مقالة منهجية

سير العمل لتحليل الخلايا الداخلي للأطراف الطرفية والدم النخاع العظمي الرقمية المؤتمتة، مع مراعاة التصنيفات الخلوية الخاطئة الحرجة

DOI:

10.3791/71690

⸱

يوليو 28, 2026

 ,  ,  ,  , 
1Laboratory of Hemato-oncology and Clinical Biochemistry, Moravian-Silesian Hospital Havirov, 2Department of Pathology, Moravian-Silesian Hospital Havirov, 3Institute of Pathology and Molecular Pathology, University Clinic Wuppertal

* These authors contributed equally

في هذه المقالة

ملخص

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يتم وصف سير عمل التصوير الخلوي الرقمي الآلي للدم الطرفي ونخاع العظم. بعد تحضير وصبغ موحد، يلتقط جهاز المسح صور العينة. تقوم البرمجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بتحديد وتسجيل وتصنيف الخلايا النووية بشكل أولي، تليها مراجعة خبراء. يركز الأمر على التصنيفات الخلوية الخاطئة الحرجة التي قد تؤدي إلى تشخيص خاطئ.

الملخص

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تدعم الأدلة المتزايدة قدرة التحليل الخلوي الرقمي الآلي المدعوم بالذكاء الاصطناعي (ADM) للدم الطرفي (PB) ونخاع العظم (BM) على المساعدة في اتخاذ القرار الخبير. تم وصف سير عمل ADM لتطحات PB وBM. تشمل المكونات الأساسية لتقنية ADM الميكانيكا الدقيقة، وأنظمة التصوير المتقدمة، والذكاء الاصطناعي (AI)، وواجهة سهلة الاستخدام. تبدأ العملية بتحضير وصبغ المسحة الموحد باستخدام بروتوكولات معدلة للأتمتة والرقمنة. يلتقط المجهر الآلي المزود بهدف الغمر وكاميرا رقمية صورا عالية الدقة للعينة بتكبيرات متعددة. ثم تقوم البرمجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بتحديد وتسجيل وتصنيف الخلايا النووية بشكل أولي، بما في ذلك الخلايا الضخمة عند الاقتضاء. يتبع ذلك مراجعة خبراء إلزامية، وعند الحاجة، إعادة تصنيف. يتم تخزين الصور والتقارير الرقمية لاحقا على خادم محلي عالي السعة. تشمل الفوائد الرئيسية ل ADM زيادة السرعة، وإدارة البيانات بكفاءة، والدعم التعليمي، والوصول عن بعد للتقييم والاستشارة، والأرشفة الرقمية، ودمج البيانات متعددة الوسائط. أهم قيد ل ADM هو خطر التصنيف الخلوي الخطير الخطير، الذي قد يكون له تأثير سريري كبير. التصنيفات الخاطئة غير ذات الصلة مقبولة ومحايدة تشخيصيا، بينما التصنيفات الخاطئة ذات الصلة غير مقبولة وقد تؤدي إلى عواقب تشخيصية وسريرية خطيرة. التصنيف الخاطئ الحرج لخلايا اللمفاوية الأورامية، والأرومات اللمفاوية الصغيرة/الأرومات النخاعية، والأمواعية الأحادية الحبيبية، والخلايا الأولية والوحيدية اللنسية، والبلازما، وخلايا البلازما غير الناضجة—وكلها قد تظهر بأشكال غير نمطية—يحمل خطر التشخيص الخاطئ. هناك حاجة إلى مزيد من التطورات لتحقيق أداء تشخيصي موثوق. تعد بيانات التدريب الواسعة وعالية الجودة، إلى جانب التحقق المنتظم، ضرورية لضمان أن يعمل الذكاء الاصطناعي كأداة داعمة فعالة للحكم التشخيصي.

المقدمة

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يظل التقييم الصحيح للسيتومورفولوجيا لمسحات الدم الطرفي (PB) ونخاع العظم (BM) حجر الزاوية في التشخيصات متعددة التخصصات في الأورام الدموية، مؤثرا على نقاط القرار السريرية الحاسمة1،2،3،4. هناك أدلة على تباين كبير بين الخبراء وداخلهم في تحليل مسحة PB وBM اليدوية، مع تأثيرات لاحقة على تشخيص المريض2،5،6،7،8،9. مكنت التطورات الحديثة في تحليل الصور، وتعلم الآلة، وعلم الأمراض الحاسوبي من التقييم الآلي لمسحات PB وBM على مستوى قد يكمل مراجعة العلم الخلويالخبير 1,2,3,4,10,11,12,13,14 . يمكن أن يدعم علم الخلايا الرقمي الآلي (ADM) المدعوم بالذكاء الاصطناعي (AI) في PB وBM المجهر البصري المكثف والمستهلك للوقت واتخاذ القرار الخبير 1,2,3,4,11,12.

تشمل العناصر الأساسية لتقنية ADM تحضير وصبغ المسح الموحد، وجهاز مسح بقدرات تصوير متقدمة، وذكاء اصطناعي، وواجهة فعالة وسهلة الاستخدام. تعمل آليات الدقة في ADM بدقة تصل إلى مستوى الميكرومتر وبسرعة عالية، بينما تضمن حلول التصوير المتقدمة جودة صورة عالية14. واجهة سهلة الاستخدام تجعل هذه التقنية المتطورة متاحة بطريقة بديهية وسلسة.

لطالما تم استخدام ADM في تقييمات PB، حيث تم تطويره بشكل كبير وأصبح جزءا لا يتجزأ من سير العمل القياسي للمختبر. أما في تقييمات BM، فيشكل ADM تحديات بسبب أنماط سيتومورفولوجية معقدة ومعقدة، وعدد كبير من أنواع الخلايا المختلفة، والتشابه الشفي بين الخلايا السابقة2. تعتمد قدرة تصنيف الذكاء الاصطناعي على التدريب باستخدام مجموعات بيانات صور كبيرة وشاملة تحتوي على ما يصل إلى عدة ملايين من الخلايا. جميع الخلايا المدرجة في مجموعات بيانات التدريب هذه تتم مراجعتها وتوضيحها من قبل خبراء. هذا المدخل الخبي، من بين عوامل أخرى، له تأثير مباشر على جودة التصنيف.

