Цифровое морфологическое пространство

🛡️ ИИ-модель, которая может «чувствовать себя неуверенно»: как не пропустить метастазы в лимфоузлах?
Оценка метастазов в лимфоузлах — рутинная, но кропотливая работа, где ошибка может стоить дорого. Исследователи представили платформу UPATHLN, которая не только распознаёт метастазы при разных типах рака, но и сигнализирует, когда она не уверена — чтобы патологоанатом обязательно перепроверил сложный случай.
🧬Обучение и валидация на 26 229 лимфоузлах из 14 различных первичных очагов
🎯Модель достигла AUC 0.986 — на внутренней валидации
🧠100% условная чувствительность — модуль неопределённости перехватил все пропущенные диагнозы, даже для опухолей из 7 незнакомых для модели первичных локализаций.
📉Снижение рабочей нагрузки на 73.2% — меньше негативных лимфоузлов требует ручной проверки.
🔬Стандартные ИИ-модели могут «самоуверенно» ошибаться в редких вариантах опухолей. UPATHLN решает эту проблему, показывая патологу, когда диагностика представляет для нее трудности. Это делает диагностику безопаснее и эффективнее, приводя к снижению риска пропуска метастаз и одновременно разгружая патологов от рутинного просмотра.
https://www.nature.com/articles/s41746-026-02564-y

Я знаю, что среди нас точно есть поклонники в пространственной биологии – этот пост для них: в Европе появилось новое общество, полностью посвященное проблемам этой отрасли.

На прошлой неделе в Ситжесе прошёл третий конгресс Европейского общества пространственной биологии ESSB — Painting a New Biology.

Четыре дня коллеги обсуждали вопросы пространственной иммунологии, опухолевого микроокружения, вычислительной биологии и новых технологий — и то, как увидеть биологию в её настоящем контексте.

https://spatialbiologysociety.eu/

Дорогие коллеги, мы не смогли пройти мимо новости про прекращение работы канала наших северных коллег, и согласовали с авторами ПРОДОЛЖЕНИЕ жизни этих прекрасных материалов!

https://t.me/c/1987723945/7579

‼️Активом ЦМП было предложено по материалам канала издать атлас/сборник наиболее интересных и показательных Случаев из практики, с сохранением непередаваемой атмосферы обсуждения)))

Этот канал был первой ласточкой открытого экспертного обсуждения и вдохновил многих на создание собственных ресурсов.

🩸 ИИ находит агрессивные лимфомы на микропрепарате — без FISH!
Учёные разработали модель глубокого обучения, которая по обычным микропрепаратам, распознаёт морфологический паттерн самых агрессивных лимфом🔬.
Собрана коллекция из 2018 препаратов с ДБКЛ с известным статусом транслокаций MYC/BCL2/BCL6📊
Модель обучена на 1035 стёклах и протестирована на независимой когорте из 499 случаев — точность классификации (AUC) составила 0,824!
🎯 Главное открытие:ИИ-модель чётко предсказывает общую и безрецидивную выживаемость — и это подтвердилось даже на дополнительной когорте из 484 пациентов БЕЗ данных FISH.🧬
Оказалось, что "почерк" ИИ коррелирует не только с генетикой (экспрессия MYC, BCL2), но и с характеристиками иммунного микроокружения опухоли💊
В многофакторном анализе с учётом стандартного международного прогностического индекса (IPI) модель сохранила независимую прогностическую значимость. Это в перспективе поможет выявлять агрессивные случаи ДБКЛ без FISH.🚀🔬
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/hem3.70463

