数字毒理病理概要

数字毒理病理学（digital toxicologic pathology）是DP的基础上衍生发展出来的细分领域，其主要是运用全切片图像（WSI）、组织图像分析及人工智能（AI）等现代化的病理学技术，从分子、细胞、组织、器官以及机体对药物反应等形态学改变来阐述和研究毒物的作用及其毒性效应［296-300］。DP的崛起不仅仅在临床诊断病理学（CDP）、远程病理（TP）等领域在产生深远的影响，同时也在潜移默化地改变着毒理学研究的方式。WSI作为DP的核心组成部分，将组织样本数字化并转换为数字图像，为后续的组织图像分析及AI等技术的实现提供了可能，也有效的介入到毒理病理学的研究工作中，为其提供了巨大的优势，例如：提高效率、改善准确性和一致性、增强数据存储和检索、改善协作，以及能够在短时间内分析大数据等，从而为医学和科学领域带来更多的机遇［301，302］。

与此同时，DP在毒理病理学的运用过程中也存在着一些挑战和限制。例如，DP需要专业的设备和软件、需要技术专业知识、数字组织图像分析的鉴定与验证等［303，304］。因此，在数字病理的应用过程中，需要谨慎处理这些挑战和限制，以确保DP的应用能够真正地为毒理学研究提供价值。(https://www.daowen.com)

本章将阐述DP在毒理病理学研究中的概述，并讨论了数字病理运用其中的优点和挑战。同时，还介绍了数字病理在毒理学研究中的各种应用，如组织病理学分析、免疫组织化学分析和原位杂交分析，这些应用可以帮助提高毒理学研究的效率和精度。此外，本章节还探讨了数字病理在未来的发展方向，包括新成像技术的开发、人工智能和机器学习的整合，以及数字病理在临床设置中的实践应用。