ومع ذلك، لا تزال بعض خلايا PB وBM صعبة بشكل خاص على ADM في تصنيفها، مما يمكن أن يؤثر بشكل كبير على التشخيص الخلوي 2,12,15. تظل التصنيفات الخلوية الخاطئة الحرجة القيد الرئيسي لاضطراب التدعي العاطفي (ADM) وقد يكون لها عواقب سريرية خطيرة، مما يقوض موثوقية الطريقة2.

هدفنا هو تقديم سير عمل عملي لإدارة الأنظمة الإدارية، بما في ذلك خطواته المحددة وعملية مراجعة الخبراء. سيمكن التقارير التفصيلية لعملية ADM باستخدام منصتين تحليليتين كأمثلة المستخدمين من الاستفادة الكاملة من قدرات وفوائد الطريقة. تم إثبات دقة تصنيف ADM العالية لمرض PB في العديد من الدراسات 12,15,16. لذلك، ركزنا في بحثنا حصريا على ADM لعلاج الأمام، حيث تكون بيانات التحقق الموثوقة من هذا النوع محدودة. تستند نتائج التحقق الكمي إلى تحليل BM. علاوة على ذلك، نؤكد على قيد رئيسي للطريقة، وهو التصنيفات الخاطئة الحرجة. نقترح أيضا تصنيفا للتصنيفات الخاطئة ونبرز أكثر أنواع التصنيفات الخاطئة الحرجة شيوعا.

البروتوكول

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

استخدمت دراستنا، التي نشرت في عام2025، مواد مؤرشفة وأجريت وفقا للمبادئ المحدثة لإعلان هلسنكي. قدم المرضى موافقة كتابية مستنيرة للفحص المخبري، وجمع وتحليل البيانات المجهولة، واستخدام البحث، بما في ذلك نشر بيانات الصور المجهولة. تمت الموافقة على الدراسة من قبل لجنة الأخلاقيات المحلية في مستشفى هافيروف (الموافقة IGS_2023_HEM_PAT).

ملاحظة: تم الإبلاغ عن بروتوكول ADM للزبدة النباتية والجثث، بعد التلوين الآلي.

1. تحضير وتلوين مسحات الدم ونخاع العظم الطرفية باستخدام أداة آلية

  1. قبل تشغيل الجهاز، قم بإجراء الفحوصات التالية: حالة الأنابيب، اتصال الشبكة، حالة حاوية النفايات، كمية كافية من المواد الكيميائية، وإمداد كاف من شرائح المجهر.
    ملاحظة: يجب ألا تكون حاويات الكواشف فارغة، ويجب أن تكون جميع المواد الفعالة ضمن تاريخ انتهاء صلاحيتها.
  2. شغل الآلة.
  3. تقوم الوحدة الرئيسية تلقائيا بإجراء فحص ذاتي.
  4. سجل الدخول إلى البرنامج باستخدام اسم مستخدم وكلمة مرور صحيحين.
  5. شغل الجهاز باستخدام إصدارات البرمجيات الحالية. اتبع توصيات الشركة المصنعة ودليل المستخدم (الشاشة الرئيسية—الشكل 1).
  6. استخدم القائمة لاختيار العمليات، وقائمة العمل لإدارة طلبات تحضير الشرائح وتحضير المسح (الاسم) لإدارة طلبات إعداد الشرائح والمسح، والمتصفح لمراجعة البيانات في الطلبات، وعلامة التبويب الحالة للتحقق من حالة التشويه الجاهز.
  7. قم بتحميل طلب تحضير شريحة جديدة من جهاز الكمبيوتر المضيف أو إنشاء طلب جديد.
    ملاحظة: استخدم شرائح ذات حواف مائلة ومستديرة بقياس 24.7–26.3 مم × 74.7–76.3 مم، بعرض 0.9–1.2 مم وحافة مطفية 15–20 مم.
  8. قم بتحرير أو حذف طلبات تحضير الشرائح حسب الحاجة.
  9. جهز الصبغة:
    1. استخدم دائما قفازات اللاتكس أو النتريل عند التعامل مع عينات ومسحات PB وBM.
    2. اختر وضع تحضير السم.
    3. ضع رف العينات في جهاز العزابة.
      ملاحظة: استخدم فقط أنابيب عينات تمت الموافقة عليها خصيصا من قبل الشركة المصنعة للصبغ.
    4. تأكد من أن الزجاج المنتشر سليم، نظيف تماما، وموضوع بأمان في الحامل.
    5. ابدأ تحضير الطلاء وصبغه باستخدام نافذة الحوار.
    6. تحقق من حالة التحضير للمسحة.
  10. راجع تفاصيل طلبات تحضير الشرائح.
  11. أزل رف العينات.
  12. أزل الشرائح المعدة والملونة.
    نقطة التفتيش: هل تفي جودة اللطخة عند الفحص البصري (بعد الإخراج) بمعايير القبول المحددة؟ يجب أن يكون هناك منطقة أحادية الطبقة ذات طول وكثافة خلوية مناسبين كحد أدنى.
  13. قم بفحص وتنظيف الأجهزة قبل الإيقاف.
  14. أطفئ الآلة.
    ملاحظة:
    بروتوكول التلوين للدم الطرفي-
    البقعة 1: بقعة ماي–غرونوالد؛ البقعة 2: بقعة جيمسا–رومانوسكي. الصبغة غير المخففة 1 (73 مل) 2:48 دقيقة؛ صبغة مخففة 1 (73 مل، درجة حموضة مخففة 7.0 مخزن فوسفات، نسبة تخفيف 1:10) 3:36 دقيقة. صبغة مخففة 2 (26 مل، درجة حموضة مخففة 7.0 وحاجز فوسفات، نسبة تخفيف 1:10) 4:00 دقيقة. عدد الغسل (439 مل، عملية آلية)
    1. التجفيف (العملية الآلية) 3:36 دقيقة.

