全球頂級癌癥中心MSK(美國紐約紀念斯隆-凱特琳癌癥中心)在頂級期刊《Nature Cancer》發表重磅研究,一項針對444例高級別漿液性卵巢癌患者的多模態機器學習模型,成功將病理生存預測準確率提升至62%。而這項突破性研究成果,離不開麥克奧迪EasyScan數字切片掃描儀生成的高精度全切片圖像(WSI)發揮的重要作用。


(圖片來源:參考資料[1])
MSK研究團隊在其論文中明確指出傳統診斷面臨的瓶頸:空間信息缺失,基因組測序無法捕捉腫瘤空間異質性;動態監測困難,治療響應評估依賴主觀病理評估,缺乏量化標準;多學科協作滯后:臨床、影像、病理數據割裂。針對這些痛點,MSK研究團隊的破局之道,即采用Motic EasyScan掃描儀,實現數字化底座驅動多模態融合。
1.高保真數字切片:AI模型的“黃金標準”
研究機構使用Motic EasyScan掃描243例患者H&E染色切片(40倍分辨率),生成超140萬張(128×128像素)高保真數字化組織切塊,訓練出準確率88%的AI組織分類器。發現了腫瘤核平均面積成為獨立預后因子,僅憑人眼難以量化。
2.打破數據孤島:構建多模態診斷引擎
[CT影像特征]+[基因組數據]+[EasyScan數字病理特征]→生存預測模型
融合組學特征與從EasyScan掃描圖像中提取的216項病理特征,其模型顯著提升風險分層能力。
3.臨床實踐的價值閉環
①診斷效率提升:數字切片的高保真和秒級共享,支持跨國專家實時會診。
②科研成果轉化:依托高精度的掃描和存儲,建立卵巢癌數字樣本庫(覆蓋444例患者)。
③科研成本控制:數字影像替代物理切片存儲,降低存儲空間與管理成本。
Motic EasyScan技術優勢與應用價值
1.精準性:Motic EasyScan掃描儀采用掃描過程中實時聚焦的技術,使得掃描的圖像清晰度高,色彩還原度強,能滿足AI模型對圖像質量的嚴苛要求。
2.兼容性:無縫對接MSK Slide Viewer及PyRadiomics分析平臺。支持DICOM標準,與CT/MRI數據協同整合。
3.穩定性:依據MSK運維報告顯示,該機構日均使用EasyScan掃描50多張切片,其切片重掃率<0.5%。
MSK病理學家在其論文中指出,他們通過使用數字切片重構了從孤立診斷到動態決策的工作流。MSK作為全球頂級癌癥研究與治療中心,選擇MoticEasyScan作為其病理數字化轉型的核心引擎,其意義遠超單一設備的采購策略,是對Motic EasyScan產品技術實力、穩定性及滿足臨床科研圖像要求方面的高度肯定。此次EasyScan在MSK的成功應用,也為全球醫院、大型實驗室、研究機構和醫學院校提供了可復制的數字化病理升級范本。
不同通量的麥克奧迪EasyScan掃描儀系列產品
參考資料:
[1]Kevin M. Boehm et al., Multimodal data integration using machine learning improves risk stratification of high-grade serous ovarian cancer. Nature Cancer (2022).
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