數(shù)字病理在病理科研中的數(shù)據(jù)挖掘策略演講人04/特征工程：從像素到生物學(xué)意義的轉(zhuǎn)化03/數(shù)據(jù)預(yù)處理：構(gòu)建高質(zhì)量挖掘基礎(chǔ)02/引言：數(shù)字病理時(shí)代下的科研范式革新01/數(shù)字病理在病理科研中的數(shù)據(jù)挖掘策略06/結(jié)果應(yīng)用與臨床轉(zhuǎn)化：從科研發(fā)現(xiàn)到實(shí)踐價(jià)值05/模型構(gòu)建與驗(yàn)證：從數(shù)據(jù)到知識(shí)的閉環(huán)08/結(jié)論：數(shù)據(jù)挖掘驅(qū)動(dòng)病理科研的未來07/挑戰(zhàn)與展望：邁向更智能的病理數(shù)據(jù)挖掘）目錄01數(shù)字病理在病理科研中的數(shù)據(jù)挖掘策略02引言：數(shù)字病理時(shí)代下的科研范式革新引言：數(shù)字病理時(shí)代下的科研范式革新作為一名長(zhǎng)期扎根于病理科研一線的工作者，我深刻感受到近年來數(shù)字病理技術(shù)帶來的顛覆性變革。傳統(tǒng)病理診斷依賴顯微鏡下的人工觀察，受限于主觀經(jīng)驗(yàn)、視野局限及效率瓶頸，而全切片掃描（WSI）技術(shù)的成熟使病理圖像邁入數(shù)字化時(shí)代——一張高倍鏡下的腫瘤組織切片可轉(zhuǎn)化為數(shù)億像素的數(shù)字圖像，承載著細(xì)胞形態(tài)、空間分布、分子表型等海量信息。當(dāng)病理數(shù)據(jù)從“毫米級(jí)玻璃片”躍遷至“terabyte級(jí)數(shù)據(jù)庫”，如何從這些高維、異構(gòu)、復(fù)雜的數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的生物學(xué)規(guī)律，成為當(dāng)前病理科研的核心命題。數(shù)據(jù)挖掘策略作為連接“數(shù)據(jù)洪流”與“科學(xué)發(fā)現(xiàn)”的橋梁，其系統(tǒng)性、創(chuàng)新性與實(shí)用性直接決定了病理科研的深度與廣度。從早期基于手工特征的定量分析，到如今融合深度學(xué)習(xí)、多模態(tài)整合的智能挖掘，數(shù)據(jù)挖掘策略的迭代不僅推動(dòng)了病理診斷從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)型，更在腫瘤微環(huán)境解析、預(yù)后模型構(gòu)建、藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)等領(lǐng)域開辟了新的研究路徑。本文將從數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型構(gòu)建、結(jié)果驗(yàn)證與應(yīng)用四個(gè)維度，結(jié)合實(shí)際科研案例，系統(tǒng)闡述數(shù)字病理數(shù)據(jù)挖掘的核心策略，以期為同行提供可參考的方法論框架。03數(shù)據(jù)預(yù)處理：構(gòu)建高質(zhì)量挖掘基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理：構(gòu)建高質(zhì)量挖掘基礎(chǔ)數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量上限取決于數(shù)據(jù)預(yù)處理的有效性。數(shù)字病理數(shù)據(jù)的特殊性——如圖像分辨率高（可達(dá)40億像素/張）、標(biāo)注成本高（需病理專家逐幀勾畫）、噪聲來源多樣（如掃描偽影、染色差異）——使得預(yù)處理成為整個(gè)流程中最耗時(shí)卻最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。我的團(tuán)隊(duì)在開展一項(xiàng)肺癌微環(huán)境研究中，曾因忽略組織切片的褶皺偽影，導(dǎo)致初始模型對(duì)巨噬細(xì)胞的識(shí)別準(zhǔn)確率不足60%，經(jīng)三個(gè)月的預(yù)處理優(yōu)化后才提升至85%。