    بروتوكول التلوين لنخاع العظم-
    البقعة 1: بقعة ماي–غرونوالد؛ البقعة 2: بقعة جيمسا–رومانوسكي. الصبغة غير المخففة 1 (73 مل) 3:36 دقيقة؛ صبغة مخففة 1 (73 مل، درجة حموضة مخففة 7.0 مخزن فوسفات، نسبة تخفيف 1:10) 2:48 دقيقة. صبغة مخففة 2 (26 مل، درجة حموضة مخففة 7.0، حاجز فوسفات، نسبة تخفيف 1:10) 10:00 دقيقة. عدد الغسل (439 مل، عملية آلية)
    1. التجفيف (العملية الآلية) 3:36 دقيقة.

    تحذير: عند التعامل مع المواد الكيميائية في المختبر، اتبع التعليمات الواردة في أوراق بيانات السلامة الرسمية لديهم، والتي تشمل التركيب، رموز الخطر، تعليمات الإسعافات الأولية، إجراءات الاستجابة للطوارئ للتسريبات والحرائق العرضية، إرشادات التعامل مع والتخزين، متطلبات معدات الحماية الشخصية، المعلومات السمية والبيئية، وتعليمات النقل والتخلص منها. التخلص من السوائل والمواد الكيميائية والمستهلكات كنفايات طبية معدية و/أو نفايات صناعية وفقا للقوانين واللوائح المحلية. إذا أمكن، استخدم نظام مركزي للتخلص من النفايات.

2. التحويل الخلوي الرقمي الآلي لزبلة الطلاء

  1. استخدم التطبيق لقياس العدد التفاضلي لخلايا الدم البيضاء (WBCs)، وتقييم شكل خلايا الدم الحمراء (RBC)، وتقدير عدد الصفائح الدموية (PLT). تحقق من التصنيف المقترح لكل نوع من الخلايا.
    ملاحظة: المشغل هو فني مختبر معتمد ذو خبرة لا تقل عن خمس سنوات من الخبرة أو عالم مختبر معتمد.
  2. شغل المحلل.
  3. سجل الدخول إلى البرنامج باستخدام اسم مستخدم وكلمة مرور صحيحين.
  4. شغل الجهاز باستخدام إصدارات البرمجيات الحالية. اتبع توصيات الشركة المصنعة ودليل المستخدم.
  5. استخدم تبويب عرض التحكم في النظام لإجراء مراقبة الجودة (QC) ولمعالجة الطلبات.
  6. قم بإجراء مراقبة جودة داخلية يومية باستخدام شريحة تحكم (مسح روتيني للوحة الحائط البيضاء مع عدد وجوع الدم البيضاء فوق 10 ×10 9/لتر). قم بإجراء اختبار كشف الخلايا مرة واحدة على الأقل يوميا، والذي يتعرف على 100 خلية.
    ملاحظة: اختبار كشف الخلايا يتحقق من عملية تحضير الشرائح ويتحقق من قدرة المحلل على اكتشاف الخلايا. يجب أن تكون الشريحة ذات جودة كافية ليتمكن المحلل من اكتشاف الخلايا اللازمة للتحليل. لقبول مراقبة الجودة، يجب اكتشاف 97٪ من الخلايا بنجاح.
  7. استخدم مسحة زبدة الفول السوداني المحضرة باستخدام أداة صنع الشرائح والتلوين.
  8. ضع البقعة الملطخة في درج تحميل المحلل.
  9. أدخل تعريف الاختبار يدويا أو عبر ماسح الباركود؛ يتم تحميل الطلب من نظام معلومات المختبر تلقائيا.
  10. أغلق باب إدخال المحلل.
  11. عالج التشويه.
    ملاحظة: يقوم المحلل تلقائيا بتحريك اللطحة تحت المجهر، ومسحها، والتقاط صور للخلايا الكربونية البيضاء بالإضافة إلى صورة أحادية الطبقة لخلايا الدم الحمراء. يقوم المحلل بتصنيف أولي لجميع خلايا الدم البيضاء المكتشفة ويقيم شكل خلايا الدم الحمراء.
  12. راجع النتائج الأولية وأعد تصنيفها عند الحاجة، إما مباشرة على المحلل أو باستخدام برنامج المراجعة عن بعد. انظر إلى خيارات التصنيف الثلاثة المقترحة، بما في ذلك نسب الاحتمالات.
    ملاحظة: التصنيف الأولي التلقائي يستغرق بضع ثوان فقط. في حالات التصنيفات الخلوية الغامضة أو الحدية، تكون القراءة المزدوجة ضرورية. بالنسبة للخلايا ذات التصنيفات المختلفة، يجب التوصل إلى توافق بين المراقبين. الخلية المعاد تصنيفها موسومة بعلامة صح في الزاوية العلوية اليمنى من الصورة.
  13. في وضع الدم البيضاء (WBC)، راجع التصنيف الأولي للخلايا ذات النواة.
    ملاحظة: العلامات التي تتطلب الشكل الرقمي والمراجعة الإلزامية للخبراء تشمل الانفجارات، الخلايا الحبيبية غير الناضجة، الخلايا اللمفاوية غير النمطية، الخلايا اللمفاوية التفاعلية، الخلايا اللمفاوية الورمية، الوحيد الخلوي فوق 1.0 × 109/لتر، اللمفاوية فوق 4.0 × 109/لتر، وعدد تفاضلي غير موثوق. يجب تسجيل أي إعادة تصنيف يدوية من قبل المشغل أو الأخصائي الشرعي مع معرف المستخدم والطابع الزمني.
  14. إذا تم تحديد تصنيف غير صحيح، أعد تعيين الخلية إلى الفئة الصحيحة عن طريق سحب صورتها بالفأرة.
    ملاحظة: لأمثلة على تصنيفات خلايا PB بشكل خاطئ، انظر الشكل 2.
  15. في وضع RBC، راجع تقييم التغيرات الشكلية لخلايا الدم الحمراء وتصحيح أي تقييمات غير دقيقة أو إضافة نتائج باختيار ميزات مرضية إضافية (مثل الخلايا المستهدفة، الخلايا الشهادية، الخلايا البيضاوية البويضية).
  16. في وضع PLT، راجع تقييم PLT.
  17. أضف التعليقات يدويا أو اختر من بين خيارات النص المعرفة مسبقا.
    ملاحظة: يجب التحقق من قواعد التحقق التلقائي رسميا، وتوثيقها، ومراجعتها سنويا على الأقل.
  18. تأكيد النتيجة النهائية، والتي ترسل تلقائيا إلى نظام معلومات المختبر.
    ملاحظة: يتم تصدير النتيجة النهائية كعد تفاضلي رقمي مع تعليقات إضافية، إن وجدت. بالنسبة للعينات ذات الخلوية المنخفضة (كتلة الدم البيضاء أقل من 2.0 × 109/لتر)، يتم تجهيز ومسح وتقييم مسحتين تلقائيا بشكل فردي.
  19. سجل الخروج وأغلق المحلل.
    ملاحظة: يتم تطبيق عد 100 خلية لكل عينة من زقاق زبدة الزنزانة، وفقا لتوصيات ICSHرقم 17. تشمل فئات تصنيف الخلايا البيضاء (الفئات) الخلايا البيضاء الانفجارية، الخلايا النخاعية، الخلايا الميتانية، العدلات الشريطية، العدلات المجزأة، الحمضية، القاعدية، الوحيدة، اللمفاويات، الخلايا اللمفاوية المتغيرة، وخلايا البلازما. تشمل الفئات غير التصنيفية لخليج الدم الخلايا الخلية، القطع الأثرية، الصفائح العملاقة، كتلة الصفائح الدموية، والدم الأحمر. تشمل فئات تصنيف مورفولوجيا CRIC خلايا الدم الحمراء متعددة الألوان، وخلايا الدم منخفضة اللون، وعدم وجود خلايا ثانية، وبكعر الخلية، وميكروسيتوزيس، وبوغكيلوسيتوزيس. Začátek formuláře

