Будущие тенденции для цифровой патологии и иммуногистохимии

Фотография с сайта The Pathologist

Digital Pathology все чаще пользуется спросом среди крупных биофармацевтических компаний и ведущих организаций клинических исследований (CRO) или контрактно-исследовательских организациях в рамках оптимизации процессов разработки лекарств во время открытия, доклинических и клинических испытаний.

Уникальная возможность существует для потенциального использования цифровой патологии во время количественного анализа новой сопутствующей диагностики и новейшей тераностики. Эта возможность может стать особенно актуальной с появлением анализов, которые трудно различить человеческим глазом, таких как мультиплекс или маркеров, которые обнаруживают характеристики диффузного окрашивания во многих клеточных отделениях, из которых, например, только одно может быть клинически значимым.

Растущая сложность во время таких анализов побуждает к разработке цифровых патологических решений с усовершенствованным высокопроизводительным захватом изображений (светопольных, флуоресцентных или мультиспектральных) в сочетании с распознаванием образов для морфологической идентификации соответствующих типов тканей и отдельных клеточных отделений с последующей возможностью количественного определения (IHC) интенсивности окрашивания.

Это привело к появлению систем цифровой патологии, которые могут предложить клинически значимую диагностическую или прогностическую оценку путем сравнения результатов анализа образца со стандартной кривой, полученной из клинических данных.

Действительно, значительная часть неиспользованного потенциала цифровой патологии может заключаться в гипотетической способности генерировать диагностические или прогностические оценки путем сочетания данных и изображений IHC с другими методами, такими как FACS (метод, используемый для сортировки клеток на основе их флуоресцентных свойств) или MALDI-TOF (метод масс-спектрометрии, используемый для идентификации биомолекул, таких как белки, пептиды и другие крупные молекулы), с целью достижения более дискретного расслоения пациентов в клинически значимые группы. Вместо того, чтобы заменять IHC, мы можем получить дополнительные диагностические инструменты на будущее с помощью новых молекулярных тестов и интеграции цифровой патологии.

Будущее цифровой патологии и иммуногистохимии обещает быть динамичным и революционным, открывая новые горизонты в диагностике и лечении заболеваний. Благодаря интеграции передовых технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, эти области становятся более точными и эффективными, что позволяет быстрее выявлять патологические изменения на молекулярном уровне, а значит, улучшать качество медицинского обслуживания и пациентский опыт.