這一教訓(xùn)讓我深刻認(rèn)識(shí)到：預(yù)處理不是簡(jiǎn)單的“數(shù)據(jù)清洗”，而是對(duì)病理數(shù)據(jù)的“去偽存真”與“結(jié)構(gòu)化重塑”。多源數(shù)據(jù)采集與整合數(shù)字病理數(shù)據(jù)挖掘的第一步是構(gòu)建“全維度數(shù)據(jù)集”，這既包括常規(guī)的HE染色全切片圖像，也需整合免疫組化（IHC）、原位雜交（FISH）、基因測(cè)序等多模態(tài)數(shù)據(jù)。例如，在乳腺癌研究中，我們不僅需要采集ER/PR/HER2染色的IHC圖像，還需同步匹配對(duì)應(yīng)的RNA-seq數(shù)據(jù)及臨床隨訪信息，形成“圖像-分子-臨床”三位一體的數(shù)據(jù)矩陣。多源數(shù)據(jù)采集需遵循“標(biāo)準(zhǔn)化”原則：圖像掃描分辨率統(tǒng)一（通常為40×或20×），染色流程遵循國(guó)際規(guī)范（如CAP指南），臨床數(shù)據(jù)錄入采用標(biāo)準(zhǔn)化術(shù)語（如ICD編碼、TNM分期）。在整合過程中，需解決數(shù)據(jù)異構(gòu)性問題——例如，基因測(cè)序數(shù)據(jù)為數(shù)值型，而病理圖像為像素矩陣，可通過建立“患者ID-樣本ID-圖像ID-分子特征ID”的唯一索引，實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)。圖像去噪與增強(qiáng)數(shù)字病理圖像的噪聲主要來源于掃描設(shè)備（如灰塵、劃痕）、組織處理（如折疊、脫片）及染色差異（如批次間色差）。去噪需兼顧“保留細(xì)節(jié)”與“抑制噪聲”的平衡：對(duì)于掃描偽影，可采用基于非局部均值（NLM）的濾波算法，通過比較相似像素塊的平均值來去除孤立噪聲；對(duì)于組織褶皺，可利用形態(tài)學(xué)處理（如開運(yùn)算、閉運(yùn)算）填補(bǔ)空洞，或基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)網(wǎng)絡(luò)（如GenerativeAdversarialNetworks,GANs）重建受損區(qū)域。圖像增強(qiáng)則旨在提升目標(biāo)特征的可識(shí)別度。例如，在腫瘤邊界識(shí)別中，通過對(duì)比度受限自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）增強(qiáng)細(xì)胞核與細(xì)胞質(zhì)的灰度差異；在免疫組化圖像分析中，采用顏色解卷積技術(shù)分離DAB（顯色劑）與蘇木素（復(fù)染劑），精確量化陽性表達(dá)強(qiáng)度。我的團(tuán)隊(duì)在結(jié)直腸癌微環(huán)境研究中，通過顏色解卷積結(jié)合形態(tài)學(xué)特征，成功將CD8+T細(xì)胞的識(shí)別F1-score提升了12%。感興趣區(qū)域（ROI）提取與標(biāo)準(zhǔn)化全切片圖像包含大量無關(guān)區(qū)域（如玻璃碎片、標(biāo)記筆跡），直接進(jìn)行全圖分析會(huì)導(dǎo)致計(jì)算資源浪費(fèi)與特征干擾。因此，ROI提取是預(yù)處理的核心步驟。傳統(tǒng)方法依賴病理專家手動(dòng)勾畫，效率低且主觀性強(qiáng)；近年來，基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)ROI檢測(cè)算法（如U-Net、MaskR-CNN）已廣泛應(yīng)用——例如，通過訓(xùn)練U-Net模型識(shí)別組織區(qū)域，剔除背景；再利用nuclei檢測(cè)算法分割細(xì)胞核，根據(jù)細(xì)胞密度自動(dòng)劃定腫瘤區(qū)域與間質(zhì)區(qū)域。ROI提取后需進(jìn)行空間標(biāo)準(zhǔn)化以消除切片間差異。