    تحذير: عند التعامل مع المواد الكيميائية في المختبر، اتبع التعليمات الواردة في أوراق بيانات السلامة الرسمية لديهم، والتي تشمل التركيب، رموز الخطر، تعليمات الإسعافات الأولية، إجراءات الاستجابة للطوارئ للتسريبات والحرائق العرضية، إرشادات التعامل مع والتخزين، متطلبات معدات الحماية الشخصية، المعلومات السمية والبيئية، وتعليمات النقل والتخلص منها. التخلص من السوائل والمواد الكيميائية والمستهلكات كنفايات طبية معدية و/أو نفايات صناعية وفقا للقوانين واللوائح المحلية. إذا أمكن، استخدم نظام مركزي للتخلص من النفايات.

Konec formuláře

3. الشكل الخلوي الرقمي الآلي للجمود الحيوي

  1. استخدم النظام لتحديد العدد التفاضلي لخلايا PB وBM. تحقق من التصنيف المقترح لكل نوع من الخلايا.
    ملاحظة: تم وصف استخدام تحليل الأخم العسكري. المشغل هو فني مختبر معتمد ذو خبرة لديه خبرة لا تقل عن خمس سنوات، أو عالم مختبر معتمد، أو طبيب معتمد.
  2. شغل المحلل.
  3. سجل الدخول إلى البرنامج باستخدام اسم مستخدم وكلمة مرور صحيحين.
  4. شغل الجهاز باستخدام إصدارات البرمجيات الحالية. اتبع توصيات الشركة المصنعة ودليل المستخدم.
  5. استخدم مشروع لمعالجة الأوامر وإدارة الشرائح، وتعديل لتكوين قواعد التصنيف واستراتيجية التصنيف المسبق، وتقرير لإعدادات تنسيق التقرير وتوليد التقارير، وعلامة تبويب الإدارة لإعدادات الحساب وقواعد التوقيع.
  6. استخدم مسحة BM ملونة بأداة التلوين.
  7. إدخال تعريف الاختبار يدويا أو عبر ماسح الرمز الشريطي (رمز QR ماسور)؛ يتم تحميل الطلب من نظام معلومات المختبر تلقائيا.
  8. ضع البقع الملطخة في درج تحميل المحلل.
  9. أغلق باب إدخال المحلل.
  10. عالج التشويه.
    ملاحظة: يقوم المحلل تلقائيا بتحريك المسحة تحت المجهر، ومسحها، والتقاط صور للخلايا النواة، بما في ذلك الخلايا النووية الضخمة. يقوم بتصنيف أولي لجميع الخلايا النووية المكتشفة، بما في ذلك الخلايا الضخمة، في غضون ثوان قليلة.
  11. راجع النتائج الأولية وأعد تصنيفها عند الحاجة، إما مباشرة على المحلل أو باستخدام برنامج المراجعة عن بعد.
    ملاحظة: يوفر النظام رؤية واضحة للشريحة كاملة بتكبير 400× (تصوير الشريحة الكاملة) ويعرض جميع الخلايا النواة والخلايا الضخمة؛ يتم التقاط الخلايا النووية (وربما الخلايا النووية الضخمة) عند تكبير 1000× باستخدام هدف الغمر. متوسط الوقت لمسح كامل لمسح الخلايا الطبيعية هو <10 دقائق لكل شرائح. بالنسبة لمسحات التصوير تحت الخلية، وقت المسح هو >20 دقيقة لكل شرائح.
  12. في حال التصنيف الخاطئ، أعد تعيين الخلية إلى الفئة الصحيحة عن طريق سحب صورتها بالفأرة.
    ملاحظة: لمثال على تصنيفات خاطئة لخلايا BM، انظر الشكل 3. في حالات التصنيفات الخلوية الغامضة أو الحدية، تكون القراءة المزدوجة ضرورية. بالنسبة للخلايا ذات التصنيفات المختلفة، يجب التوصل إلى توافق بين المراقبين. يجب تسجيل أي إعادة تصنيف يدوية من قبل المشغل أو الأخصائي الشرعي مع معرف المستخدم والطابع الزمني.
  13. أضف التعليقات والوصف الخلوي يدويا أو عن طريق الاختيار من بين خيارات النص المحددة مسبقا.
  14. أكمل التقرير الأولي.
  15. تأكيد النتيجة النهائية، والتي ترسل تلقائيا إلى نظام معلومات المختبر.
    ملاحظة: يتم تصدير النتيجة النهائية كعد تفاضلي عددي (مخطط النخاع) مع تعليقات إضافية ووصف خلوي.
  16. سجل الخروج وأغلق المحلل.
    ملاحظة: يتم تطبيق عد 500 خلية لكل عينة من الأخبار، وفقا لتوصيات ICSHرقم 17.
    تشمل فئات التصنيف (الفئات) الخلايا العصبية البروإريثروباست، والدم الأحمر المبكر (بما في ذلك الميغالوبلاست)، والأرومية الحمراء المتوسطة (بما في ذلك الميغالوبلاست)، والخلايا الحمراء المتأخرة (بما في ذلك الميغالوبلاست)، والأروات النخاعية، والخلايا النخاعية العدلية، والخلايا الميتالية العدلية، والعدلات الشريطية، والعدلات المجزأة، والخلايا النخاعية الحمضية، والخويات الميتانية الحمضية، والإيوزينوفيل الشريطي، والبيضوفيل المجزأ، والقاعدة، ومونوبلاست، والبرومونوسيت، وحيد الخلية، واللمفاوي، والبرومولمفوسيت، والناضجة الخلايا اللمفاوية (بما في ذلك غير النمطية والتفاعلية)، وبلازما البلازما، وخلايا البلازما غير الناضجة، وخلايا البلازما، وغيرها (خلية اللوطخ، الخلايا البدينة، الخلية البدينة، والانقسام الخلوي).

