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為了更精準地分析肝纖維化的病理特征，研究團隊采用了深度學習技術對三維病理圖譜大數(shù)據(jù)進行自動分割和分析。通過對大量圖像數(shù)據(jù)的訓練，深度學習模型能夠自動識別和分割出脂肪變性的肝細胞，并對其體積比例進行了精確計算。結果顯示，肝纖維化小鼠肝臟中脂肪變性肝細胞的體積比例高達30.76%。此外，研究還發(fā)現(xiàn)不同肝臟葉之間的脂肪變性程度相對一致，進一步證實了肝纖維化病理改變的普遍性和區(qū)域特異性。深度學習技術的應用不僅提高了病理分析的效率和準確性，還為未來的病理診斷和研究提供了新的工具和方法。

中國科學院上海藥物研究所表示，該研究所建立的技術體系不僅適用于基礎研究，更為肝臟病理的臨床診斷和治療提供了新的思路和方法。高精度全肝臟圖譜的構建和三維病理分析方法的成功應用，使得肝臟疾病的診斷能夠更加直觀、全面地反映肝臟的三維結構和病理變化。未來，高精度全肝臟圖譜的構建和三維病理分析技術有望進一步推廣應用于其他肝臟疾病的研究和臨床病理研究中，為開發(fā)更有效的治療策略提供有力支持。

上海藥物所張小川副研究員、臨港實驗室博士后楊維成為本文共同第一作者，上海藥物所張小川副研究員、高召兵研究員、臨港實驗室殷憲振研究員為本文共同通訊作者。

這項技術突破不僅完整呈現(xiàn)包含肝臟各葉、膽囊以及中央靜脈、門靜脈、動脈、膽管、肝血竇和肝細胞的關鍵結構的空間關系，更首次捕獲到傳統(tǒng)手段無法觀測的膽管周圍微血管叢等精細結構。研究為系統(tǒng)全面從器官到脈管到細胞，跨尺度精確表征肝臟解剖結構和各類疾病病理變化奠定了基礎。

pg5200.com模拟器長久以來，病理學家僅能通過二維切片推測肝臟病變，如同拿著平面地圖研究立體城市。如今，肝臟終于能夠實現(xiàn)完整的高精度三維成像了，效果堪比在細胞尺度構建肝臟“數(shù)字孿生體”。

在人體這座精密“生命工廠”中，肝臟如同24小時運轉的核心處理中心，肩負著解毒代謝、物質合成等500余項生理功能。中國脂肪肝患者已超過2億，構成日益嚴峻的公共衛(wèi)生挑戰(zhàn)；同時，全球每年因肝硬化死亡人數(shù)超過百萬，形勢同樣不容樂觀。

3月24日，中國科學院上海藥物研究所聯(lián)合臨港實驗室研究團隊以“Generation of a high-precision whole liver atlas panorama and cross-scale 3D pathological analysis for hepatic fibrosis”為題在Advanced Science發(fā)表突破性成果——全球首個高精度完整肝臟三維病理圖譜，為破解肝纖維化等慢性肝病難題提供了革命性研究工具。

本研究中，上海藥物所MOST技術服務部、高召兵課題組聯(lián)合臨港實驗室殷憲振課題組構成多學科交叉團隊，利用顯微光學切片斷層成像（MOST）技術，實現(xiàn)了完整肝臟0.35×0.35×2微米超高分辨率的三維成像，相當于在細胞尺度構建肝臟“數(shù)字孿生體”。

為破解肝纖維化等慢性肝病難題，研究團隊構建了四氯化碳（CCl4）誘導的肝纖維化模型小鼠肝臟病理圖譜，同時進行了深入的三維全景分析。研究發(fā)現(xiàn)，肝細胞脂肪變性的嚴重程度與距離中央靜脈的距離密切相關，距離越近，脂肪變性越嚴重，而與中央靜脈的直徑大小無明顯相關性。這種病理特征的區(qū)域特異性，為理解肝纖維化的發(fā)病機制提供了新的線索，也為潛在靶標發(fā)現(xiàn)與靶向治療提供了精準坐標。

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