Intelligente dreidimensionale Bildgebung in der Pathologie: Anwendungen und Entwicklungen

ZUSAMMENFASSUNG: Die konventionelle zweidimensionale (2D) Pathologie basiert auf einer begrenzten Anzahl von Gewebeschnitten und liefert daher Informationen aus isolierten Ebenen, was zu einer Stichprobenverzerrung führen und axialen Details den Verlust bringen kann, wodurch es schwierig wird, die vollständige strukturelle Organisation von Tumoren und ihrem Mikroumfeld genau zu erfassen. In den letzten Jahren hat die Integration von dreidimensionalen (3D) Bildgebungstechnologien, wie Gewebeklärung und Lichtblatt-Fluoreszenzmikroskopie, kombiniert mit virtueller Färbung, künstlicher Intelligenz und räumlicher Omik, die Akquisition und Analyse von volumetrischen biologischen Informationen ermöglicht, während die Gesamtarchitektur des Gewebes erhalten bleibt. In Übereinstimmung mit dem Thema "Fortschritt von der planarischen Beobachtung zur 3D-quantitativen Analyse" skizziert dieses Papier die wichtigsten technischen Wege der 3D-Pathologie, von der Probenklärung und der fluoreszierenden Kennzeichnung bis zur 3D-Bildgebung und -Visualisierung und dann zu einem analytischen Rahmen für 3D-pathologische Daten. Auf dieser Grundlage haben wir weitere repräsentative Anwendungen untersucht, darunter Tumorstaging, Läsionsdetektion und Profiling des Immunmikroumfelds, um die Vorteile und den potenziellen klinischen Wert der 3D-Pathologie im Vergleich zu konventionellen 2D-Ansätzen bei der präzisen Diagnose, prognostischen Bewertung und therapeutischen Entscheidungsfindung zu veranschaulichen. Wir heben auch die wichtigsten Herausforderungen hervor, die für die 3D-Pathologie weiterhin bestehen, wie z.B. Speicher- und Kosten für die Berechnung, Workflow- und Diagnosestandardisierung sowie klinische Umsetzung. Insgesamt bietet die KI-gestützte 3D-pathologische Bildgebung vielversprechende Perspektiven für die Pathologie, obwohl ihre Integration in die routinemäßige klinische Entscheidungsfindung weiterhin technologische Entwicklungen und translationale Forschung erfordert.