31、人工智能助力肿瘤与免疫的交互研究

人工智能助力肿瘤与免疫的交互研究

1. 数字病理与影像分析的发展

在过去20年里，数字病理随着免疫学、癌症治疗学、计算机科学和人工智能的进步而迅速发展。临床中数字玻片扫描仪的使用日益增多，数字全玻片图像（WSIs）在临床和研究中的应用也更为广泛。数字病理、深度学习和计算病理学已成为精准医学和免疫治疗时代强大而有价值的工具，它们能为癌症的组织诊断提供依据，指导患者管理和治疗选择。

1.1 影像分析与病理组学

影像分析在数字病理图像研究中已应用多年。计算图像分析数字病理图像产生的数据被称为病理组学（Pathomics），它能自动量化WSIs中组织和细胞的多种表型特征，包括：
- 对不同表型的结构区域（如癌症、良性和间质结缔组织）进行特征描述；
- 分析细胞核的形状和纹理；
- 对细胞类型进行分类；
- 刻画淋巴细胞浸润情况。

1.2 深度学习在病理组学中的应用

深度学习和人工智能在病理组学中的应用，推动了计算方法的发展，增强了传统定性诊断组织病理学评估的能力，极大地加速了癌症研究。新兴的数字病理和深度学习应用具有以下作用：
- 通过数据驱动的洞察对癌症患者进行分层管理；
- 识别相关生物标志物，以预测临床结果和治疗反应；
- 加深对癌症生物学的理解，推动新型治疗方法的应用。

2. 免疫监视与免疫治疗

2.1 人体免疫系统的组成

人体免疫系统由先天免疫和适应性免疫系统组成，它们通过多种类型和亚型的免疫细胞协同工作，对机体进行持续监视。这些细胞负责识别和处理外来抗原，清除大多数感染因子、具有遗传和表观遗传