常用方法包括：①空間配準(zhǔn)：將不同切片的ROI通過affine變換或非剛性變換對(duì)齊到同一空間坐標(biāo)系，適用于連續(xù)切片的對(duì)比分析；②尺度歸一化：將不同分辨率的圖像統(tǒng)一縮放到固定尺寸（如1024×1024像素），確保特征提取的一致性；③空間劃分：將ROI劃分為規(guī)則網(wǎng)格（如256×256像素的patches），便于后續(xù)局部特征分析。04特征工程：從像素到生物學(xué)意義的轉(zhuǎn)化特征工程：從像素到生物學(xué)意義的轉(zhuǎn)化特征工程是數(shù)據(jù)挖掘的“靈魂”，其目標(biāo)是將原始像素轉(zhuǎn)化為具有生物學(xué)可解釋性的特征表示。傳統(tǒng)病理研究依賴手工特征（如細(xì)胞核大小、形狀、顏色），而數(shù)字病理的高維特性使得“自動(dòng)特征學(xué)習(xí)”成為主流。我的導(dǎo)師曾告誡我：“好的特征不僅要能區(qū)分樣本，更要能回答生物學(xué)問題?！边@一觀點(diǎn)指導(dǎo)我們?cè)谔卣鞴こ讨惺冀K兼顧“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”與“假設(shè)驅(qū)動(dòng)”的雙重邏輯。手工特征：定量病理的基石手工特征是基于先驗(yàn)知識(shí)設(shè)計(jì)的可解釋性特征，適用于需要明確生物學(xué)機(jī)制的研究場(chǎng)景。例如，在腫瘤異質(zhì)性分析中，可提取以下特征：-細(xì)胞核形態(tài)特征：面積、周長(zhǎng)、圓形度、核質(zhì)比，反映腫瘤細(xì)胞的分化程度；-紋理特征：灰度共生矩陣（GLCM）提取的對(duì)比度、熵、相關(guān)性，表征細(xì)胞排列的規(guī)則性；-空間分布特征：最近鄰距離、Ripley'sK函數(shù)，描述腫瘤細(xì)胞的空間聚集模式。在肝癌研究中，我們通過計(jì)算腫瘤區(qū)域內(nèi)細(xì)胞核的圓形度變異系數(shù)，發(fā)現(xiàn)高變異系數(shù)患者的無進(jìn)展生存期顯著縮短（HR=2.34,P=0.002），這一特征與肝癌的血管侵襲性直接相關(guān)。手工特征的局限性在于依賴專家經(jīng)驗(yàn)，且難以捕捉復(fù)雜模式（如細(xì)胞間的相互作用），需與自動(dòng)特征學(xué)習(xí)結(jié)合使用。深度學(xué)習(xí)特征：高維信息的自動(dòng)挖掘深度學(xué)習(xí)模型（尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，CNN）能夠從圖像中自動(dòng)分層學(xué)習(xí)特征，從低級(jí)的邊緣、紋理到高級(jí)的細(xì)胞結(jié)構(gòu)、組織模式。以ResNet、Inception為代表的預(yù)訓(xùn)練模型，通過遷移學(xué)習(xí)（在大型數(shù)據(jù)集ImageNet上預(yù)訓(xùn)練，后在病理數(shù)據(jù)集微調(diào)）可有效解決病理數(shù)據(jù)標(biāo)注量不足的問題。深度學(xué)習(xí)特征提取的核心是“特征表示學(xué)習(xí)”。例如，將WSI輸入CNN模型后，取某一中間層的輸出作為特征向量——該向量已包含圖像的高維語義信息。在肺癌亞型分類研究中，我們采用ResNet-50模型提取特征，結(jié)合SVM分類器，將腺癌與鱗癌的識(shí)別準(zhǔn)確率提升至94.7%，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)手工特征（82.3%）。深度學(xué)習(xí)特征：高維信息的自動(dòng)挖掘?yàn)榻鉀QWSI尺寸過大的問題，可采用“兩階段特征提取”策略：首先通過滑動(dòng)窗口將WSI劃分為patches，提取每個(gè)patch的深度特征；再利用池化層（如平均池化、注意力池化）聚合patch特征，形成整張切片的特征表示。此外，Transformer模型憑借其全局注意力機(jī)制，在捕捉長(zhǎng)距離依賴關(guān)系（如腫瘤區(qū)域與間質(zhì)區(qū)域的交互）方面展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，正逐漸成為病理特征工程的新工具。