维度网讯， 在伦敦的数字病理学与人工智能大会上，维也纳医科大学病理学系主任Renate Kain教授介绍了数字空间分析（DSP）技术在免疫性疾病诊断中的应用前景。她指出，这项技术能够分析组织切片中的基因或蛋白质表达，为研究特定疾病通路和分子特征提供了新工具。

数字空间分析（DSP）技术正逐渐应用于探究组织切片中的转录组学特征。随着生物标志物和下一代测序技术的普及，产生的切片数量显著增加，DSP技术显示出其独特价值。Kain教授表示：“我们等待病理学的空间分析技术已经很久了。”

这项技术结合人工智能，使研究人员能够可视化组织中的聚类模式和受疾病影响区域。Kain教授说：“我们还能区分和可视化不同疾病之间的差异。在活检中，我们有时看不到变化，但在这里我们看到的是正常和异常的变化，带有转录组学特征，告诉我们疾病过程正在进行。”目前，已有多个团队将数字空间分析（DSP）技术引入诊断工作流程。

数字空间分析（DSP）技术有助于研究肾脏疾病，如局灶性坏死性肾小球肾炎（FNGN）。通过分析单个肾小球，可以识别与不同病变相关的独特模式。Kain教授指出：“我们可以识别单个肾小球，并比较预测以观察趋势，所有这些都来自一张切片，并在空间背景下进行。”

然而，Kain教授强调了预分析的重要性，并提到数字空间分析（DSP）技术存在通量敏感性和样本数量有限的局限性。她总结道：“空间分析是一种强大的工具，可在人类疾病谱系中局部水平上研究组织中的疾病机制和通路。迟早，它将进入诊断过程，类似于多重免疫成像和蛋白质组学。”她相信，数字空间分析（DSP）技术和单细胞测序将改变诊断组织病理学的方式，但数据质量严重依赖于预分析过程。

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