    تحذير: التخلص من السوائل والنفايات والكواشف والمواد الاستهلاكية كنفايات طبية معدية و/أو نفايات صناعية وفقا للقوانين واللوائح المحلية. إذا أمكن، استخدم نظام مركزي للتخلص من النفايات.

النتائج

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

دراسة التحقق – الطرق
في هذه الدراسة التحققية، نعيد إنتاج نتائج أعمالنا السابقة التي نشرت في مجلة الطب السريري والترجمي2. تم إجراء المجهر البصري التقليدي وADM على 328 مسحة BM. شملت بيانات التحليل معلومات صورة لجميع الخلايا المحللة ونتائج التصنيف، بما في ذلك الحالات الشكلية النادرة وغير النمطية. تم تقسيم الحالات إلى ست مجموعات تشخيصية: أورام خلل النخاع (MDN: 15٪)، ورم نخاعي متعدد (MM: 14٪)، أورام الخلايا B/T الناضجة (لمفوما B/T: 13٪)، سرطان الدم الحاد وسرطان الدم النخاعي الأحادي المزمن (AL+CMML: 9٪)، الأورام الميالوتكاثرية (MPN: 8٪)، وتقوية الدم التفاعلي (تفاعلي: 41٪). تم تقييم قدرات التعرف على خلايا ADM من خلال تقييم قدرتها على تصنيف الخلايا بشكل صحيح ضمن واحدة من 25 فئة، مقارنة بالتعليقات الخبيرة المستقلة باتفاق النفس مع القراءة المزدوجة2.

تمت مراجعة كل حالة من قبل خبيرين، مع تطابق تصنيف (تعليق توضيحي) في >99٪ من الخلايا. كان الخبراء ذوي خبرة كبيرة، وشاركوا بانتظام في تقييمات الجودة الخارجية الناجحة. بالنسبة للخلايا ذات التصنيفات المختلفة (<1٪)، تم التوصل إلى توافق بين المراقبين. كان مبدأ تحليل الاتساق هو مقارنة التصنيف المسبق التلقائي لكل خلية مع التصنيف النهائي للخبير لكل خلية؛ اعتبر تصنيف الخبراء التوافقي المرجع الحقيقي للتصنيف (الحقيقة الأساسية)2.

تم تقييم الاتساق الخلوي والسريري، وتم تحديد التصنيفات الخاطئة الحرجة. تم تحديد اتساق تصنيف الخلايا من مصفوفة الالتباس، بناء على اتفاق التصنيف لأنواع الخلايا الفردية. تم تطبيق طرق إحصائية قياسية واستخراج بيانات بصرية. تم حساب معامل ارتباط ماثيوز (MCC) لكل نوع من الخلايا وكقيمة متوسطة، وتم تفسيره بطريقة قياسية. قيمة MCC 0.400 وما فوق اعتبرت مرضية 2,18.

لكل مريض، تم تحديد اتساق التصنيف السريري كنسبة العناصر المصنفة مسبقا بشكل صحيح بين جميع الخلايا التي تم تقييمها في الحالة، بعد القضاء على الخلايا غير القابلة للتصنيف. اعتبر تصنيف الخبراء المرجع الحقيقي (الحقيقة الأساسية)2.

تعتبر التصنيفات الخاطئة غير ذات صلة عندما تكون محايدة تشخيصيا ولا تؤثر على التشخيص النهائي. تشمل هذه التصنيفات الخاطئة المتبادلة بين اللمفاوات، والخلايا النخاعية، والأحادية البلاست؛ الخلايا النخاعية/الخلايا النخاعية العدلية، الحيضية، والقاعدية الغازية؛ الخلايا النخاعية/الخلايا الميتاميلوسياتي؛ الخلايا الميتانية/الشريط؛ عدلات شريطية/مجزأة؛ برويثروبلاست/إريثروبلاست المبكر؛ إريثروبلايست المبكر/الوسيط والمتوسط/المتأخر؛ البرومونوسيت/مونوسيت؛ الخلايا البرمنفية/اللمفاويات؛ خلية بلازما غير ناضجة/بلازما؛ وخلية البلازما غير الناضجة/خلية البلازما الناضجة. جميع التصنيفات الخاطئة الأخرى تعتبر ذات صلة، لأنها غير مقبولة تشخيصيا وقد تؤدي إلى عواقب سريرية خطيرة (الشكل 4)2.

