韩国科学技术院（KAIST）领导的一项国际研究团队近日成功开发了一种新的3D虚拟染色技术，可以非侵入性地观察癌组织的三维结构。这项技术结合了先进的光学技术和基于人工智能的深度学习算法，能够在无需切除活检的情况下生成真实感强、高度模拟苏木精-伊红（H&E）染色的3D图像。H&E染色是最常用的病理组织染色方法，能使细胞核呈蓝色，胞质呈粉红色。 传统病理学已有200多年的历史，主要依赖于在显微镜下观察染色后的薄片癌组织。这种方法仅能展示3D癌组织的特定切面，限制了对细胞间三维连接和空间排列的全面理解。为了克服这一局限，研究团队采用了全息断层扫描术（holotomography，简称HT），这种先进的光学技术能够测量组织的3D折射率信息。随后，他们通过集成基于AI的深度学习算法，成功生成了虚拟的H&E染色图像。 与传统的3D组织病理学程序相比，新方法可以大幅减少所需的组织切片数量，最多可减少10倍，同时迅速生成染色图像，而无需实际染色过程。研究表明，由该技术生成的图像与实际染色的组织图像高度相似，且在不同器官和组织中表现出一致的性能，证明其作为新一代病理分析工具的多功能性和可靠性。 研究人员还通过与韩国和美国的医院及研究机构合作，利用Tomocube的全息断层扫描设备验证了这项技术的实际应用可行性。KAIST物理学教授朴永根表示：“这项研究在病理分析领域具有重要意义，首次将分析单位从2D扩展到3D，预计将广泛应用于各种生物医学研究和临床诊断中，特别是在分析肿瘤边界和微环境内细胞的空间分布方面。” 业内人士认为，这项技术有望彻底改变现有的病理诊断方式，提高诊断的准确性和效率，对于推动个性化医疗和精准治疗具有潜在的重大意义。KAIST在科学研究和技术开发方面享有盛誉，特别是在光学和AI领域的创新研究。Tomocube是一家专注于全息断层扫描技术的韩国初创企业，近年来在医学影像领域取得了显著进展。