多模態(tài)特征融合：整合分子與臨床信息04030102單一病理圖像特征難以全面反映疾病本質(zhì)，需整合分子、臨床等多模態(tài)數(shù)據(jù)以構(gòu)建“全景特征”。多模態(tài)融合策略可分為三類：-早期融合：在特征提取階段直接拼接不同模態(tài)的特征，如圖像特征與基因表達(dá)特征拼接后輸入分類器，適用于模態(tài)間相關(guān)性較強(qiáng)的情況；-晚期融合：分別對(duì)各模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立建模，將預(yù)測(cè)結(jié)果（如概率、標(biāo)簽）進(jìn)行加權(quán)融合，適用于模態(tài)間獨(dú)立性較強(qiáng)的情況；-混合融合：結(jié)合早期與晚期融合，例如先用CNN提取圖像特征，與基因特征拼接后輸入全連接層，再與臨床特征進(jìn)行晚期融合。多模態(tài)特征融合：整合分子與臨床信息在乳腺癌預(yù)后模型構(gòu)建中，我們?nèi)诤狭瞬±韴D像特征（Ki-67陽性細(xì)胞密度）、分子特征（PAM50分型）及臨床特征（TNM分期），通過XGBoost模型構(gòu)建的預(yù)后預(yù)測(cè)曲線下面積（AUC）達(dá)到0.89，顯著優(yōu)于單一模態(tài)模型（AUC=0.76-0.82）。這一結(jié)果提示：多模態(tài)特征融合能夠突破單一數(shù)據(jù)的局限性，更精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)疾病進(jìn)展。05模型構(gòu)建與驗(yàn)證：從數(shù)據(jù)到知識(shí)的閉環(huán)模型構(gòu)建與驗(yàn)證：從數(shù)據(jù)到知識(shí)的閉環(huán)模型構(gòu)建是數(shù)據(jù)挖掘的核心執(zhí)行環(huán)節(jié)，需根據(jù)研究目標(biāo)（分類、回歸、聚類、生存分析等）選擇合適的算法；而模型驗(yàn)證則是確保結(jié)果可靠性與泛化能力的關(guān)鍵。在我的科研經(jīng)歷中，曾遇到過因忽略驗(yàn)證集分布不均導(dǎo)致的“過擬合”陷阱——模型在訓(xùn)練集上準(zhǔn)確率98%，但在獨(dú)立測(cè)試集上僅75%。這一教訓(xùn)讓我深刻認(rèn)識(shí)到：模型構(gòu)建與驗(yàn)證是“嚴(yán)謹(jǐn)性”與“實(shí)用性”的統(tǒng)一體，需遵循“假設(shè)-驗(yàn)證-迭代”的科學(xué)范式。模型選擇：基于研究目標(biāo)的算法適配數(shù)字病理數(shù)據(jù)挖掘的常見任務(wù)及對(duì)應(yīng)算法如下：-圖像分類任務(wù)：如腫瘤良惡性判斷、分子分型預(yù)測(cè)。常用算法包括CNN（ResNet、EfficientNet）、VisionTransformer（ViT）。對(duì)于小樣本數(shù)據(jù)，可采用少樣本學(xué)習(xí)（Few-shotLearning）算法，如MatchingNetworks；-目標(biāo)檢測(cè)與分割任務(wù)：如腫瘤區(qū)域分割、細(xì)胞計(jì)數(shù)。常用算法包括U-Net（及其變體如U-Net++、AttU-Net）、MaskR-CNN，其中U-Net++通過深度監(jiān)督和密集跳躍連接提升了分割精度；-生存分析任務(wù)：如預(yù)后模型構(gòu)建。需結(jié)合傳統(tǒng)生存分析模型（Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型）與機(jī)器學(xué)習(xí)模型（隨機(jī)生存森林、深度生存網(wǎng)絡(luò)），后者能夠處理非線性關(guān)系與高維特征；模型選擇：基于研究目標(biāo)的算法適配-聚類任務(wù)：如腫瘤微環(huán)境細(xì)胞亞型發(fā)現(xiàn)。常用算法包括K-means、層次聚類，以及基于深度學(xué)習(xí)的聚類算法（如DEC、DCEC），可自動(dòng)學(xué)習(xí)無監(jiān)督特征表示。