استبداله. يصف هذا المدخل الأساليب والتحقق من صحتها؛ ويخضع النشر والتفسير في مختبر معين لمتطلبات التحقق من الصحة والمتطلبات التنظيمية المحلية ولا يعتبر نصيحة سريرية فردية.
Evidence & guidelines
أصدرت الكلية الأمريكية لأطباء الأمراض إرشادات حول التحقق من صحة تصوير الشرائح الكاملة للأغراض التشخيصية (Pantanowitz et al., 2013)، وقد تم فحص أهميتها وتكييفها مع علم الأمراض الخلوي بشكل منفصل (Antonini et al., 2022). تستمر التطورات في المسح والحوسبة، بما في ذلك أساليب التعلم العميق التي تسرع وتحلل صور الشرائح الكاملة، في توسيع المجال (Rivenson et al., 2022).
History
سبق علم الأمراض عن بُعد والصور الرقمية الثابتة تطوير ماسحات الشرائح الكاملة، مما جعل رقمنة الشرائح بأكملها أمرًا عمليًا. تأخر تبني علم الخلايا عن علم الأنسجة بسبب التوزيع ثلاثي الأبعاد للخلايا، ولكن تحسن تجميع Z وظهور التعلم العميق أديا إلى دراسة واستخدام أوسع لعلم الخلايا الرقمي والتحليل الآلي.
Debates
- إلى أي مدى يمكن لتصوير الشرائح الكاملة أن يدعم التشخيص الخلوي الأولي؟
- يُعقّد التوزيع ثلاثي الأبعاد للخلايا ومتطلبات التركيز في علم الخلايا عملية الرقمنة، لذا لا يزال مدى وكيفية تطبيق إرشادات التحقق الموجهة نحو علم الأنسجة على التشخيص الخلوي الأولي قيد المناقشة النشطة.
Related topics
Seminal works
- pantanowitz-2013
Frequently asked questions
- لماذا تعد رقمنة شرائح علم الخلايا أصعب من رقمنة شرائح علم الأنسجة؟
- غالبًا ما تنتشر الخلايا الخلوية عبر عدة مستويات بؤرية بدلاً من مقطع نسيجي واحد، لذا قد يتطلب التصوير الواضح التقاط طبقات بؤرية متعددة (تجميع Z)، مما يزيد من وقت المسح وحجم الملف.
- هل يحل التحليل الآلي للصور محل أخصائي علم الخلايا؟
- صُممت التطبيقات الحالية للمساعدة عن طريق الإشارة إلى النتائج أو تحديدها كميًا للمراجعة البشرية؛ ويظل أخصائي علم الخلايا مسؤولاً عن التفسير، ويتطلب الاستخدام التشخيصي التحقق الرسمي من الصحة.