Вскрытие играет центральную роль в проливании света на болезни, помогая раскрыть причину смерти. Образцы тканей из различных органов отбирают, окрашивают и исследуют под световым микроскопом для оценки их гистологических характеристик. Однако химическое окрашивание образцов аутопсии часто страдает от артефактов, связанных с фиксацией, из-за неизбежных задержек в сохранении тканей.
Задержка фиксации тканей приводит к аутолизу — процессу клеточного самопереваривания, приводящему к ряду нарушений в тканевой среде. Эти изменения мешают нормальному связыванию красящих красителей и биомолекул в тканях, тем самым снижая качество химического окрашивания и влияя на четкость и достоверность результатов аутопсии .
Более того, текущий рабочий процесс химического окрашивания является дорогостоящим, трудоемким и трудоемким.
Удовлетворение требований контроля качества красящих реагентов, лабораторной инфраструктуры и квалифицированной рабочей силы становится сложной задачей во время глобальных чрезвычайных ситуаций в области здравоохранения, таких как пандемия COVID-19, когда услуги гистопатологии становятся ограниченными, что усугубляет задержки в посмертной обработке. Эти факторы увеличивают артефакты окрашивания, наблюдаемые в образцах аутопсии.
В работе, опубликованной в журнале Nature Communications , исследовательская группа Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе под руководством профессора Айдогана Озджана разработала метод компьютерного окрашивания на основе искусственного интеллекта для образцов аутопсийных тканей без меток , который преобразует в цифровом виде автофлуоресцентные микроскопические изображения срезов аутопсийных тканей в высококачественные гематоксилин и эозин. (H&E) окрасили аналоги с использованием модели обученной нейронной сети.
Было доказано, что этот метод виртуального окрашивания уменьшает артефакты, вызванные аутолизом, присущие традиционному химическому окрашиванию образцов аутопсии. Он четко выявил ядерные, цитоплазматические и внеклеточные особенности, особенно в образцах тканей, сильно пострадавших от аутолиза, таких как образцы COVID-19, где происходили заметные задержки в сохранении тканей.
Чтобы дополнительно продемонстрировать эффективность этого метода виртуального окрашивания при вскрытии и обеспечить его превосходные характеристики, четыре сертифицированных патологоанатома слепо оценили качество окрашивания тестовых изображений из образцов вскрытия, не зная, какое изображение было окрашено виртуально или химически окрашено.
Они подтвердили, что не было существенной разницы между виртуально окрашенными и химически окрашенными изображениями H&E для хорошо сохранившихся участков аутопсии с точки зрения ядерных, цитоплазматических и внеклеточных деталей, что подчеркивает эффективность этого метода.
Помимо уменьшения артефактов, вызванных аутолизом, наблюдаемых при традиционном химическом окрашивании образцов аутопсии, этот метод виртуального окрашивания также является более быстрым, более воспроизводимым и экономически эффективным, устраняя токсичные реагенты и ручной труд, задействованный в традиционном рабочем процессе окрашивания, и, следовательно, имеет значительный потенциал. для широкого применения в области гистологии.
