组织学分析用于诊断多种疾病，被认为是病理学的黄金标准诊断方法之一。而组织学染色是病理诊断工作流程的关键环节，通过促进不同组织成分之间的颜色区分，为镜下组织病理提供不同对比度和显色效果。一些公认的常用染色剂，如苏木素伊红 (H&E)，已经有100多年的使用历史。
传统染色方法有严格的流程和操作
组织学染色过程首先需要将固定的组织标本切成 2-10μm 的薄切片，然后将其固定在显微镜载玻片上，这些病理学切片包含有关组织病理状态的微观信息。然而，这种薄切片是透明的，并且在标准光学显微镜下不能提供足够的对比度。因此，组织化学利用标本的细胞和亚细胞化学环境将特殊发色团与特定组织成分结合起来，在可见光显微镜下产生颜色对比，形成病理医生诊断组织标本异常的基矗
组织学染色是一个耗时和劳动密集型的过程，并且需要专门的实验室基础设施、化学试剂以及训练有素的技术人员。此外，在许多临床病例中，为了得到更清晰的诊断图像，往往需要额外的特殊染色来为不同的组织成分提供额外的对比和颜色。这些特殊的染色剂通常需要较长的组织准备时间、工作程序和组织技术专家的监测，所有这些都增加了疾病诊断的成本和时间。尤其是在病理医生检查完H&E染色组织后再确定需要这些额外的特殊染色时，要重复进行切片和染色程序，这既是资源、材料方面的浪费，若急需诊断，还会给医疗系统和患者带来负担。
此外，目前使用的染色方法并不能保存原始的组织样品，每一步处理都可能会对组织样本造成不可逆转的影响。这对于高级分子分析来说是一种限制，因为分析过程需要在初始染色过程之后对相同的组织样品进行。保存不下原始组织样本使得高级分子分析任务难以执行。
传统染色方法造成的组织结构损伤
AI图像处理大有可为 实现数字化染色
为避免传统染色方法的弊端，加州大学洛杉矶分校的研究人员开发了一种由人工智能驱动的计算技术，通过对组织图像进行虚拟重染，这比人工执行的特殊染色速度更快，而且准确度一样高。
该技术可将先前用 H&E 染色的组织图像转换为添加了特殊染色剂的新图像。每个组织样本的处理过程不到一分钟，而人类专家则需要几个小时甚至一天以上的时间来处理。这种速度差异能够使需要特殊染色的组织样本得到更快的初步诊断，同时还显著节省了成本。Nature Communications今年8月发表一项研究，概述了这项新技术及其影响。
“我们开发了一种基于深度学习的技术，无需组织技术人员进行特殊染色。”研究负责人Aydogan Ozcan说，他是加州大学洛杉矶分校 Samueli 工程学院电气和计算机工程系工程创新教授，也是加州纳米系统研究所（CNSI）副主任。“在诊断器官移植排斥反应等病例时，提高速度和准确性尤为重要，因为快速、准确的诊断有助于快速治疗，从而可能大大改善临床结果。”
Ozcan 团队通过生成用于肾脏组织的一整套特殊染色剂（过碘酸希夫（PAS）、琼斯银染色剂（JMS）和马森三色染色剂（MT））来展示这项基于人工智能的技术。
基于深度学习将组织切片H&E染色图像进行虚拟特殊染色：H&E染色采用深度神经网络数字化转化为特殊的染色剂：(i)生成JMS(紫色箭头)；(ii) 生成MT(红色箭头)；(iii) 生成PAS(蓝色箭头)。
利用专门的深度神经网络训练现有的H&E染色组织活检图像，研究人员能够在各种临床样本上虚拟地生成这些特殊的染色，覆盖了广泛的肾脏疾玻一个由多机构认证的肾脏病理学家组成的团队随后进行了一项临床评估，以确定虚拟染色到染色转化技术的有效性。他们发现，与仅使用 H&E 染色的活检图像相比，使用虚拟生成的特殊染色在诊断上取得了统计学上的显著改善。另一项研究还表明，虚拟重染图像的质量在统计上与人类专家用特殊染色处理的图像相当。
深度神经网络用于生成染色转换网络的训练数据：a.可以生成 H&E 和特殊染色图像的虚拟染色网络（粉红色箭头）。b.样式传输网络（绿色箭头），仅用于扩充训练数据。c.用于训练染色转换网络的方案。
在训练期间，染色转换网络被随机给定，虚拟染色的 H&E 组织或经过八种样式转换后相同视野的图像则是作为传输网络。完美匹配的虚拟染色组织图像与所需的特殊染色（在此示例中显示为：PAS）用作训练此神经网络的基础数据。
此外，由于该技术应用于现有的H&E染色图像，研究人员强调，该技术易于采用，因为它不需要改变目前病理实验室使用的组织处理流程，并且对组织的化学处理较少，不需要去染和重新染色。这也是相较于近几年提出的其它染色转换方法的独特优势。
参考来源：
1.Nature Biomedical Engineering: Virtual histological staining of unlabelled tissue-autofluorescence images via deep learning
2.Science & Applications: Digital synthesis of histological stains using micro-structured and multiplexed virtual staining of label-free tissue
3.Nature Communications: Deep learning-based transformation of H&E stained tissues into special stains
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