3分钟，港科大撬动术中冷冻病理切片铁律

冷冻切片在癌症手术中病理诊断的垄断地位，迎来了挑战者。

在传统癌症切除手术中，冷冻切片是术中判断肿瘤性质、切缘是否干净、淋巴结是否转移仅有的手段。它的流程像一场与时间赛跑的接力，每一步都卡在手术的关键节点上。

整个过程需要经过组织冷冻、切片、染色，耗时30分钟~45分钟。外科医生站在手术台旁边等、麻醉师盯着监护仪、护士看时钟、患者躺在手术台上、麻醉深度维持着，每一分钟都是成本，每次等待都是风险窗口。

有望打破这个局面的，是这套名为Glanzir的无切片病理成像系统，它由港科大化学及生物工程学系黄子维副教授团队与其创办的遨天医疗联合研发，基于自发荧光成像（AFI）捕捉组织自身发出的光学信号，再用深度学习做虚拟染色，直接生成一张可供病理判读的影像。

值得注意的是，整套设备体积仅56cm×56cm×30cm，重约30公斤，设计目标就是奔着能进入手术室环境而去的。让外科医生在手术过程中就能实时掌握情况。

Glanzir所做的只是让其中几个工序消失了。没有切片、没有染色、没有等待病理科的环节。过去，要看清组织必须先切成微米级薄片。现在，这套系统想挑战病理学的铁律。

01

AI+光学，一个巧妙的切入点

遨天医疗是一家走大学孵化路线的硬科技初创企业，核心基因是港科大的计算成像/自发荧光显微研究（CHAMP技术），并非传统意义上的AI SaaS+医疗路线。

市面上AI+病理创业者的典型叙事是先做切片、扫描数字化、再AI辅助阅片。遨天选择的是另一条路，连切片这步都省略，直接用紫外光激发新鲜组织表面的内源性荧光基团，抓取光学指纹，然后基于深度学习算法将原始灰阶影像转换为类似传统H&E染色的病理图像。

操作流程也压缩到极简，仅需把组织放进3cm×3cm的样本盒，推入设备，一键启动，机器便自动完成区域定位、逐点对焦、扫描、虚拟染色、出图，整个过程仅需3分钟。

目前，已累计已完成超2000例肺癌及乳癌手术，准确度相比金标准石蜡切片（FFPE）检测，诊断一致性可达85%以上。作为对比，传统冷冻切片虽在良恶性判断上可达90%~95%，但在复杂分型与切缘判定中准确率会下滑，且伴随约10%~20%的二次手术率。

把这些信息拼在一起，会得到一个结论，这是一家用计算成像绕开物理制片的创新路线，试图在术中诊断这个被冷冻切片垄断了几十年的狭窄环节，打一场不对称战争的初创企业。

免切片并非新鲜事，但这次真正踩到了门槛上。

过去数十年里，各种看组织不切片的方案轮流登场，光片照明、光学相干层析、质谱成像等，它们要么分辨率不够诊断级，要么太慢太贵，最终没有一个能真正批量落地。

冷冻切片作为目前手术室内能拿到的最快组织学判断依据也有其痛点，包括冰晶伪影导致形态失真、依赖技术员操作水平、准确度系统性低于FFPE、且一旦切片就消耗了宝贵的组织样本。

针对现有流程，Glanzir做了一个工程上的取舍，以组织表层的自发荧光信号，基于算法得到一张术中够用的类H&E图，并且速度快到基本不拖延手术节奏。

3分钟这个数字的意义在于它将冷冻切片约30~40分钟的等待时间再向下压缩了整整一个数量级，让手术流程不被卡住。更重要的是，它的工作是非破坏性的。组织在生成图像后还能送去做FFPE检测。

也就是说，Glanzir从一开始瞄准的，就是能不能替代冷冻切片。它所用的紫外光激发组织自发荧光，捕捉NADH、FAD等内源性物质信号的技术并非首创，但它是首个摸到了术中可用这个门槛的。

