人工智能在肝纤维化检测中的应用：TGFB1、FN与Masson染色的相关性

本文主要探讨了人工智能在医疗领域，特别是机器学习应用于计算机辅助数字图像分析系统，用于肝纤维化的定量检测及其与FN(纤维连接蛋白)相关性的研究。研究采用了慢性肝炎分期标准，通过病理学专家的评估，将患者分为五组，依据肝纤维化的程度进行分层。实验中，研究人员对不同纤维化阶段的组织样本进行了TGFB1和FN的免疫组织化学测定，以及Masson染色分析。 在实验过程中，研究人员首先按照《慢性肝炎防治方案》的标准，将肝纤维化程度分为So至S4五个等级，并根据病理学专家的判断进行分组。然后，他们选取每组的切片进行特定蛋白质的免疫组化检测，包括TGFB1和FN。TGFB1的阳性产物位于细胞浆，FN的阳性产物位于细胞外。利用OLYMPUS C3040-ADU彩色图像摄录输入仪和MetaMorph/DP10/BX41彩色图像分析仪，计算出阳性反应面积比，以此来量化这些蛋白质的表达水平。 进一步，通过Masson染色，可以观察到胶原纤维的蓝色染色，从而计算胶原纤维所占面积的比例，这也是评估纤维化程度的一个指标。所有数据使用SPSS 10.0统计软件进行处理，包括方差齐性检验、ANOVA和Spearman相关分析，以确定结果的统计学意义。 实验结果显示，TGFB1的表达水平随着纤维化程度的增加而显著升高，与肝纤维化程度具有高度相关性。而FN的表达在纤维化早期开始升高，但随着纤维化程度达到硬化阶段时，其表达量明显下降，两者之间的相关性并不显著。Masson染色的表达则显示，纤维化面积在早期较低，随着纤维化程度的提高而增加。 这些发现揭示了人工智能和机器学习技术在肝纤维化诊断中的潜力，它们可以帮助更准确地量化和分析组织样本，从而提供更精确的纤维化程度评估。此外，TGFB1和FN的动态变化可能成为监测肝纤维化进程和预测肝硬化的生物标志物。通过这种计算机辅助的定量检测方法，未来的研究和临床实践有可能实现更早的干预和更有效的治疗策略，以对抗肝纤维化及其相关并发症。