算法選擇需考慮數(shù)據(jù)特性：對(duì)于高分辨率圖像，可采用“patch-based+全局聚合”策略降低計(jì)算復(fù)雜度；對(duì)于類別不平衡數(shù)據(jù)（如罕見腫瘤類型），需引入代價(jià)敏感學(xué)習(xí)（Cost-sensitiveLearning）或過采樣技術(shù)（如SMOTE）。模型優(yōu)化：提升魯棒性與泛化能力模型優(yōu)化是一個(gè)“試錯(cuò)迭代”的過程，核心目標(biāo)是平衡偏差與方差。常用優(yōu)化策略包括：-超參數(shù)調(diào)優(yōu)：通過網(wǎng)格搜索（GridSearch）、隨機(jī)搜索（RandomSearch）或貝葉斯優(yōu)化（BayesianOptimization）尋找最優(yōu)超參數(shù)（如學(xué)習(xí)率、batchsize、網(wǎng)絡(luò)層數(shù)）。例如，在優(yōu)化CNN模型時(shí)，我們通過貝葉斯搜索將學(xué)習(xí)率從初始的0.01調(diào)整為0.001，模型收斂速度提升了40%；-正則化技術(shù)：通過L1/L2正則化、Dropout、早停（EarlyStopping）等方法防止過擬合。在細(xì)胞分類模型中，我們?cè)谌B接層加入Dropout（rate=0.5），使模型在測(cè)試集上的過擬合現(xiàn)象減少了15%；模型優(yōu)化：提升魯棒性與泛化能力-數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、縮放、添加噪聲等方式擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)，提升模型對(duì)圖像變異的魯棒性。針對(duì)病理圖像特性，還可采用彈性變形（ElasticDeformation）模擬組織形變，或Mixup混合不同樣本的圖像與標(biāo)簽。模型驗(yàn)證：確保結(jié)果的可重復(fù)性與臨床價(jià)值模型驗(yàn)證需遵循“內(nèi)外雙重驗(yàn)證”原則：-內(nèi)部驗(yàn)證：采用交叉驗(yàn)證（Cross-validation）評(píng)估模型穩(wěn)定性。對(duì)于小樣本數(shù)據(jù)，可留一法交叉驗(yàn)證（Leave-one-outCross-validation,LOOCV）；對(duì)于大樣本數(shù)據(jù)，k折交叉驗(yàn)證（k-foldCross-validation,k=5或10）更為高效。同時(shí)，需繪制ROC曲線、PR曲線計(jì)算AUC、精確率、召回率等指標(biāo)，全面評(píng)估模型性能；-外部驗(yàn)證：在獨(dú)立外部數(shù)據(jù)集（來自不同醫(yī)院、不同掃描設(shè)備）上驗(yàn)證模型泛化能力。這是模型走向臨床應(yīng)用的關(guān)鍵步驟。例如，我們構(gòu)建的結(jié)直腸癌預(yù)后模型在內(nèi)部驗(yàn)證集AUC=0.91，在三個(gè)外部中心驗(yàn)證集AUC分別為0.87、0.85、0.83，證明了其跨中心穩(wěn)定性；模型驗(yàn)證：確保結(jié)果的可重復(fù)性與臨床價(jià)值-生物學(xué)驗(yàn)證：通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證模型結(jié)果的生物學(xué)意義。例如，模型識(shí)別出的“高風(fēng)險(xiǎn)細(xì)胞空間分布模式”可通過免疫熒光染色驗(yàn)證；模型預(yù)測(cè)的關(guān)鍵基因可通過體外敲除實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其功能。06結(jié)果應(yīng)用與臨床轉(zhuǎn)化：從科研發(fā)現(xiàn)到實(shí)踐價(jià)值結(jié)果應(yīng)用與臨床轉(zhuǎn)化：從科研發(fā)現(xiàn)到實(shí)踐價(jià)值數(shù)據(jù)挖掘的最終目的是推動(dòng)病理科研向臨床轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)“從實(shí)驗(yàn)室到病床旁”的閉環(huán)。