02

工程化脏活，实验室到手术室的硬骨头

Glanzir的特别之处在于放弃了在旧赛道上抢名次，反向开辟了一条新路。

这个团队最初的起点，是一个在病理学看来近乎挑衅的问题，能不能不切片？

黄子维的底色并非一个病理学家，而是化学与生物工程方向，早年主攻光学成像与计算显微镜领域。这个学术背景让他可以用局外人的视角审视一个病理科内部很少被认真对待的问题，即切片这道工序是否可以省略呢？

自十九世纪细胞病理学建立以来，切片和染色被视为诊断不可逾越的前置条件。FFPE要几天，冰冻切片需要30分钟~45分钟，都被默认为必要的代价。可计算光学的逻辑不同，只要光与组织的相互作用携带了足够信息，而AI能从噪声中提取出结构，那么物理切片就可能成为一个历史选项，而非必需。

这就类似于数码影像说能不能不洗胶卷，它不是改进暗房，而是让暗房消失。这个出发点的特别之处在于，它挑战的不是某一家公司的产品，而是整个病理工业的基础。

从CHAMP技术到Glanzir机器，中间需要克服大量工程难题。

实验室里的CHAMP技术效果很好，但进手术室的机器不能娇气，它要扛得住无影灯的影响，要忍受护士手套上的消毒液，要在尽可能小的体积里塞进自动扫描、逐点对焦、图像拼接和实时推理系统。企业要为这些实际情况做很多工程改进。

为了这套系统能切实融入实际医疗环境，团队与多家医疗机构展开合作，包括玛丽医院、威尔斯亲王医院、养和医院，以及华中科技大学同济医学院附属同济医院及中山大学孙逸仙纪念医院等，用于系统训练及验证。

更值得关注的是这条创业路径，港科大教授创业选择自己下场，而非专利授权。

这个动作很冒险，但逻辑也说得通。大企业的产品思路是改进现有工作流程，商业模式建立在耗材和切片机的稳步升级和持续使用上。一个要消灭切片的技术，在它们的体系里找不到位置，它们也不会为了无切片技术放弃已经占据的市场。

因此，团队只能自己做，靠自己在医院里一点一点的验证，才有机会定义一套新的产品叙事。

里程碑是真的，但困难也是真的。

85%的一致性也意味着未来要迈过的坎还很多。团队也清楚还有许多工作要做，因此对外表示未来三个月将进一步开展大规模临床测试。可以推断，目前样本盒面积仅3 cm×3 cm，未来还要扩到更大扫描幅面，以适应更多术式；合作医院网络还会继续扩大，收集更多临床数据，才能达到团队预期的将一致性提升至95%的目标。

只有将证据做得更扎实，保证在复杂如坏死较多、低分化、交界性病变等场景下经得起考验，才能让一线临床可用、敢用。

当然，除了技术层面还有监管层面，当诊断图像不是染出来的而是算出来的，它到底该走哪类器械审评路径？毕竟当前FDA、NMPA、CE的注册路径里还没有无切片虚拟染色这一品类。

值得关注的，还有这条创新思路。

过去十多年，医疗创新围绕在做得更多做得更好的维度上内卷，包括更高分辨率、更快扫描速度、更智能的辅助。即使人工智能的加入，AI+医疗的主流叙事依然是增效，即帮医生看得更快。

无论Glanzir未来能把一致性做到90%还是95%，它真正的意义不在3分钟这个数字，而在于它捅破了一层窗户纸，一些延续了多年的中间工序，是否可用新的技术将它优化掉？

这种转向一旦被一线临床所接受，那么影响的不会只是病理科工作流，还有整个上下游产业链，从制片试剂厂商、切片机厂商、乃至病理技术的培训体系，都将发生巨变。它把无切片病理从一个学术期刊里讨论的可能性，变成了手术室内可以被反驳、被验证、被拒绝或被采纳的真实选项。

*封面图片来源：123rf

文｜姚敬

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