华盛顿大学领导的一个团队开发了一种新的无损方法，可以对整个3D活检而不是切片进行成像
三维图像提供了比2D图像更多的信息——特别是关于整个组织中腺体树状结构的细节
此处显示的是来自前列腺的两个3D活检样本中腺体的体绘制截图(黄色:腺体外壁；红色:腺体内充满液体的空间)
与良性组织样本(底部)相比，癌症样本(顶部)显示出更小且更密集的腺体
谢等/癌症研究 前列腺癌是男性最常见的癌症，在美国，前列腺癌是男性第二大死亡原因
一些前列腺癌可能生长缓慢，可以长期监测，而另一些则需要立即治疗
为了确定一个人的癌症有多严重，医生会在载玻片上的活检组织切片中寻找异常
但是这种2D方法很难正确诊断边缘病例
现在，华盛顿大学领导的一个团队开发了一种新的无损方法，可以对整个三维活检进行成像，而不仅仅是一个切片
在一项原理验证实验中，研究人员对50名患者的300个三维活检进行了成像——每个患者6个活检——并让计算机使用三维和2D结果来预测患者患侵袭性癌症的可能性
3D功能使计算机更容易识别出五年内更有可能复发的病例
该团队于12月15日公布了这些结果
癌症研究1
资深作者、UW大学机械工程和生物工程教授Jonathan Liu说:“我们首次表明，与传统病理学相比——在2D，每次活检的一小部分在显微镜载玻片上进行检查——用3D技术检查100%活检的能力更具信息性和准确性。”
“这令人兴奋，因为这是许多临床研究中的第一项，有望证明无损三维病理学对临床决策的价值，例如确定哪些患者需要积极治疗，或者哪些患者亚群对某些药物反应最佳
" 研究人员使用了10多年前接受手术的患者的前列腺样本，因此研究小组知道每个患者的结果，并可以利用这些信息训练计算机来预测这些结果
在这项研究中，一半的样本含有更具侵袭性的癌症
为了制作三维样本，研究人员从手术切除的前列腺中提取“活检芯”——圆柱形的组织栓塞，然后对活检芯进行染色，以模仿2D方法中使用的典型染色
然后，研究小组使用顶部开放的光板显微镜对每个完整的活检核心进行成像，该显微镜使用一片光对组织样本进行光学“切片”和成像，而不会破坏它
三维图像提供了比2D图像更多的信息——特别是关于整个组织中腺体复杂树状结构的细节
这些额外的特征增加了计算机正确预测癌症侵袭性的可能性
研究人员使用新的人工智能方法，包括深度学习图像转换技术，来帮助管理和解释这个项目生成的大型数据集
“在过去十年左右的时间里，我们的实验室主要致力于为各种临床应用制造光学成像设备，包括显微镜
然而，我们开始遇到临床采用的下一个大挑战:如何管理和解释我们从患者标本中获得的大量数据集，”刘说
“这篇论文代表了我们实验室的第一项研究，旨在开发一种新颖的计算管道来分析我们的特征丰富的数据集
随着我们不断完善我们的成像技术和计算分析方法，以及我们进行更大规模的临床研究，我们希望我们能够帮助改变病理学领域，使许多类型的患者受益
"
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