北京时间2023年1月24日，国际著名期刊《JAMA Network Open》在线发表了西北工业大学夏勇教授课题组和斯坦福医学院Ruijiang Li副教授课题组合作完成的题为“Development and Validation of a Machine Learning Model for Detection and Classification of Tertiary Lymphoid Structures in Gastrointestinal Cancers”的研究论文。

三级淋巴结构（Tertiary Lymphoid Structures，TLSs）是在非淋巴组织（如慢性炎症和肿瘤部位）中发育的异位淋巴器官。虽然尚未完全了解其形成背后的生物学机制，但研究者发现它的存在与许多癌症类型的良好预后和对免疫疗法的改善反应相关。目前，最常见并广为接受的三级淋巴结构检测方法是通过多重免疫组织化学或免疫荧光技术对免疫细胞谱系标记物进行组织染色。然而，多重成像的成本高、复杂性高和视野小限制了它在研究环境中的使用。另一方面，苏木精-伊红（H&E）染色应用广泛，并且仍然是组织病理学的临床标准。 因此，在H&E染色的组织载玻片上检测三级淋巴结构可以为当前基于多重成像的方法提供一种实用的替代方法。

基于此，西北工业大学夏勇教授课题组和斯坦福医学院Ruijiang Li副教授课题组合作开发并验证了一种临床可解释的机器学习模型，用于从H&E染色的组织病理学图像中自动检测、计数和分类三级淋巴结构。该模型首先利用深度学习对H&E染色切片进行单细胞分析从而得到淋巴细胞密度图，再训练一个可解释的决策树以获得三级淋巴结构的分割分类结果。同时，还设计了一种三级淋巴结构定量评分系统，并在1924名胃肠道癌症患者中研究了这种评分系统与患者生存之间的关系。实验结果显示，我们提出的三级淋巴结构评分是一个与生存率相关的独立预后因素。本研究为自动化检测和评估三级淋巴结构提供了新的技术手段。

图1 三级淋巴结构的自动分类

西北工业大学计算机学院博士研究生李哲和斯坦福大学医学院博后江玉明和李柏良为文章的共同第一作者，西北工业大学为第一作者单位，斯坦福大学Ruijiang Li副教授为通讯作者，西北工业大学计算机学院夏勇教授和斯坦福大学Ruijiang Li副教授为共同资深作者。

论文链接为：https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2022.52553

(审稿：万海东）