肿瘤微环境(Tumor Micro Environment, TME)中，各类细胞的组成、表型以及空间病理特征在肿瘤进展、局部耐药和癌症转移等过程中发挥关键作用，影响免疫治疗的效果。因此，及时、准确、详尽的获取肿瘤内空间结构异质性及细胞浸润评分，捕捉免疫细胞、器官组织细胞之间的动态交互作用以及肿瘤-免疫细胞浸润结构是非常重要的，本成果通过在卷积神经网络中引入自注意力机制，加强了网络对全局信息的建模能力和上下文的语义信息提取作用，减少了肿瘤微环境复杂因素的干扰以及对人工注释的依赖，将肿瘤微环境细胞亚群分布信息可视化、定量化，直观显示淋巴细胞富集区、肿瘤细胞富集区等特殊病理功能区域，实现了对不同形状的细胞较好的可视化描述，减轻了病理专家标注负担，实现对肿瘤微环境细胞空间组织特征的有效分析，增强了模型的可推广性和临床应用价值。

本成果为了及时、准确、详尽的获取肿瘤内空间结构异质性及细胞浸润情况，基于原创设计的新型网络模型进行了肿瘤微环境中细胞的检测、识别和分割等特征提取，将肿瘤微环境细胞亚群分布信息可视化、定量化，减轻病理专家标注负担。具有以下亮点：1.针对不同病理图像之间会存在不同色差、染色不一致以及细胞形态差异的问题，成果设计了一种融合卷积和自注意力机制的网络(Convolution and Attention Network, CAN-net)，并针对分割任务设计了基于U-net跳步连接架构的CAN-net分割网络。2.针对肿瘤组织中细胞核数量不均匀、重叠、边界模糊等问题，成果以CAN-net网络为模型编码器，搭建了有监督的基于空间约束回归的组织病理学细胞表型分析检测模型和基于CAN-net的组织病理学细胞实例分割模型。3.针对在细胞分割过程中，有监督的方法在训练过程中通常需要病理学家进行高精度标注的问题。

本成果：基于多尺度距离图的免疫地形分布技术新型医学检测平台可以将肿瘤微环境内的细胞空间浸润情况进行可视化，能够对细胞进行定量检测并进行实例分割。基于此平台可开展免疫微环境的空间差异对疾病的进化影响机制等多领域检测与研究，也可用于指导免疫治疗决策、预测免疫疗效和预后复发等疾病进展，辅助临床专家进行诊断，具有广阔的应用范围和极大的市场空间。包括但不限于以下应用前景：

1.对不同发展阶段的同一肿瘤进行空间上的淋巴细胞分布分析，判断淋巴细胞比例所带来的免疫状态。描述肿瘤不断变化的免疫微环境。研究过程中根据TILs的存在与否，将肿瘤分为“冷肿瘤”和“热肿瘤”。简而言之，热肿瘤是有浸润淋巴细胞的肿瘤，而冷肿瘤向相反。“热”和“冷”反映的是肿瘤是否有免疫原性。根据“冷肿瘤”理论，当肿瘤内免疫细胞很少时，各种原因而未被识别或未引起免疫系统强烈反应。

2、通过在不同肿瘤变化阶段的淋巴细胞分析，确定免疫压力如何影响转移性进化。免疫释放和免疫抑制在癌症侵袭前相继发生，这些免疫反应的改变对于癌变细胞的发展是非常重要的，肿瘤转移的主要途径是通过直接转移、淋巴结或血行等，肿瘤微环境的重塑对于肿瘤发生远端转移是决定性的。

3、肿瘤微环境免疫细胞呈现疾病和细胞类型特异性的表达模式。决定个体肿瘤中免疫细胞的种类、频率和分布的主要因素是肿瘤的类型。在癌变的过程中，基质和上皮细胞中的各种免疫细胞的密度发生了改变，另外，肿瘤微环境在癌变过程中也发生了重塑。本成果可以研究该肿瘤发展不同情况时，各个免疫细胞的频率、空间分布等特征，为判断哪种细胞在免疫治疗中起主要作用起到辅助作用。

4.在肿瘤的微环境中，辐射会诱导基质、免疫系统、血管以及TAM产生的趋化因子的表达水平的变化，从而改变T细胞浸润的调控，这对于肿瘤的反应至关重要。通过运用本成果,绘制多时空、多维度的肿瘤微环境免疫图谱, 可以明确免疫细胞、器官组织细胞之间的动态交互作用及免疫稳态重塑的关键细胞和分子，解析放疗免疫细胞分化和增殖规律，建立放疗前后机体免疫应答的精准预测模型和评价体系。

