Unter digitaler Pathologie versteht man die Praxis der Pathologie unter Verwendung digitaler Bilder von Gewebeschnitten anstelle von Glasobjektträgern. WSI-Scanner (Whole Slide Imaging) digitalisieren ganze Objektträger mit hoher Auflösung und erstellen virtuelle Objektträger, die ohne physisches Mikroskop angezeigt, analysiert, geteilt und archiviert werden können.
Ganzdia-Imaging-Scanner
WSI-Scanner erfassen Gewebeschnitte mit mikroskopischer Auflösung (typischerweise 0,25–0,5 µm pro Pixel, entspricht 20x- oder 40x-Objektiven). Zeilenscanner bewegen den Objektträger an einer stationären Reihe von Sensoren vorbei und erfassen aufeinanderfolgende Streifen, die zu einem einzigen Bild zusammengesetzt sind. Tile-Scan-Scanner erfassen überlappende quadratische Felder, die per Software zusammengefügt werden. Array-Scan-Scanner erfassen mithilfe mehrerer Sensoren den gesamten Objektträger auf einmal.
Zu den Scanparametern gehören Auflösung (20x für die meisten diagnostischen Arbeiten, 40x für detaillierte Zytologie und Mitosezählung), Fokusmethode (Einzelpunkt-, Mehrpunkt- oder Echtzeit-Autofokus), Z-Stacking (mehrere Fokusebenen für dicke Schnitte) und Komprimierung (JPEG2000 mit Qualitätsfaktor 70–90 für den Routinegebrauch; verlustfrei für die Forschung). Die Scanzeit liegt je nach Größe und Auflösung zwischen 30 Sekunden und 5 Minuten pro Folie.
Bildformate und -speicherung
WSI-Dateien sind riesig – ein einzelner 40-facher Scan eines 15×15 mm großen Gewebeschnitts erzeugt 5–15 GB unkomprimierte Daten. Durch die Komprimierung wird dieser Wert auf 500 MB bis 2 GB reduziert. Das SVS-Format (Aperio/Leica) ist das am weitesten verbreitete Format und speichert mehrere Auflösungsstufen (Pyramide) für eine effiziente Anzeige. Weitere Formate sind NDPI (Hamamatsu), CZI (Zeiss), MRXS (3DHistech) und der offene DICOM-Standard für medizinische Bildgebung. Ein typisches Pathologielabor generiert 1–5 TB WSI-Daten pro Jahr. Für die Speicherung sind mehrstufige Lösungen erforderlich: schnelle SSD für aktuelle Fälle, Festplatte für aktive Archivierung und Band oder Cloud für Langzeitarchivierung.
Anzeigen und Berichten
Spezialisierte Ganzdia-Viewer (Aperio ImageScope, QuPath, Sedeen, Sectra) ahmen die Mikroskopnavigation nach – Schwenken, Zoomen, Messwerkzeuge, Anmerkungen. Durch die Integration mit dem Laborinformationssystem (LIS) wird sichergestellt, dass Fälle, Bilder und Berichte verknüpft sind. Pathologen berichten mithilfe der Spracherkennung über das digitale Bild, wobei der WSI-Viewer und das LIS gleichzeitig geöffnet sind. Arbeitslisten priorisieren Fälle und verfolgen die Bearbeitungszeit.
Fernberichterstattung und Telepathologie
Die digitale Pathologie ermöglicht Fernberichte – Pathologen überprüfen Fälle von jedem Ort mit ausreichender Internetbandbreite (mindestens 50 Mbit/s für eine reibungslose Anzeige). Telekonsultation ermöglicht Zweitmeinungen von Subspezialisten weltweit. Gefrierschnitte können gescannt und zur intraoperativen Beratung an einen entfernten Pathologen übertragen werden. Die behördlichen Anforderungen variieren – die FDA-Zulassung für die Primärdiagnose auf WSI (Philips IntelliSite, Leica Aperio AT2) wurde 2017 erteilt, und viele Länder erlauben mittlerweile die digitale Primärdiagnose.
Validierung für die Primärdiagnose
Die Validierung von WSI für die Primärdiagnose erfordert eine Validierungsstudie, in der die digitale Diagnose und die Objektträgerdiagnose in denselben Fällen verglichen werden. Die CAP-Richtlinien empfehlen mindestens 60 Fälle aus dem gesamten diagnostischen Spektrum, mit einer Auswaschphase zwischen Glas- und digitaler Überprüfung. Die Übereinstimmung sollte 95 % überschreiten. Pathologen müssen eine Schulung für die Anzeigesoftware absolvieren, einschließlich Navigation, Anmerkung, Messung und Integration mit Berichtstools.
Künstliche Intelligenz in der digitalen Pathologie
Computergestützte Diagnose (CAD)-Algorithmen erkennen Regionen von Interesse – Mitosefiguren, Tumorbereiche, Mikrometastasen. Quantitative Bildanalyse liefert reproduzierbare Messungen: Ki-67-Index, HER2-Score, PD-L1-Tumoranteils-Score. Klassifikatoren für maschinelles Lernen unterscheiden gutartige von bösartigen Läsionen, stufen Tumore ein und sagen molekulare Subtypen allein anhand von H&E voraus. Deep-Learning-Algorithmen erfordern große, gut kommentierte Trainingsdatensätze. Die behördliche Zulassung von KI-Algorithmen in der Pathologie zeichnet sich ab – mehrere Produkte verfügen über eine CE-Kennzeichnung und eine FDA-Zulassung für bestimmte Anwendungen. Der Pathologe bleibt für die endgültige Diagnose verantwortlich, wobei KI als Entscheidungsunterstützungsinstrument dient.