تم حساب الاتساق العام للتصنيف السريري كمتوسط لقيم الحالات الفردية، مع الأخذ في الاعتبار فقط التصنيفات الخاطئة ذات الصلة. تم تعريف التصنيف الخاطئ الحرج بأنه حالة كانت فيها قيمة الاتساق السريري للتصنيف الفردي أقل من 80٪. تم تحديد هذا الحد التعسفي بإجماع الخبراء، مع الأخذ في الاعتبار الحد الأدنى من متطلبات تقييم الجودة الخارجية في جولات التحليل الخلوي2.

تشمل الاختلافات الرئيسية على المنصة سير عمل BM من خطوتين (هدف 40× و100×)، مما يضيف تعقيدا إضافيا غائبا عن بروتوكول PB، وأهداف محددة لعدد الخلايا (100 خلية في PB، 500 خلية في BM)، وفئات تصنيف متغيرة. العامل المشترك الأكثر أهمية في المقارنة بين المنصات وأنواع العينات هو إجراء تحضير المسحة.

مقاييس الأداء الكمية المبلغ عنها مرتبطة بوضوح بمجموعة التحقق الموصوفة في الطرق (n = 328 فحص BM). كانت نسبة الخلايا ذات الصلة المصنفة بشكل صحيح من بين جميع الخلايا المصنفة (اتساق التصنيف الخلوي) 95.4٪. كانت قيم الارتباط المرضية، كما أشار إليها MCC، ≥0.400 ل 22 من أصل 25 نوعا (88.0٪) من الخلايا، بينما لوحظت قيم MCC غير مرضية (<0.400) ل3 من أصل 25 نوعا (12.0٪) من الخلايا (اللمفاويات، الخلايا البروليمفونية، والخلايا الأولية). كان الاتساق السريري الإجمالي ذي الصلة 97.1٪ (المتوسط)، مع 94.5٪ من الحالات التي أظهرت معدلات اتساق بين 80٪ و100٪. في 5.5٪ من المرضى، لوحظ تصنيف خاطئ حرج، مع قيم اتساق سريري ذات صلة تتراوح بين 36٪ و79٪، بسبب الفشل في التعرف على الخلايا الورمية2.

سوء تصنيف الخلايا يضر بموثوقية ADM في تحليل الأمور الجنائية ويمثل قيدا رئيسيا للطريقة في تشخيص الأورام الدموية (الجدول 1). في الحالات التي تتضمن تصنيفا خاطئا ذا صلة، تم فحص شكل الخلايا المصنفة بشكل صحيح وغير صحيح. الخلايا المصنفة بشكل صحيح تظهر عادة ميزات خلوية نموذجية. على النقيض من ذلك، تحدث التصنيفات الخاطئة غالبا عند التمييز بين الخلايا المتشابهة شكليا أو غير النمطية، خصوصا الخلايا اللمفاوية غير النمطية والانفجارات؛ الخلايا النخاعية والخلايا اللمفاوية؛ اللمفاويات والخلايا اللمفاوية؛ الأحادي البلاست أو الخلايا الأولية والخلايا النخية الأولية؛ وخلايا البلازما غير الناضجة والانفجارات. غالبا ما تظهر الخلايا المصنفة خطأ الشكل الخلوي غير النمطية. في الأورام اللمفاوية، تميل الخلايا اللمفاوية الورمية المصنفة بشكل خاطئ، مثل تلك الموجودة في لمفوما المنطقة الهامشية وسرطان الدم المشعر، إلى أن تكون متوسطة الحجم، مع وفرة من السيتوبلازم القاعدي أو الشاحب، وبروزات سيتوبلازمية، وكروماتين أدق مع نواة. تختلف هذه الخصائص عن تلك الخاصة بالخلايا الورمية المصنفة بشكل صحيح. في لمفوما خلايا الوشاح، قد تظهر الخلايا اللمفاوية غير النمطية مظهرا بلاستيويا، مما يزيد من احتمال سوء التصنيف. وبالمثل، في المتغير متعدد الأشكال من سرطان الدم اللمفاوي المزمن، قد يتم التعرف خطأ على الخلايا اللمفاوية الورمية على أنها انفجارات. نعرض أمثلة تمثيلية نوعية في الشكل 4 والشكل 5.

في سرطان الدم الحاد واللوكيميا النخاعية المزمنة (CMML)، تكون الخلايا اللمفاوية والأروميات النخاعية المصنفة بشكل خاطئ صغيرة جدا، مع نسبة عالية من النواة إلى السيتوبلازمية، والكروماتين الخشن، والنوى النوية. قد يتم تصنيف العديد من الخلايا الأحادية الحبيبية بشكل خاطئ على أنها خلايا نخاعي. في CMML، غالبا ما يرتبط التصنيف الخاطئ بالخلايا الأحادية الخلل التنسمي. في الورم النخاعي المتعدد، تحدث تصنيفات خاطئة داخل سلالة خلايا البلازما، خاصة فيما يتعلق بالخلايا البلازمية وخلايا البلازما غير الناضجة. نعرض أمثلة تمثيلية نوعية في الشكل 5.