🏆Новое слово в диагностике немелкоклеточного рака легкого!
📚В исследовании, опубликованном в Nature medicine, была представлена HEX (H&E to protein expression) — модель на основе ИИ, предназначенную для создания профилей пространственно-многомерной протеомики на основе микропрепаратов.
🧬HEX достаточно точно предсказывает экспрессию 40 маркеров, связанных с иммунными, структурными и функциональными процессами в опухоли.
🧪Исследователи разработали подход к мультимодальной интеграции данных, который объединяет исходное гистологическое изображение и виртуальную пространственную-многомерную протеомику, полученную с помощью ИИ, для повышения точности прогнозирования исходов болезни.
🔬Использование HEX привело к повышению точности прогнозирования развития опухоли на ранней стадии на 22 %, а точность прогнозирования ответа на иммунотерапию — на 24–39 % по сравнению с традиционными клинико-патологическими методами и маркерами.
🗨️Анализ данных позволил выявить опухолевые ниши, которые позволяют прогнозировать терапевтический ответ, в том числе локализацию Т-хелперов и Т-киллеров  у пациентов, ответивших на лечение, и иммуносупрессивных скоплений опухолеассоциированных макрофагов и нейтрофилов у пациентов, не ответивших на лечение.
✅HEX — это недорогой и масштабируемый подход к изучению пространственной биологии, который позволяет выявлять и внедрять в клиническую практику интерпретируемые маркеры.
https://www.nature.com/articles/s41591-025-04060-4#Sec2

Глубокоуважаемые коллеги! Наша фантазия не знает границ, и мы не перестаем проектировать очный этап Поля зрения!!! Предлагаем интересный социальный эксперимент:

‼️Против "знатоков" патологической анатомии ИГРАЕТЕ ВЫ:).

⬇️В этой форме предлагаем отправить ваш сложный, необычный, уникальный кейс, который, возможно, войдет в конкурсную программу очного этапа "Поля зрения 2.0".

Обратите внимание - вам нужно написать дифференциальный диагноз для вашего случая! Не указывайте верный диагноз.

Если Эксперты Поля зрения выберут ваш случай, мы обратимся к вам за получением полных клинико-морфологических данных!⬇️⬇️⬇️

🌈https://forms.gle/3N3yVCXoNePh3tkF6

🧠 Огромный прорыв в нейроонкологии!
Исследователи разработали ИИ-модель GMAP, предсказывающую самые распространенные генетические мутации глиом (IDH, 1p/19q, TERT, совместное увеличение числа копий хромосомы 7 и потеря хромосомы 10 (+7/-10)) по обычным микропрепаратам - без дорогого генетического тестирования!
🔬 Это крупнейшее исследование в своём роде: более 4000 пациентов, 6000+ изображений из 14 клинических центров, включающее внешнюю проверку данных из 12 больниц Китая и Европы.
📊 В отличие от предыдущих моделей, GMAP показывает, какие именно морфологические признаки связаны с конкретными мутациями, что делает ИИ-модель удобной в работе.
✅При применении GMAP AUROC составила 0,939 для IDH, 0,955 для коделеции 1p/19q, 0,944 для TERT и 0,886 для статуса +7/−10 на внутренней тестовой выборке, а на внешней валидации показатели составили 0,870, 0,885, 0,694 и 0,672 соответственно, что продемонстрировало выдающуюся точность и высокую обобщаемость при предсказании наличия мутации IDH и коделеции 1p/19q, тогда как для TERT и статуса +7/−10 результаты оказались умеренными, но превзошли большинство существующих MIL-методов.
🚀 Ещё один шаг к тому, чтобы точная диагностика новообразований головного мозга стала доступнее и быстрее💙
https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(25)00159-1/fulltext

🔬Представьте, что каждый гистологический слайд получает свой "цифровой паспорт" - именно это предлагают авторы новой статьи в Artificial Intelligence in Medicine!
🗺️Они разработали трёхслойные тканевые карты (tissue maps) для WSI: 1️⃣слой - источник ткани,
2️⃣слой - тип ткани и
3️⃣слой - патологические изменений в микропрепарате
🧬 Это превращает "сырые" сканы в структурированные метаданные, понятные ИИ — без этого сложно собрать действительно большой датасет для обучения моделей, т.к. на данный момент такие данные обрабатываются по сути вручную.
🤖 Разработан даже специальный инструмент визуализации — WSIDOM, который наглядно показывает все три слоя карты.
🚀 Итог: быстрее поиск нужных образцов → быстрее сборка датасетов → быстрее прогресс в ИИ-диагностике рака и не только!https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0933365726000205#sec5

Ваши варианты?)

Дорогие коллеги и интересующиеся!

