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填補空白 淋巴瘤病理診斷邁入數智化階段,本土研發技術助力精準高效診斷

2025-09-25 16:59 805

蘇州2025年9月25日 /美通社/ -- 近日,"中華醫學會病理學分會第十一屆數字病理與人工智能學術專題會暨《中華病理學雜志》創刊70周年學術活動"在蘇州隆重舉行。在大會專設的"人工智能分論壇"的新技術發布環節上,"淋巴瘤CD30免疫組化數字病理圖像處理技術平臺"作為數字醫療領域的技術創新典范在會上首次公開亮相。作為在華跨國藥企中推動數字醫療創新的先行者,武田中國正在助力"淋巴瘤CD30免疫組化數字病理圖像處理技術平臺"這一創新成果的轉化。

作為具有突破性的淋巴瘤CD30免疫組化圖像分析數字病理輔助診斷技術,該平臺可輔助對CD30免疫組化病理圖片進行精準定量判讀,提升準確性和效率,其應用對CD30非均一性表達的淋巴瘤的治療具有重要意義,成功填補了相關領域的技術空白,有力地推動了淋巴瘤病理診斷邁入數智病理新時代。這一重大突破充分彰顯了我國在醫療裝備領域強勁的自主創新能力,同時也為推動我國生物醫藥產業高質量發展注入新動能。

淋巴瘤精準診斷亟待突破,病理診斷迎來轉型關鍵期

在我國,淋巴瘤的發病率約為6.68/10萬,且以每年3%至5%的速度持續上升。目前,全國每年大約有10萬例新發淋巴瘤患者,臨床對精準診斷的需求日益迫切。CD30作為淋巴細胞活化與分化過程中的關鍵標志物,其表達水平在不同類型的淋巴瘤中存在顯著差異。精確評估CD30的表達狀態,不僅有助于患者的精準分型,更對臨床試驗入組篩選及靶向治療方案的制定具有重要指導價值[1],[2]。但傳統的診斷方法普遍存在檢測周期長、操作繁瑣以及主觀判讀有差異等挑戰,限制了診斷的精準性、一致性與效率,也影響了患者的治療決策與臨床預后。因此,在臨床實踐中亟需一種準確、客觀且經濟高效的診斷手段,以實現淋巴瘤的早期、精準識別,為后續個體化治療提供可靠依據[3],[4],[5]

針對上述臨床需求,項目團隊建立了涵蓋近千例不同類型CD30陽性淋巴瘤病理切片的數據庫,并以專家共識為判讀標準,融合深度學習算法,成功開發出淋巴瘤CD30智能輔助判讀系統。該系統能夠精準計算腫瘤細胞和類淋巴細胞的CD30陽性比例,顯著提升了判讀的效率與一致性。目前,團隊正基于該項技術,構建多種人工智能病理診斷平臺,積極推進"數智病理應用平臺及智慧病理中心"的建設進程。

跨界合作,推動創新成果轉化、助力健康中國建設

今年8月中下旬,在武田中國的推動下,"淋巴瘤CD30免疫組化數字病理圖像處理技術平臺"正式注冊為國家二類醫療器械。"淋巴瘤CD30免疫組化數字病理圖像處理技術平臺"是武田宣布成立武田中國創新中心(TCIC)后,在華獲批的首款由本土團隊合作開發,擁有完全自主知識產權的數字醫療器械,標志著武田中國的數字醫療創新實踐實現了從概念孵化到商業化落地應用的閉環。同時,這也是數字醫療創新領域中,各跨領域合作伙伴協同推動創新成果轉化的又一典范實踐。

武田中國醫學事務部負責人曹嫻表示:我們一直高度重視患者的聲音和臨床實踐的未滿足需求,并以此作為醫學決策的起點。在該項目中,我們以CD30臨床實踐中"病理讀片難"的困境為切入點,秉持"以患者為先"的理念,提供關鍵解決方案縮短精準診斷路徑,助力患者及時獲得恰當治療,推動標準治療再升級。作為一家全球化的制藥企業,我們積極擁抱醫療科技與數字化創新,構建開放協同的數字醫療生態圈,助力破解臨床診療中的"讀片困境"。"淋巴瘤CD30免疫組化數字病理圖像處理技術平臺"的獲批,是武田響應臨床亟需,推動數字醫療創新成果轉化,為患者帶來健康生活和美好未來的真實寫照。

武田中國數字化科技部負責人顧青表示:秉持"釋放數據與數字化力量"的理念,武田不僅致力于提升患者福祉,更積極推動醫療行業的創新變革。此次"淋巴瘤CD30免疫組化數字病理圖像處理技術平臺"的獲批,正是武田中國深耕本土市場、聚焦臨床實際需求、加速醫療技術創新的有力體現。展望未來,在武田中國創新中心(TCIC)的有力推動下,我們將攜手多方,以更加積極的姿態,加速數字醫療創新產品與服務在真實場景中的落地應用,助力中國數智病理時代的加速到來,為健康中國建設注入新動能。

獲批編號:C-ANPROM/CN/NON/0068

獲批日期:2025年9月

[1] 中國腫瘤整合診治指南 - CACAKP - 抗癌協會科普防治平臺.//cacaguidelines.cacakp.com/pdflist/detail?id=433

[2] CD30陽性淋巴瘤病理專家組. 淋巴瘤CD30免疫組織化學檢測及結果判讀規范[J]. 中國癌癥雜志,2023,33(3):228-234.

[3] Shen, M, Jiang, Z. Artificial Intelligence Applications in Lymphoma Diagnosis and Management: Opportunities, Challenges, and Future Directions. J Multidiscip Healthc. 2024; 17 5329-5339.

[4] Bai A, Si M, Xue P, Qu Y, Jiang Y. Artificial intelligence performance in detecting lymphoma from medical imaging: a systematic review and meta-analysis. BMC Med Inform Decis Mak. 2024;24(1):13. Published 2024 Jan 8.

[5] 王傳艷,杜立法,張小梅,等. 人工智能在淋巴瘤病理診斷中的作用[J]. 山東第二醫科大學學報,2025,47(3):236-240.

聲明

  • 本文旨在傳遞醫藥前沿信息,不構成對任何藥物、醫療器械或診療方案的推薦或推廣。
  • 如欲了解任何公司產品、疾病和/或診療等相關信息,請務必咨詢醫療衛生專業人士。
  • "淋巴瘤CD30免疫組化數字病理圖像處理技術平臺"已獲批NMPA二類醫療器械證。
消息來源:武田中國
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