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间质性肺疾病（ILDs）是一组异质性肺部疾病，其特征为慢性炎症和/或纤维化。30%--40%的ILD患者会发展为纤维化性疾病，并伴随进行性呼吸功能下降和不良预后，尤其见于特发性肺纤维化。当前的抗纤维化治疗能够减缓疾病进展，但无法逆转纤维化，这凸显了改进治疗策略的必要性。在临床前模型中开展稳健的组织病理学评估对于药物研发至关重要；然而，传统评分系统属于半定量方法、劳动密集、易受观察者间差异影响，并且依赖有限视野采样。 在此，我们介绍FibroSight，这是一个用于在天狼猩红染色切片中对肺重塑进行分区解析定量的独立平台。通过整合基于深度学习的结构分割与基于颜色的特征提取，FibroSight无需复杂的计算环境即可实现高度自动化的整肺叶分析。该平台可定量多种互补性的重塑参数，包括肺实质胶原分数、肺实质组织密度、细胞核面积分数、肺实质气腔分数，以及与气道和血管相关的重塑指标。 在博来霉素诱导的纤维化模型中进行验证时，FibroSight所得指标与专家Ashcroft评分呈强相关，并且与基于ImageJ的半自动化工作流程所得相应输出相比，其与组织学严重程度的关联更强。该平台还进一步区分了流感诱导肺损伤中的炎症性重塑与纤维化性重塑，并在人类ILD活检标本中展示了具有转化意义的概念验证适用性。通过实现可扩展、可重复且多分区的组织学定量，FibroSight为肺重塑的客观评估提供了一个实用框架。该方法通过整合纤维化、炎症、气道及血管相关读数，拓展了传统纤维化评估模式，从而支持在临床前及转化性ILD研究中对疾病机制和治疗反应进行更精确的分析。
间质性肺疾病（interstitial lung diseases, ILDs）是一组异质性的肺部疾病，其特征为慢性炎症和/或纤维化。30%—40%的ILD患者会发展为纤维化性疾病，这与进行性呼吸功能下降和不良预后相关，尤其见于特发性肺纤维化。当前的抗纤维化治疗可减缓疾病进展，但无法逆转纤维化，这凸显了改进治疗策略的必要性。药物研发依赖于临床前模型中稳健的组织病理学评估；然而，传统评分系统为半定量方法，耗时耗力，易受观察者间差异影响，并且依赖有限视野取样。在此，我们介绍FibroSight，这是一个用于在天狼星红染色切片中对肺重塑进行分区解析定量的独立平台。通过整合基于深度学习的结构分割与基于颜色的特征提取，FibroSight无需复杂的计算环境配置即可实现高度自动化的整肺叶分析。该平台可量化一系列互补性的重塑参数，包括肺实质胶原面积分数、肺实质组织密度、细胞核面积分数、肺实质气腔面积分数，以及气道相关和血管相关重塑。在线霉素诱导的纤维化模型中验证结果表明，FibroSight所得指标与专家Ashcroft评分高度相关，并且与基于半自动ImageJ工作流程所得相应输出相比，其与组织学严重程度的相关性更强。该平台还能够区分流感诱导肺损伤中的炎症性重塑与纤维化性重塑，并在人类ILD活检标本中展示了转化应用的概念验证可行性。通过实现可扩展、可重复且多分区的组织学定量，FibroSight为肺重塑的客观评估提供了一个实用框架。该方法通过整合纤维化、炎症、气道相关及血管相关读出，拓展了传统纤维化评估模式，从而支持在临床前及转化性ILD研究中更精确地分析疾病机制和治疗反应。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.08.16.745078v1?rss=1
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