التصنيفات الخاطئة الحرجة للخلايا اللمفاوية الأوتامية، والأرومات اللمفاوية الصغيرة/الأرومية النخاعية، والأبلاستات الأحادية الحبيبية، والخلايا الأولية والوحيدة الخلل التناسقي، والبلاستات البلازمية، وخلايا البلازما غير الناضجة—والتي قد تظهر جميعها شكلا غير نمطيا—تشكل خطر التشخيص الخاطئ. الخلط بين اللمفوما واللوكيميا الحادة والعكس يحمل احتمال عواقب خطيرة أو حتى قاتلة لإدارة المرضى. قد تؤدي النتائج السلبية الكاذبة، مثل الفشل في التعرف على سرطان الدم النخاعي الحاد (خصوصا سرطان الدم البلي مييليوسيتي الحاد) أو التشخيص الخاطئ ل CMML أو الورم النخاعي المتعدد، إلى قرارات علاجية غير مناسبة أو تأخيرات في العلاج.

figure-results-1
الشكل 1. جهاز تلوين آلي، أيقونات الشاشة الرئيسية. بإذن من Sysmex؛ مواد معلومات الشركة المصنعة (دليل التشغيل الأساسي). يرجى الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

figure-results-2
الشكل 2. تصنيفات خاطئة لخلايا الدم البيضاء الزائدة الفول السوداني. في لقطات الشاشة للبرنامج، يتم تمييز الخلايا المصنفة بشكل خاطئ في مربعات حمراء. في عدوى فيروس إبشتاين، تم تصنيف الخلايا اللمفاوية التفاعلية بشكل خاطئ على أنها وحيدة (A، الصندوق الأحمر). في سرطان الدم اللمفاوي المزمن، تم تصنيف بعض الخلايا اللمفاوية بشكل خاطئ على أنها بلاستات (B، الصندوق الأحمر). في CMML، تم تصنيف الخلايا الأحادية غير اللاستلجية بشكل خاطئ كعدلات مقسمة (C، الصندوق الأحمر)، وتم تصنيف المونوبلاست بشكل خاطئ كخلية نخاعية خلل تنسجي (D، صندوق أحمر). PB، CellaVision DC-1، برنامج المراجعة، التلوين الآلي May–Grünwald وGiemsa–Romanowski باستخدام جهاز صبغ Sysmex SP-50، تكبير 1000×، خبير: فني معتمد. يرجى الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

figure-results-3
الشكل 3. تصنيف خاطئ لخلايا اللمفاوية الورمية في الأخم الورمي. لقطة شاشة للبرنامج. تم تصنيف الخلايا اللمفاوية الورمية في لمفوما الخلايا البائية عالية الدرجة في الورم الورمي بشكل خاطئ على أنها أروى نخاعية. التصنيف البديل المقترح مع أكثر خمسة خيارات احتمالا ("قائمة أفضل خمسة احتمالات"), بما في ذلك الاحتمالات المئوية، يشار إليه بسهم أصفر. بالنسبة للخلية الموجودة في الصندوق الأصفر، يظهر الملصق نسبة الاحتمالات للمييلوبلاست، ومونوبلاست، ولمفاوبلاست، وبروإريثروبلاست، والإيثروبلاست المبكر، دون خيار لوجود اللمفاويات. BM، Morphogo، برنامج المراجعة، التلوين الآلي May–Grünwald وGiemsa–Romanowski باستخدام جهاز صبغ Sysmex SP-50، تكبير 1000×، خبير: عالم معتمد، طبيب معتمد. يرجى الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

figure-results-4
الشكل 4. تصنيفات خاطئة غير ذات صلة وغير ذات صلة. (أ) تظهر أمثلة على تصنيفات خاطئة غير ذات صلة في سلالات النخاع والأحمر الأحمر في مقارنة بين تصنيف الخبراء والتصنيف المسبق ل ADM. (ب) تظهر أمثلة على التصنيفات الخاطئة ذات الصلة في السلالات اللمفوية وخلايا البلازما والخلايا الأحادية في مقارنة بين تصنيف الخبراء وتصنيف ADM المبدئي. كان تصنيف بعض العناصر صعبا حتى على خبير. تم استخراج صور الخلايا من البرنامج. BM، Morphogo، برنامج المراجعة، التلوين الآلي May–Grünwald وGiemsa–Romanowski باستخدام جهاز صبغ Sysmex SP-50، تكبير 1000×، خبير: عالم معتمد، طبيب معتمد. تمت إضافة شريط مقياس لكل خلية. تمثل أشرطة السلم 10 ميكرومتر. المعايرة تعتمد على كاميرا ToupCam (حجم بكسل 1.85 ميكرومتر) مع هدف 100× أوليمبوس بلان N.
تم التعديل من: المواد الإضافية، ستاروستكا د، دوليزيليك ر، كفاسنيكا إتش إم، كوديلكا م، ميتشكوفا ب، كريغوفا إي، وآخرون. فائدة علم الخلايا الرقمية المؤتمتة بمساعدة الذكاء الاصطناعي لتحليل نخاع العظم في أمراض الدم والأورام التشخيصية. ترجمة كلين، الطب. 2025؛ 15:e70364. https://doi.org/10.1002/ctm2.70364. يرجى الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

figure-results-5
الشكل 5. أمثلة تمثيلية على أكثر التصنيفات الخاطئة شيوعا لخلايا الأخم الجنائية لدى المرضى المصابين بالأورام الدموية. تم تصنيف الخلايا اللمفاوية الورمية بشكل خاطئ، والأروميات النخاعية، والأرميات اللمفاوية، والأبلاستات الأحادية، وخلايا البلازما في حالات مختارة من لمفوما المنطقة الهامشية (MZL)، لمفوما خلايا الوشاح (MCL)، لوكيميا الخلايا المشعرة (HCL)، اللوكيميا اللمفاوية المزمن (CLL)، اللوكيميا النخاعي الحادة (AML)، اللوكيميا اللمفاوية T الحادة (T-ALL)، والورم النخاعي المتعدد (MM). كان الخطأ الخاطئ في تصنيف الخلايا اللمفاوية غير النمطية/الانفجار هو الخطأ الأكثر شيوعا. شملت الخصائص الخلوية الرئيسية للخلايا اللمفاوية الورمية المصنفة بشكل خاطئ الحجم متوسطة الحجم، والكروماتين الأدق (الأسهم الحمراء)، والنوى (الأسهم الزرقاء)، ووجود سيتوبلازم قاعدي أو شاحب مع بروزات (سهام خضراء)، ومظهر بلاستويد (سهم برتقالي). كانت الخلايا اللامفاوية والأرومات النخاعية المصنفة بشكل خاطئ صغيرة، مع نسبة عالية من النوى إلى السيتوبلازم، وكروماتين أكثر خشونة مع نوى (سهام رمادية). تم تصنيف الخلايا البلازمية وخلايا البلازما غير الناضجة بشكل خاطئ على أنها لمفاويات أو لم يتم التعرف عليها على أنها تنتمي إلى سلالة خلايا البلازما (مصنفة ك "انفجار، غير محدد"). تم استخراج صور الخلايا من البرنامج. برنامج مراجعة BM Morphogo، تلوينات آلية لماي-غرونوالد وجيمسا-رومانوسكي باستخدام جهاز صبغ Sysmex SP-50، تكبير 1000×، خبير: عالم معتمد، طبيب معتمد. تمت إضافة شريط مقياس لكل خلية. تمثل أشرطة السلم 10 ميكرومتر. المعايرة تعتمد على كاميرا ToupCam (حجم بكسل 1.85 ميكرومتر) مع هدف 100× أوليمبوس بلان N.
تم تعديل الصورة من: المواد الإضافية، ستاروستكا د، دوليزيليك ر، كفاسنيكا إتش إم، كوديلكا م، ميتشكوفا ب، كريغوفا إي، وآخرون. فائدة علم الخلايا الرقمية المؤتمتة بمساعدة الذكاء الاصطناعي لتحليل نخاع العظم في أمراض الدم والأورام التشخيصية. ترجمة كلين، الطب. 2025؛ 15:e70364. https://doi.org/10.1002/ctm2.70364. يرجى الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

