作者Evil Genius大家一定要珍惜学生时代尤其硕士博士阶段对于生物学、医学方向而言一篇好的文章意味着什么我相信大家比我更深有体会。学生时代年轻有精力只要有时间能学习的技能尽量学能发多高的文章尽量发工作了以后尤其是进入了社会想着再发文章难如登天且年纪越大精力越不够很多时候好的阶段过去就是过去了再也不会有第二次机会。我们2026空间转录组系列课程进入到了高精度阶段高精度空转一个很重要的问题就是选择ROI大家看文章的话几乎都是圈选ROI进行深入分析。那么AI能否在其中起到作用帮助我们选择关键区域呢感兴趣区域ROI的选择在空间分子病理分析和许多病理学任务中通常是关键一步对研究可重复性和生物学可解释性具有重要影响。传统ROI选择依赖于人工和专家经验存在评估者间差异大、易受偏差影响、难以规模化等问题而病理医生短缺进一步加剧了这一困境。更复杂的是不同平台捕获区域、检测手段和生物学问题各不相同没有一套固定的选择规则能通用所有场景。基于MD Anderson Patient Mosaic数据库中1,116个人工精选ROI涵盖55种癌症类型分为癌、黑色素瘤、肉瘤及其他四大类利用GeoMx DSP空间蛋白组学和多重免疫荧光mIF数据将每个ROI分割为肿瘤区室PanCK⁺/S100B⁺和TME区室PanCK⁻/S100B⁻进行区室特异性分析。研究发现癌和黑色素瘤的免疫活性高于肉瘤黑色素瘤在肿瘤区室的PD-1/PD-L1表达最高且免疫逃逸最为显著而TME中癌的PD-1表达反而高于黑色素瘤同时PD-L1与增殖标志物Ki-67在所有癌种中均呈显著正相关r范围0.36–0.78提示免疫逃逸与肿瘤增殖密切关联。基于mIF的单细胞免疫评分mIF-scIS%CD45细胞与DSP蛋白组学数据显著相关CD45癌r0.44黑色素瘤r0.50CD8癌r0.36黑色素瘤r0.51验证了评分的可靠性而mIF-scIS与肿瘤区室PD-L1的相关性仅见于黑色素瘤r0.41提示癌种特异性关联。人工ROI免疫评分与全切片水平显著相关r0.753ICC0.75且无明显固定偏差但个体一致性界限较宽-16.25~18.19表明ROI在群体水平上能较好代表全切片而个体差异仍存。研究目标与整体框架目标基于人工ROI的生物学见解开发自动化ROI选择流程采用通才-专才混合框架GFM ASTROS实现跨癌种可重复的大规模分析流程分为三个阶段从粗到细coarse-to-fine处理mIF全切片图像基于网格的自动化免疫评分mIF-aIS利用快速像素级CD45表达估算计算网格级自动化免疫评分与两位病理医生独立人工评分mIF-mIS显著相关mIF-aIS vs 病理医生1r 0.74mIF-aIS vs 病理医生2r 0.72与病理医生间一致性相当r 0.74分类免疫评分的一致性Lights κ 0.688与病理医生间一致性κ 0.672高度吻合结论图像免疫评分可靠可作为自动化ROI选择的关键组件阶段二代表性网格筛选按全切片中各免疫类别网格的比例分配每样本可用ROI数量N6维持全切片代表性将人工ROI边界扩展至网格大小构建免疫分层参考网格集使用PLIPGFM提取参考网格和候选网格的嵌入向量计算GFM相似度评分SGFM最大余弦相似度选定网格的余弦相似度显著高于淘汰网格Wilcoxon检验p 1.3×10⁻³⁰³Hybrid.v1仅基于GFM相似度进行网格选择Hybrid.v2额外应用ASTROS对每个候选网格打分SAST最大检测置信度动态整合SGFM和SAST权重基于各评分分布在全切片的判别离散度实现自适应协同阶段三ASTROS模型开发与应用ASTROS面向ROI选择的AI专才任务导向模型训练数据606个人工标注ROI57例 额外222个ROI2位病理医生以纳入评估者间变异验证数据128张WSI含768个ROI覆盖癌、肉瘤、黑色素瘤等输出ROI尺寸1,649×1,961像素匹配人工DSP ROI平均尺寸开发一个虚拟支持框架用于预览来自HE的ROI选择由于HE染色比mIF更常规、成本更低研究利用生成式AI从HE合成虚拟mIFvmIF在此基础上运行混合ROI选择框架目标实现仅凭HE即可预可视化ROI选择加速框架落地应用将混合框架适配到10x Genomics空间转录组平台Visium和Visium HD回顾性数据4种肿瘤类型的HE染色WSI——胶质母细胞瘤GBM、胆管癌CCA、肺腺癌LUNG、上尿路尿路上皮癌UTUC设计三种应用场景展示框架应对不同需求的灵活性最终在前瞻性CCA样本N4中用于Visium HD实验的ROI输入三种场景展示了单一模型的优缺点及模块化框架的灵活适配能力生活很好有你更好。