⏳Остался ровно месяц до очного этапа Всероссийского открытого первенства по цифровой патологии Поле зрения!

🔥Мы выходим в активную фазу подготовки, отчитываемся:
- в этом году у Первенства 4 технологических партнера, и 4 DP-платформы покажут свои возможности!
- 5 из 8 конкурсных кейса уже получены от ведущих медицинских организаций РФ и переданы на загрузку.
- 30 Финалистов проинструктированы, промотивированы, подбирают фото для презентации и вечерние наряды для очного этапа!

✅Скоро выложим программу мероприятия! Не переключайтесь

Исследователи представили новую ИИ-модель, которая буквально учится на поведении патологов!
💡Как известно, анализ микропрепарата начинают с общего обзора, затем приближают подозрительные участки для детального анализа, чтобы прийти к заключению💡
Эта последовательность действий в высокой степени ориентирована на достижение цели⏩️движения клавиатуры и мыши воплощают в себе диагностическую стратегию.
⚠️Хотя современные системы цифровой патологоанатомической диагностики обычно фиксируют такое поведение в журналах взаимодействия, исходные данные представляют собой высокочастотный, зашумленный и чрезвычайно длинный поток информации, который затем не анализируется‼️
✅️В данном исследовании действия патологов разобрали на понятные машине команды, и обученная ИИ-модель показала отличные результаты: точность в 84,5%, полноту в 100% и достоверность в 75,4%, превзойдя современную коммерческую модель OpenAI с закрытым исходным кодом, которая достигла точности в 46,7%, полноты в 87,5% и достоверности в 57,8%.
https://www.nature.com/articles/s41551-026-01739-y

Как связать патоморфологию с миром геномики и ИИ-моделями? 🔬

Исследователи представили LazySlide — open-source библиотеку на Python, которая объединяет гистологические изображения с транскриптомами. 🧬

Что нового предлагает Lazyslide:
✔️Работает напрямую с WSI — без лишнего дублирования и форматирования данных, в отличие от предыдущих решений;
✔️Понимает текстовые запросы — можно спросить «где на микропрепарате кальцификаты?» или «покажи лимфоциты», и модель найдёт нужные области без специальных промптов, что делает ее более удобной для пользователя;
✔️Связывает картинку на микропрепарате с  транскриптомом — совместный анализ находит больше значимых взаимосвязей;
✔️Проще и быстрее аналогов — меньше кода, быстрее сегментация тканей, чем в популярном QuPath ⚡

✅По сути, это шаг к тому, чтобы патологоанатомы и биоинформатики говорили на одном языке — а ИИ помогал находить закономерности в тканях, которые человеческий глаз может пропустить. 🤖
https://www.nature.com/articles/s41592-026-03044-7

Цифровое морфологическое пространство pinned «✅ Предложить новость»

✅ Предложить новость

Цифровое морфологическое пространство pinned Deleted message

Дорогие коллеги!!!!

Мы приглашаем всех поучаствовать в создании контента канала - предложите новость в наш бот и пусть страна знает своих героев в области цифровизации патологоанатомической службы!

Уже завтра мы предложим сервис для размещения ВАШИХ успехов в цифровизации и ИИ в канале - не переключайтесь:)😎🌈

Дорогие коллеги! 🍂 Сентябрь — время перемен, и у канала новое имя: Цифровое морфологическое пространство. 🔄

Мы начинали как канал Института клинической морфологии Сеченовского университета.

‼️ Но довольно быстро стало ясно: рамка одного учреждения оказалась уже, чем то, что мы делаем. Мы с самого начала собирали новости, открытия и публикации по цифровой патологии со всей России — независимо от того, в какой клинике, лаборатории или на какой кафедре они появились. 🇷🇺

Так устроены и профильные сообщества за рубежом. Европейское общество цифровой и интегративной патологии (ESDIP) и американская Digital Pathology Association объединяют специалистов по предмету, а не по месту работы.

❤️Цифровизация патологоанатомической службы — задача общая, и площадка для неё должна быть общей. 🌐

Channel name was changed to «Цифровое морфологическое пространство»

Channel photo updated