Cell | 李瑞江团队开发基于H&E病理图像预测肿瘤空间栖息地人工智能方案—CANVAS

本文报道了斯坦福大学李瑞江团队在Cell期刊上发表的研究，该研究开发了CANVAS框架，旨在连接高维空间蛋白组学与常规组织病理学。背景方面，肿瘤微环境不仅取决于细胞组成，更取决于细胞的空间排列和局部生态位，但如何在大规模临床样本中系统刻画这些空间结构仍是重要挑战。研究目的为通过将空间蛋白组学知识转化到常规H&E病理图像中，使传统病理切片具备虚拟空间组学解读能力。结论方面，CANVAS以空间定义的细胞邻域为生物学锚点，结合多模态图像配准、空间建模和病理基础模型，从H&E图像中推断肿瘤生态栖息地，为理解肿瘤微环境空间组织提供了新方案，并有望推动空间组学、人工智能病理和精准肿瘤学的深度融合。