Alzheimer's & Dementia
数字病理学在神经退行性疾病中的应用
小赛推荐：
本文系统回顾了数字病理学在神经退行性疾病研究中的应用，包括其在组织分析、机器学习辅助诊断和多机构合作中的潜力。文章还讨论了技术基础设施、数据管理和未来发展方向，为研究人员提供有价值的参考。
文献概述
本文《Digital neuropathology of neurodegenerative disorders: Foundations, research advances, and future directions》，发表于Alzheimer's & Dementia杂志，回顾并总结了数字病理学在神经退行性疾病中的应用进展，重点探讨了全切片成像（WSI）技术、机器学习（ML）与人工智能（AI）在病理分析中的作用，以及数据标准化和共享所面临的挑战。
背景知识
数字病理学通过全切片成像技术实现神经退行性疾病的高分辨率组织分析，为研究阿尔茨海默病（AD）和相关痴呆（ADRD）提供新的方法。传统神经病理学依赖显微镜载玻片的物理传递和人工分析，而数字病理学通过高通量扫描仪和自动分析软件，使数据共享和量化分析成为可能。尽管技术进步显著，但数据格式标准化、隐私保护、存储成本及分析工具的可及性仍是主要障碍。文章强调，跨机构合作与计算病理学的结合将推动神经退行性疾病研究的创新，并提升诊断与研究的可重复性与通用性。
研究方法与实验
文章回顾了数字病理学技术的发展，包括全切片成像（WSI）设备、开放源代码和商业软件的使用，以及机器学习在病理分析中的应用。研究团队通过历史回顾、技术比较和数据管理分析，评估当前数字病理学在神经退行性疾病中的适用性，并探讨其在临床和研究中的挑战与未来方向。
关键结论与观点
研究意义与展望
数字病理学为神经退行性疾病研究提供了新的定量分析方法，并为跨机构合作和数据共享奠定基础。未来研究应进一步优化数据管理、增强AI/ML模型的可解释性，并推动标准化格式如OME-TIFF和WSI-DICOM的普及。此外，数字病理学在早期疾病检测、病理特征与认知障碍的关联分析中具有广泛应用前景。
结语
数字病理学正在迅速改变神经退行性疾病的组织分析方式，提供比传统方法更精确、可重复的定量数据。本文综述了当前数字病理学在阿尔茨海默病及相关痴呆研究中的应用，指出了机器学习和人工智能在该领域的突破。尽管技术发展迅速，数据标准化、隐私保护和跨平台兼容性仍是关键挑战。未来，数字病理学有望通过标准化格式、开放源代码工具和跨机构合作，推动神经退行性疾病研究的范式转变，并为个性化医疗和精准病理诊断提供基础。
