数字病理学是一家不断扩大的生物信息学和全幻灯片扫描解决方案，有助于彻底改变医疗诊断内的工作流程。这些系统提供具有成本效益，高吞吐量的解决方案，用于收集，存储和解释染色（标记）组织标本的数字图像。
到2030年，新癌症病例的数量预计将超过2000万，因此数字病理学越来越重要，因为它可以通过幻灯片扫描仪、机器学习和人工智能提高吞吐量。FDA继续批准新的工艺和仪器，如Phillips IntelliSite病理解决方案(PIPS)。随着这些已建立和强大的技术继续作为病理工作流程的基石，对高质量样品制备的大量持续投资是真正需要的，以确保准确性和效率。
直到最近，通过IHC污渍或荧光标签的标记或化学染色是病理学家或研究人员的唯一实际选择，以可视化组织切片内存在的诊断标记。此外，使用标签可以限制样品内的新生物标志物的潜在发现。
无标签数字病理学
数字病理社区不断努力提供新的功能强大的无标签数字成像解决方案，可以在同时加速发现和简化组织学工作流程时，可以大大减少医疗费用。
中红外（MIR）和二次谐波发电（SHG）显微镜是两种建立的光学技术，其由于其易用性和技术进步而导致的可行性作为无标签的数字病理解决方案。
由于最近的发展，MIR数字成像的吞吐量增加了100多倍，这意味着现在可以在几分钟而不是几天内分析单个大组织标本。这是可能的，因为在新颖的宽场照明模式中采用了新的MIR量子级联激光（QCL）源的开发。
MIR光谱区域跨越约3000到12000 nm，充满了有机分子信息，可以进行分析，以便进行定量数字组织分类。这使得疾病进展得以识别和跟踪，以及能够研究肿瘤微环境。
纯粹的研究所的一支研究人员正在利用Spero-QT®MIR显微镜进行癌组织的快速，自动化和无标签组织分类。
他们将定量MIR数据与先进的机器学习和人工智能图像分析相结合，这使得PURE的研究小组能够自动化组织图像分析以及多器官系统的鉴别诊断。
该团队分析了来自第2阶段结肠直肠癌患者的110个组织样本，结果表明与古典组织病理学相比，敏感性100％的选择性和96％的灵敏度。
此外，该团队还比较了两种不同Spero-QT的结果®机器，发现结果与机器或用户无关。这可能会为基于Spero的数字病理学的更广泛实施，具有更大的结肠癌研究和各种其他主要器官研究已经进行了较大的方式。
spero-qt®显微镜是市场上唯一的商业上可用的QCL的广泛MIR数字成像平台。
这些信息已被源，审查和调整了Daylight Solutions Inc.提供的材料。亚博网站下载
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