近日，我系季敏标教授课题组与上海交通大学仁济医院潘家骅主任课题组合作，建立了卷积神经网络增强的受激拉曼散射显微平台，为前列腺穿刺活检组织提供具有临床标准的Gleason肿瘤分级诊断。相关工作以《受激拉曼散射显微镜能够通过卷积神经网络对前列腺穿刺活检进行Gleason评分》（“Stimulated Raman Scattering Microscopy Enables Gleason Scoring of Prostate Core Needle Biopsy by a Convolutional Neural Network”）为题在线发表于《癌症研究》[Cancer Research, 83, 641 (2023)]。我系博士生敖建鹏为论文第一作者，邵晓光、刘至杰为共同第一作者；季敏标教授，潘家骅教授为共同通讯作者。该工作得到了科技部重点研发专项、基金委面上项目、上海市卫生计生委智慧医疗专项和复旦大学医工结合项目等基金的支持。

图1（A）前列腺活检的受激拉曼散射诊断流程示意。（B）和（C）受激拉曼散射图像提供与病理学金标准H&E染色相媲美的形态学特征；图中绿色表示脂质，蓝色表示蛋白质，红色表示胶原纤维。（D）SRS和H&E图像中细胞计数的线性相关性（相关系数R2=0.997）。（E）穿刺活检组织的受激拉曼智能Gleason分级评分。

定向治疗（Focal therapy，FT）是一种新型的前列腺癌治疗方法，在根除肿瘤的同时，能够兼顾保留周围的正常组织，降低治疗相关的副作用。精准高效的提供穿刺活检组织的病理学信息对FT治疗十分关键。然而，传统前列腺活检诊断中，H&E染色虽然能够提供准确的组织形态学特征，但时效性低；同时，前列腺肿瘤根据临床预后表现有着独特的Gleason评分标准，病理医生的主观判断容易产生分歧。

针对以上两点问题，合作团队提出了卷积神经网络增强的受激拉曼散射显微系统。首先，基于受激拉曼散射的脂质/蛋白双通道成像，快速提供组织形态学特征，提高图像数据获取的时效性；其次，使用大量经过多位病理专家共同评议的标准化数据集训练卷积神经网络，使之能够进行客观统一的Gleason评判；最后，借助训练好的网络对图像进行诊断，对活检组织中不同级别的肿瘤实施可视化分区，出具具有临床意义的诊断报告。

此项工作可以帮助定义前列腺活检的病理学状态，准确引导病灶区域，有望促进FT在前列腺癌治疗中的应用。

论文链接：https://doi.org/10.1158/0008-5472.CAN-22-2146

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