組織病理分析是臨床診斷的重要基石，在癌症診斷中尤其關鍵。然而，傳統化學染色流程往往耗時費力，並可能消耗珍貴的組織樣本。香港科技大學（科大）工學院團隊最近成功研發出全新的生成式人工智能（AI）框架，即使在兩幅訓練圖像未能精確配準情況下，仍可生成高保真度的虛擬染色圖像，為更快速、更省樣本的組織病理分析流程提供新方向。研究成果以「生成式AI實現配準誤差魯棒的虛擬染色，加速組織病理學工作流程」為題，已於國際期刊《自然-通訊》上發表。
是次研究由科大計算機科學及工程學系助理教授、醫工交叉聯合創新中心主任兼SmartX Lab主任陳浩教授帶領，聯同化學及生物工程學系副系主任及副教授、醫工交叉聯合創新中心副主任黃子維教授，以及廣州南方醫科大學、香港中文大學及其他合作機構的研究人員合作開展。
在常規病理流程中，組織樣本通常需要經過化學染色處理，例如最常用的「蘇木精—伊紅染色」（H&E染色），可顯示細胞核及組織結構；而「糖原-愛先藍」（PAS-AB）等結合兩種特殊染色法的技術則可進一步標記特定生物成分。這些染色流程對疾病診斷和生物醫學研究至關重要，但製備多種染色切片通常耗時較長，也可能消耗有限且珍貴的活檢組織樣本。
因此，「虛擬染色」被視為改善傳統病理流程的重要方向。研究人員可通過AI技術將無標記圖像或常規染色圖像，以數碼方式轉換為目標染色圖像。例如虛擬染色可由自發熒光圖像生成類似H&E的圖像，再將H&E圖像轉換為類似 PAS-AB的特殊染色圖像，或生成多重免疫組織化學圖像。這種方法有望減少重複使用化學染色，並保留組織樣本，為診斷、科研分析和多模態建模提供更多「虛擬通道」。
虛擬染色要達至真正可靠，關鍵在於輸入圖像和目標染色圖像是否真正「對齊」，但此問題常被忽視。過去不少研究依賴已配準的圖像，並假設結果具相當準確性，可進行像素級層面對齊等。然而，這種假設在現實病理場景中，往往過於理想化。病理組織並非剛性物體，不能絕對保持固定，因此切片、染色、掃描、封片、組織褶皺和局部損傷等過程都可能導致空間形變。假如兩幅圖像沒有完全「對齊」，即使細胞核是正常生成，也可能因目標圖像中的細胞核位置輕微偏移而產生誤差，影響結果。以病理AI來說，這並非小誤差，因虛擬染色的價值在於能可靠呈現細胞結構、腺體邊界、免疫細胞定位和染色信號的空間分布。
為解決此難題，研究團隊提出「解耦生成與配準」框架（Decoupled Generation and Registration，簡稱DGR）。DGR不再假設兩幅訓練圖像已完美配準，而是在模型訓練過程中明確處理配準誤差。該框架將圖像生成與空間配準分開：生成模型專注於學習不同染色之間的外觀和信號轉換，而配準機制則負責處理由組織形變造成的空間偏差。
研究團隊在五個數據集和四類染色相關任務上全面評估DGR，包括由無標記自發熒光圖像生成H&E虛擬染色；由H&E轉換成PAS-AB特殊染色、多重免疫組織化學圖像；以及H&E染色風格統一化。與現有先進虛擬染色模型相比，DGR在多個任務中展現出更優秀的整體圖像質量和結構保真度。
為進一步評估生成圖像的視覺質量，研究團隊邀請經驗豐富的病理醫生進行盲法評估。病理醫生隨機評估500張H&E染色圖像及500張PAS-AB染色圖像，並比較DGR生成的虛擬染色圖像與真實化學染色圖像。結果顯示，病理醫生能區分出虛擬染色與化學染色的準確率約為52%，接近隨機判斷，證明此評估中，這兩種方式生成的圖像在視覺上難以分辨。
研究團隊亦評估了DGR生成虛擬染色圖像對下游病理AI分析的價值。當DGR 生成的虛擬多重免疫組織化學圖像與H&E圖像結合使用時，模型在結直腸息肉分類和胃癌組織分類任務中的表現均有所提升。結果顯示，DGR生成的虛擬染色圖像不僅在視覺上接近真實染色，也保留了有助分析的形態學和空間結構信息。
論文通訊作者陳浩教授表示：「此研究有助清除虛擬染色走向實際臨床工作流程的關鍵障礙。生成式AI可從不完美配準的病理影像中，生成高質量的虛擬染色圖，為更快速、更具成本效益的病理診斷開拓更具前景的路向。」
陳浩教授的研究團隊成員還包括論文共同第一作者、計算機科學及工程學系博士生馬嘉波及李文強。
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