30分钟看见肿瘤三维边界：Cell研究开发术中胶质瘤浸润成像新平台

脑胶质瘤手术的难点之一，是肿瘤边界往往并不清晰。尤其是弥漫性胶质瘤，肿瘤细胞可能沿着脑组织向周围浸润，形成肉眼和影像都难以完全辨认的“隐匿边界”。对于神经外科医生来说，手术需要尽可能多地切除肿瘤，同时又必须保护关键脑功能区。如何在术中更准确地判断组织中是否存在肿瘤浸润，始终是脑肿瘤精准切除面临的重要挑战。

传统术中病理主要依赖冰冻切片。它能够在较短时间内提供病理信息，但通常只能观察少量二维切片，容易受到取样位置、切片厚度、冷冻伪影和染色质量等因素影响。相比之下，三维组织学可以保留组织空间结构，从体积层面观察肿瘤形态和细胞分布，有助于减少二维取样偏差。然而，现有三维组织学方法往往需要复杂的组织处理、标记、染色和长时间成像，通常耗时数小时甚至数天，难以进入手术室实时决策流程。

近日，发表于 Cell 的一项研究开发了一套名为 ULTRA（ultrarapid cleared stimulated Raman with AI）的快速三维组织学平台，为这一问题提供了新的技术方案。该平台由复旦大学、复旦大学附属华山医院、复旦大学附属中山医院、首都医科大学等机构研究人员合作完成，结合快速组织透明化、受激拉曼散射显微成像和AI虚拟染色，在无需传统染色、无需切片的条件下，对手术组织进行深层三维组织学成像。

ULTRA平台的核心，是把原本难以在术中完成的深层三维病理分析压缩到约30分钟。研究团队首先开发了适用于受激拉曼散射显微成像的快速组织透明化方法，使新鲜或固定脑组织在短时间内变得更加透明，从而实现毫米级组织深度的体积成像。随后，平台利用受激拉曼散射显微镜采集组织中的化学键振动信号，获得无需外源标记的组织信息。最后，AI算法将这些成像数据重建并转换为类似传统H&E染色的三维虚拟组织学图像，使病理形态更接近医生熟悉的观察方式。

复旦大学施立雪教授表示：“传统术中病理往往依赖有限数量的二维切片，而肿瘤本身是高度异质的三维实体。ULTRA 的目标，是在不破坏组织的前提下，用接近术中病理的时间获得更完整的三维组织学视图。我们希望这项技术未来能够帮助医生更好理解胶质瘤浸润边界，并为术中决策提供更多组织层面的信息。”

在技术流程上，ULTRA staining 包括三个连续的AI模块：第一步，基于扩散模型的深度相关去噪，用于恢复不同成像深度下信号逐渐衰减造成的图像质量下降；第二步，由条件生成对抗网络从脂质通道预测蛋白通道，减少双通道体积采集带来的时间和设备负担；第三步，通过虚拟H&E染色模型，将受激拉曼成像数据转换为病理医生更熟悉的H&E样式图像。也就是说，AI在这项研究中的作用不是简单“替代医生诊断”，而是参与图像恢复、通道预测、虚拟染色和三维边界可视化，帮助把复杂光学成像数据转化为可解释的病理信息。

研究团队在人类胶质瘤手术样本中验证了该平台的应用潜力。方法学部分显示，研究共纳入17名接受脑肿瘤切除手术的患者，诊断类型包括星形细胞瘤、少突胶质细胞瘤、胶质母细胞瘤、儿童弥漫性半球胶质瘤和低级别胶质瘤等。研究人员还使用小鼠脑组织和其他器官组织，对组织透明化、成像深度、图像恢复和组织结构保存情况进行了系统验证。

在胶质瘤样本中，ULTRA能够显示传统二维切片难以完整捕捉的三维病理特征。研究显示，该平台可以在1毫米厚的脑肿瘤组织中观察星形细胞瘤、少突胶质细胞瘤和胶质母细胞瘤等不同亚型的关键组织学特征，包括细胞核异型性、微囊样改变、异常有丝分裂、微血管增生和坏死区域等。这些特征不再只出现在单张切片上，而是可以在三维空间中被连续观察。

更重要的是，ULTRA被用于胶质瘤浸润边界分析。研究团队在胶质母细胞瘤边界样本中，对约1 mm³组织进行ULTRA处理，整个流程包括组织透明化、SRS成像和AI虚拟染色，耗时约30分钟。随后，研究人员利用细胞密度分析和三维卷积神经网络生成ULTRAscore，用来表示组织体积块中存在肿瘤的概率，并进一步将组织分为致密肿瘤、稀疏浸润肿瘤和非肿瘤脑组织区域。

这一三维视角揭示了胶质瘤边界的深度依赖性和空间异质性。文章显示，在同一个组织体积中，某些二维平面可能看起来接近正常或难以判断，但相邻深度层面却能发现肿瘤细胞浸润。独立病理医生仅根据单张二维切片判断时，在约200–350 μm深度范围内未能识别邻近平面存在的肿瘤，漏判率分别为20%和23%。相比之下，三维模型能够整合体积信息，3D CNN分类表现也优于2D CNN，AUC分别为0.965和0.909。

研究还显示，ULTRA可帮助分析MRI定义的水肿区域和导航漂移带来的术中不确定性。胶质瘤手术中，MRI上的FLAIR高信号水肿区域并不一定等同于肿瘤浸润区，术中导航也可能随着脑组织移位而产生误差。在研究展示的代表性样本中，ULTRA在影像学上不明确的水肿区以及术中导航看似正常、神经电生理监测阴性的区域中，仍检测到组织学肿瘤浸润。这提示，该平台有望作为影像导航和神经电生理监测的补充，为术中组织层面的边界判断提供更多信息。

不过，这项研究仍处于方法开发和临床样本验证阶段，不能简单理解为ULTRA已经可以替代现有术中冰冻切片，也不能说明该技术已经改善患者生存、复发率或术后功能结局。文章也指出，ULTRA目前还存在一些技术边界，包括成像点扩散函数在轴向上的各向异性、扩散模型计算速度仍需提升、不同器官和组织可能需要特异性参数优化，以及SRS成像设备目前主要集中在研究或专门临床中心。未来，仍需要更大规模、前瞻性临床研究进一步验证其在真实术中决策流程中的可靠性、效率和临床价值。

总体来看，这项研究展示了一种将三维组织学带入手术室的新路径。通过快速组织透明化、无标记光学成像和AI虚拟染色，ULTRA让医生有可能在术中时间尺度内观察胶质瘤的三维浸润边界。它的意义不仅在于“看得更快”，也在于让病理观察从少量二维切片扩展到更完整的三维组织体积，为脑肿瘤手术中的边界评估和精准决策提供新的技术基础。

论文信息：

Zhijie Liu, Yingying Li, Lingchao Chen, Minqian Wei, Mian Wei, Yuchen Sun, Tongqi Wang, Haixia Cheng, Xing Liu, Minbiao Ji, Lixue Shi.

Ultrarapid deep 3D histology enables intraoperative mapping of glioma infiltration. Cell, 2026.

论文原文：https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.07.026