本次会议聚焦于数字病理全景扫描全流程的质量提升。会议邀请了多位数字病理领域相关专家，讲座内容涵盖样本前处理与染色经验分享、最新的基于 TSA的组织原位超多标空间蛋白组学染色技术、背景自发荧光去除技术、数字病理设备的成像质量提升方法和数字病理图像的前沿分析技术与案例分享。
专题报告1：《模式动物病理制片关键技术:标准化流程、特殊染色应用与差异物种制片对策》
报告人：王昭华 主管技师 中国医学科学院医学实验动物研究所
内容：概述模式动物病理制片的关键技术，内容涵盖标准化流程、特殊染色应用以及针对不同物种的制片对策。病理制片的核心标准化流程通常包括取材、固定、脱水、透明、包埋、切片、染色和封固等一系列精细步骤。针对不同物种和组织器官，需采取差异化制片策略。特殊染色技术是揭示特定病理改变的关键。Masson三色染色、天狼星红染色可用于显示心肌纤维化等胶原纤维变化；硫磺素S染色则有助于标记阿尔茨海默病模型脑组织中的淀粉样斑块。优化的染色方法能提升定量分析的准确性。此外，制片过程中需根据研究目的灵活选择石蜡切片、冰冻切片等技术，并关注诸如固定液选择、脱水透明试剂浓度梯度控制等关键细节，以确保制片质量，为后续的病理学评估奠定坚实基础。
专题报告2：《数字图像病理学高阶数据分析》
报告人：郝俊峰 高级技术主管 中国科学院生物物理研究所实验动物病理分析实验室
内容：聚焦于数字病理图像的高级分析技术，重点介绍基于人工智能的细胞分析和多重免疫荧光的空间分析等前沿进展。 基于人工智能的细胞分析已实现纳米级精度的细胞识别与分类。深度学习模型能够从病理图像中提取复杂的形态学特征，精准识别癌细胞、病毒感染细胞等特定细胞状态，甚至预测遗传变异和基因表达。此外，AI模型还能直接基于HE染色图像预测患者的生存率及对免疫检查点抑制剂等治疗的反应，显示出独立的预后预测价值。多重免疫荧光的空间分析则深化了对组织微环境的理解。该技术通过多重标记和成像，实现对肿瘤区域内不同细胞类型（如肿瘤细胞、免疫细胞、基质细胞）及其空间分布关系的精确定量。结合人工智能进行自动化分析，能够揭示细胞间的相互作用模式，识别具有预后指示意义的空间结构（如三级淋巴结构），并关联特定的免疫表型，为评估免疫状态和指导免疫治疗提供了强大工具。 这些高级分析技术正推动病理学向精准化、定量化方向发展，通过整合细胞形态、分子信息及空间背景，为癌症研究、临床诊断和个体化治疗决策提供了前所未有的深度洞察。
会议时间：2026年1月14日（周三）9:00-15:00
会议地点：清华大学医学科学楼B323
上机地点：清华大学医学科学楼C117/F004
日程安排：
联系方式：孙老师 sunyue#tsinghua.edu.cn 、李老师 lq6975#mail.tsinghua.edu.cn （发送邮件时请将“#”替换成“@”）
报名方式：
访问链接：http://sapphireking.mikecrm.com/JbhCh7P
或扫描二维码：
备注：
1. 报名截止时间培训开始前一天15:00，报名截止后将发送回执至报名邮箱。
2. 如需样品测试，请于培训开始前一天15:00前邮箱联系平台老师，以便协调上机分组的时间。
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