李梢课题组发布新算法，推断病理影像微观信息

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清华大学研究团队在《自然·通讯》发表重要研究成果：利用AI算法精准预测病理影像中的细胞空间分布，助力肿瘤精准防治。

该研究针对肿瘤等复杂疾病的诊疗难题，提出了一种基于弱监督学习的全新病理影像分析算法——HistoCell。HistoCell算法能够高精度地预测病理影像中细胞信息及其空间分布网络，突破了传统方法在宏观表型与微观细胞信息关联方面的瓶颈。

图1. HistoCell算法示意图

HistoCell算法的核心在于其层次化模块编码机制，能够有效解耦病理影像特征与微观细胞信息间的复杂关系。实验结果表明，HistoCell算法的预测精度显著优于现有同类算法，且对训练数据的依赖性较低，解决了医学AI研究中“小样本”数据难题。更重要的是，该算法首次实现了单细胞尺度上病理影像微观信息空间关联网络的从头推断，拓展了病理影像分析的范围。

图2. HistoCell算法框架（a）及其预测精度（b）

研究团队将HistoCell算法应用于多个临床场景，包括肿瘤发生预警、预后风险分层和药物响应预测，取得了系列重要发现。例如，在胃癌早期预警方面，该算法成功识别出与胃癌极早期相关的影像学特征，并结合中西医临床特征实现了高精度预警。在预后风险分层方面，该算法识别出具有生物学解释性的影像标志物，可用于多种肿瘤的预后风险评估。在药物响应预测方面，该算法识别出与肿瘤化疗响应相关的病理影像标志物。

图3. HistoCell算法在临床应用中的成果

这项研究是清华大学李梢教授团队在“网络靶标”理论与关键技术体系研究上的重要进展，为发展网络药理学、系统理解复杂疾病的中西医诊疗规律提供了新方法，并有望推动肿瘤等复杂疾病的精准防治。

论文共同第一作者为清华大学自动化系助理研究员张鹏和2022级博士生高超飞，通讯作者为李梢教授。该研究得到多项国家级和省部级项目的资助。

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-025-57072-6

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