Digitale Pathologie

Die digitale Pathologie umfasst die Akquisition, Organisation, Analyse, Interpretation sowie die Verfügbarmachung und gemeinsame Nutzung pathologischer Informationen, die auf der Basis digitalisierter Gewebeschnitte generiert werden. Diese digitalisierten Schnitte werden zunächst durch das Scannen konventioneller Glas-Objektträger mittels eines speziellen Objektträger- bzw. Slide-Scanners erstellt. Der Scanvorgang führt im Ergebnis zu einem hoch aufgelösten digitalen Bild, welches auf dem Computerbildschirm betrachtet bzw. mit der entsprechenden Software mikroskopiert werden kann. Große Vorteile digitaler Bildanalysesysteme liegen darin, dass sie im Vergleich zur herkömmlichen Methodik reproduzierbare quantitative Daten zur Verfügung stellen und Ergebnis-Variabilität reduzieren können.

In der CEP haben wir zwei kommerzielle Systeme (Leica Biosystems und Definiens) sowie ein Open-Source Tool (Qupath) in unseren Workflow integriert. Da wir über mehrere Bildanalyse-Tools verfügen, können wir eine Vielzahl an Bildformaten, von .SVS bis .CZI, analysieren. Unsere Bildanalyseprogramme sind in der Lage, HE-, IHC- sowie Immunfluoreszenz (IF)-Schnitte zu prozessieren und zwar sowohl von Whole Slide Images (WSI), als auch von Tissue Microarrays (TMA). Des Weiteren können wir, durch die Nutzung spezieller Software (eSlide Manager, Leica Biosystems), die digitalisierten Objektträger über das Internet zur Verfügung stellen und somit zusammen mit den Kollaborationspartnern nutzen. Diese virtuelle, kollaborative Nutzung ermöglicht eine effiziente, digitale Zusammenarbeit mit unseren Projektpartnern. Nicht zuletzt sind die von künstlicher Intelligenz abgeleiteten Programme, die wir verwenden, oftmals schneller als es eine konventionelle mikroskopische Beurteilung wäre, womit sich unsere digitale Plattform als eine effiziente Serviceleistung für unsere Kollaborationspartner erweist.

Über die letzten Jahre hinweg waren bzw. sind wir Partner in einigen multidisziplinären Arbeitsgemeinschaften, welche das Ziel verfolgen, die digitale Pathologie in den pathologischen Routinediagnostik-Workflow zu integrieren (z.B. „Entscheiderfabrik“)und zudem „Machine Learning“ sowie „Deep Learning“ Ansätze der digitalen Pathologie zu verbessern und benutzerfreundlicher zu machen (z.B. IPN2, gefördert durch die Bayerische Forschungsstiftung).

Verantwortlich für die digitale Pathologie:
Dr. Rim Sabrina Jahan Sarker (Email: sabrina.sarker@tum.de)