李玮，于2004-2008年就读于山东大学，获得生物化学与分子生物学博士。现为山东大学控制科学与工程学院智能医学工程中心教授，博士生导师，国际环境工程学会委员、中国医学装备协会会员、山东省生物医学学会理事。也是山东环境过程与健康危害实验室骨干（江桂斌院士为主任）、山东省临床肿瘤学会肿瘤病理专家委员会第一届委员会常务委员、山东发明协会常务理事、山东省研究型医院协会超声医学分会副主任委员。美国加州大学戴维斯分校、英国strathclyde大学访问学者，合作导师。主要研究方向为：高光谱成像与图像处理、动态学习、环境污染与健康。团队依托山东大学控制学院的力量，与美国加州大学戴维斯分校、德国赫尔穆茨环境研究中心、山东省肿瘤医院、山东大学齐鲁医院、中国科学院苏州医工所、山东省先进院等多个科研机构建立了广阔的合作平台，开展了多个领域的研究合作。同时，与浪潮集团、威高集团、山东耀华公司等企业合作推进产业转化，成果丰硕。主持完成了国家自然科学基金、山东省重点研发计划、科技部高端专家引进计划多项，累计科研经费达到千万人民币。在人工智能、图像处理、环境毒理学等领域取得了许多开创性成果。

1.经费投入：研发该技术平台所需的经费包括但不限于研究人员的薪资、设备研发和实验材料的购置、数据收集和分析、临床试验费用、专利申请和知识产权保护等方面。

2.取得的收益：已经开展免疫地形图检测平台基础理论研究，开创了一系列免疫地形图技术领域内前沿研究，并已筹备发表多篇论文以及形成了专利保护壁垒。可实现无监督免疫地形图绘制，通过差异分析，探究这些分子特征与癌症演化之间的相互作用同时，突破大量细胞标记困难，不清晰细胞无法识别的瓶颈，实现高精准、无监督、自适应的免疫地形图绘制。该技术平台的成功推出和商业化，可以显著减轻患者的经济负担，降低社会的医疗成本，推动精准治疗，减少肿瘤患者的死亡率，产生显著经济效益与社会效益。

3.技术完善的进一步投入：本成果后续将继续深入挖掘免疫地形图技术在医学领域的应用，开展、疾病辅助诊断、治疗方案推荐及预后预测等研究。技术的完善涉及到缩小误差范围、提高准确性和可靠性、扩大样本规模、改进数据分析算法、优化设备和平台建设等方面。具体的投入金额和时间将取决于需求，技术难点和进一步发展的目标。

本成果：基于多尺度距离图的免疫地形分布技术新型医学检测平台的发展将会推动医学和生物科学领域的迅速进步。研究和应用免疫地形分布技术可以加深对免疫系统、疾病机制和药物相互作用等深入理解。研究促进了免疫学、生物医学和相关领域的科学进步和技术创新。本成果在临床实践中的广泛应用，将为患者提供更精确的免疫治疗决策指导、预测免疫疗效和预后复发等疾病进展等。

而本成果提出的免疫地形技术通过利用先进的模型结构，提供快速而准确的病理诊断，改善疾病的早期检测和治疗，减少死亡率和提高生存率；可以为个体提供个性化医疗的支持：通过分析患者肿瘤微环境免疫细胞的空间分布信息，医生可以为每个患者制定量身定制的治疗方案，提高治疗效果，减少不必要的药物使用和手术风险；应用本成果还可以提供远程诊断和咨询服务，为边远地区和资源匮乏地区的患者提供专业的病理诊断和治疗建议，提高医疗资源的利用效率，减少患者的等待时间和就诊成本。本成果的发展也将创造更多就业机会，促进了相关产业链的发展。与此同时，免疫地形技术的成功应用也增加了公众对科学和医学的关注和理解，推动了科学素养的提升，对推动社会和文化发展起到积极作用。

基于多尺度距离图的免疫地形分布技术是一项新兴的医学检测平台，它利用免疫系统中不同细胞类型的分布和相互作用来提供有价值的信息用于疾病的诊断和治疗。以下是对技术合作以及对成果转化方向和目标的希望和要求的阐述：

技术合作：

1.跨学科合作：基于多尺度距离图的免疫地形分布技术需要跨多个学科进行合作，包括医学、生物信息学、数据科学和人工智能等领域的专业知识。合作伙伴可以共享技术专利和研究资讯，共同推进该技术的开发和应用。

2.数据共享和合作：该技术需要大量的免疫学数据以及医疗资料的支持。技术合作方可以共享免疫学数据集、病例样本以及临床试验数据，共同建立数据平台并开展相关的研究。

成果转化方向和目标：

1.临床应用：希望将基于多尺度距离图的免疫地形分布技术应用于临床实践中，用于不同疾病的早期诊断、预后评估和治疗选择。通过改善诊疗准确性和个体化治疗，可以提高疾病治疗效果并减少不必要的治疗过程。

2.产品开发：目标是开发出基于该技术的商业化产品，包括医疗设备、诊断工具、算法模型等。这些产品应该具备高度的准确性、稳定性和可靠性，能够满足临床实践的需求，并得到监管机构的认可和批准。

3.转化医学研究：除了临床应用和产品开发，希望将基于多尺度距离图的免疫地形分布技术应用于转化医学研究中。这将有助于揭示复杂疾病的发生机制，并为新的治疗方法的研发提供理论和实践基础。

资金需求：

研发和推进基于多尺度距离图的免疫地形分布技术需要充分的资金支持。资金需求主要用于技术开发、数据收集和分析、临床试验、设备和产品的研制、市场推广以及人才培养等方等。