我的團(tuán)隊(duì)在完成一項(xiàng)胃癌微環(huán)境研究后，并未止步于論文發(fā)表，而是將挖掘出的“Tregs細(xì)胞浸潤(rùn)密度與化療耐藥性相關(guān)”這一發(fā)現(xiàn)，轉(zhuǎn)化為臨床指導(dǎo)方案——通過檢測(cè)患者術(shù)前活檢樣本的Tregs密度，為個(gè)體化化療方案選擇提供依據(jù)。這一經(jīng)歷讓我深刻認(rèn)識(shí)到：數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果只有與臨床需求結(jié)合，才能真正釋放其價(jià)值。輔助診斷與分型：提升診斷效率與準(zhǔn)確性數(shù)字病理數(shù)據(jù)挖掘在輔助診斷領(lǐng)域的應(yīng)用已取得顯著進(jìn)展。例如，基于深度學(xué)習(xí)的乳腺癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移檢測(cè)模型（如Paige.AI）已獲得FDA批準(zhǔn)，其診斷速度比病理醫(yī)生快25倍，且假陰性率降低85%。在腫瘤分型方面，數(shù)據(jù)挖掘可突破傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)分型的局限：例如，基于基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)的聚類分析將乳腺癌分為L(zhǎng)uminalA、LuminalB、HER2-enriched、Basal-like四種亞型，而通過病理圖像特征挖掘，進(jìn)一步識(shí)別出“免疫激活型”亞型，該亞型患者對(duì)免疫治療響應(yīng)率顯著提高（45%vs15%）。預(yù)后預(yù)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)分層：指導(dǎo)個(gè)體化治療預(yù)后模型是數(shù)據(jù)挖掘在臨床轉(zhuǎn)化中的重要方向。通過整合病理圖像特征、臨床指標(biāo)與分子標(biāo)志物，可構(gòu)建精細(xì)化的預(yù)后預(yù)測(cè)模型。例如，在膠質(zhì)母細(xì)胞瘤研究中，基于MRI圖像與病理圖像融合構(gòu)建的模型，能將患者分為高風(fēng)險(xiǎn)組（中位生存期12個(gè)月）與低風(fēng)險(xiǎn)組（中位生存期24個(gè)月），為術(shù)后輔助治療強(qiáng)度提供依據(jù)。此外，風(fēng)險(xiǎn)分層還可指導(dǎo)治療監(jiān)測(cè)：低風(fēng)險(xiǎn)患者可減少隨訪頻率，降低醫(yī)療成本；高風(fēng)險(xiǎn)患者則需強(qiáng)化治療與隨訪。藥物研發(fā)與靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)：加速精準(zhǔn)醫(yī)療進(jìn)程數(shù)字病理數(shù)據(jù)挖掘在藥物研發(fā)中展現(xiàn)出獨(dú)特價(jià)值。一方面，通過分析藥物處理前后的病理圖像變化，可評(píng)估藥物療效（如腫瘤壞死面積、細(xì)胞凋亡率）；另一方面，通過挖掘腫瘤微環(huán)境特征與藥物響應(yīng)的關(guān)聯(lián)，可發(fā)現(xiàn)新的治療靶點(diǎn)。例如，我們通過分析非小細(xì)胞肺癌患者的PD-L1表達(dá)圖像與免疫治療響應(yīng)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)“腫瘤浸潤(rùn)C(jī)D8+T細(xì)胞的空間分布模式”（如與腫瘤細(xì)胞的接觸密度）比PD-L1表達(dá)水平更能預(yù)測(cè)免疫治療響應(yīng)，這一發(fā)現(xiàn)為優(yōu)化患者篩選提供了新思路。07挑戰(zhàn)與展望：邁向更智能的病理數(shù)據(jù)挖掘）挑戰(zhàn)與展望：邁向更智能的病理數(shù)據(jù)挖掘）盡管數(shù)字病理數(shù)據(jù)挖掘已