膀胱癌是泌尿系统常见的恶性肿瘤，术后复发与病理进展是影响患者预后和长期管理的重要问题。临床随访过程中形成的连续病理标本，蕴含着肿瘤演变的时间信息；然而，现有病理人工智能研究主要基于单时间点切片，对同一患者病理形态的纵向变化缺乏系统量化。充分利用这些连续标本，建立可解释的肿瘤演变分析方法，具有重要的研究价值。

  近日，东南大学附属徐州市中心医院泌尿外科韩从辉团队在《Advanced Science》（中科院一区，TOP期刊，IF=14.1）发表题为“Serial H&E Pathology Reveals Progression-Associated Nuclear Size Drift as a Longitudinal Digital Readout of Bladder Cancer Evolution”的研究成果。研究借助人工智能技术识别和分割病理切片中的细胞核，探索同一患者前后两次H&E切片的形态变化与膀胱癌病理进展之间的关系。

  本研究基于两个中心的纵向配对病理标本，以患者自身的早期切片为参照，量化病理形态变化的方向与幅度。研究发现，多项纵向形态指标与病理进展相关，部分指标在两个队列中呈现一致的关联方向，其中独立确认队列的相关信号更为明显。该研究从连续病理标本中提取了可解释的纵向数字读数，为病理人工智能刻画肿瘤演变提供了新思路。

  本文第一作者为东南大学博士研究生刘形，共同第一作者为东南大学附属徐州市中心医院泌尿外科史振铎和南京医科大学附属淮安第一医院王功成，通讯作者为东南大学附属徐州市中心医院副院长韩从辉。东南大学附属徐州市中心医院为论文第一署名单位。

供稿：刘形（泌尿外科）

编辑：李阙彤