引言
近日，一项由耶鲁大学主导并发表于《美国医学会杂志网络开放》（JAMA Network Open）的重磅研究，为黑色素瘤的病理诊断带来了革命性进展。研究证实，基于人工智能（AI）的分析工具在评估肿瘤浸-润淋巴细胞（TILs）方面，其准确性和一致性显著超越了传统病理学家的肉眼观察，预示着AI技术将在未来的癌症精准诊断和治疗中扮演关键角色。
肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）：黑色素瘤的关键预后指标
在黑色素瘤的治疗中，肿瘤浸润淋巴细胞（Tumor-infiltrating lymphocytes, TILs）是一个至关重要的生物标志物。它们是“潜入”肿瘤内部的免疫细胞，其数量和活性直接反映了人体免疫系统对抗癌症的强度。通常，肿瘤组织中TILs数量越多，往往预示着患者有更好的预后，并且这一指标对于指导后续的治疗方案选择具有决定性意义。
研究验证：AI评估的卓越性能
这项跨国研究联合了全球45家机构，旨在比较AI与人类病理学家在量化黑色素瘤组织样本中TILs的差异。
- 研究设计：共有98名参与者对60份黑色素瘤组织样本进行TILs量化。其中，40名病理学家采用传统的目测方法，而另外58名参与者（包括11名病理学家和47名非病理学家科学家）则使用了开源的AI工具。
- 核心发现：研究结果明确显示，AI算法在评估中表现出卓越的可重复性，显著优于传统的视觉评估方法。这意味着AI可以提供一个更加标准化、客观且可靠的评估标准，减少因不同病理学家主观判断而产生的差异。
该研究的主要作者、耶鲁大学医学院病理学副研究科学家Thazin Nwe Aung博士表示：“我们的研究结果表明，由AI驱动的淋巴细胞量化工具能够提供一致、可靠的评估，具有强大的临床应用潜力，为传统方法提供了一个强有力的替代方案。”
AI如何革新临床病理学工作流程？
尽管该研究属于回顾性分析，其临床应用的价值仍需进一步的前瞻性研究来证实，但它已经为行业发展奠定了坚实的基础。研究中使用的公开数据集和开源AI工具，为未来更多研究的验证和整合提供了宝贵资源，有望加速AI技术融入黑色素瘤的标准化管理流程。
精准的病理诊断是成功抗癌的第一步。通过AI技术更准确地评估TILs等关键生物标志物，医生可以更清晰地了解患者的免疫状态和预后风险，从而制定出更具个性化和有效性的治疗策略。这项由耶鲁大学病理学系引领的研究，正是AI驱动病理学研究发展的绝佳例证。