التشخيصعدد الحالاتالخلايا المصنفة بشكل خاطئ
تصنيف الخبراءتصنيف ADM
أورام الخلايا البائية الناضجة9/43
لمفوما المنطقة الهامشية4/8الخلايا اللمفاوية غير النمطيةانفجار، اللجنة الوطنية للسلامة
لمفوما خلايا الوشاح2/5الخلايا اللمفاوية غير النمطيةانفجار، اللجنة الوطنية للسلامة
CLL1/14الخلايا اللمفاوية غير النمطيةانفجار، اللجنة الوطنية للسلامة
سرطان الدم المشعرة2/2الخلايا اللمفاوية غير النمطيةبلاست، NOC / مونوسايت
الورم النخاعي المتعدد5/46خلية البلازماانفجار، اللجنة الوطنية للسلامة
AML3/16البلاست النخاعي / الأحادي الأعلىالخلايا اللمفاوية / الخلايا النخاعية
ت-أول1/1اللمفوبلاستالخلايا اللمفاوية

الجدول 1: التصنيفات الخاطئة الحرجة من قبل ADM. لوحظ خطأ تصنيفي حرج في 18 من أصل 328 (5.5٪) من المرضى. شملت مجموعة التصنيفات الخاطئة الحرجة التي أجرتها ADM تسعة من أصل 43 مريضا يعانون من أورام الخلايا البائية الناضجة، وخمسة من أصل 46 مريضا مصابين ب MM، وثلاثة من كل 16 مريضا مصابين ب AML، وواحد (من كل واحد) مريض مصاب ب T-ALL. كان تصنيف الخلايا اللمفاوية غير النمطية هو الأكثر شيوعا. المركز الوطني للكبسول: لا يوجد أي تصنيف آخر. 
تم النشر من: المواد الإضافية، ستاروستكا د، دوليزيليك ر، كفاسنيتكا إتش إم، كوديلكا م، ميتشكوفا ب، كريغوفا إي، وآخرون. فائدة علم الخلايا الرقمية المؤتمتة بمساعدة الذكاء الاصطناعي لتحليل نخاع العظم في أمراض الدم والأورام التشخيصية. ترجمة كلين، الطب. 2025؛ 15:e70364. https://doi.org/10.1002/ctm2.70364.

المناقشة

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

مكنت التطورات التكنولوجية في معالجة الصور عالية الدقة، وتصنيف الصور الرقمية الآلي، واتخاذ القرار المدعوم بالذكاء الاصطناعي باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية تحسينات كبيرة في ADM. وبالتالي، يكمل ADM المجهر البصري القياسي. قد يكون التعرف الصحيح على الفئات الخلوية الفردية تحديا، خاصة بين مجموعات التصنيف المتقاربة التي تشترك في تشابهات شكلية 2,11,12,14,15,19,20. وبما أن النتائج الخبيرة تتأثر دائما بدرجة معينة من الذاتية، فقد لا تعتبر النتائج الحاسمة أو الوحيدة الممكنة الصحيحة—خاصة في حالات التصنيف الخلوي الحدودي أو الغامض (مثل العناصر غير اللاستيكية أو غير النمطية للغاية)2. تم الإبلاغ عن أنماط التصنيف الخاطئة هذه في PB، مما أظهر أداء أقوى لأنواع الخلايا الشائعة ولكن اتساقا أضعف في التصنيف لبعض المجموعات الفرعية المهمة سريريا، بما في ذلك البلاستات12، 15، 19، 20. قد يؤثر هذا بشكل كبير على تشخيص الخلايا في البكتيريا الخلفية والنسي.

مقارنة ب PB، ركزت بعض الدراسات فقط على دقة تصنيف ADM في تحليل BM 2,20,21,22,23. في دراسة صينية حول تصنيف ADM، بلغ الاتساق 99٪، حيث أظهرت معظم أنواع خلايا الأخم ارتباطا عاليا جدا مع الخبرة الدمويةالمرضية 21. ومع ذلك، كانت نسبة الأورام الخبيثة الدموية في مجموعة الدراسة أقل من 30٪21. أجريت دراسات مقارنة أخرى لتقييم الأداء بين أنظمة مسحة PB وBM الآلية والتحليل اليدوي في تجارب متعددة المراكز22,23. في مقارنة حديثة، تم تحليل 795 عينة من سرطان الأخوة من مرضى يعانون من أورام وحالات سريرية أخرى، محققين توافقا إجماليا بنسبة 91.1٪ مع المجهرالبصري 23.

دراسة لمجموعة واقعية من المرضى من أصول أوروبية، لديهم 59٪ من حالات الأورام التناسلية، قارنت ADM المدفوع بالذكاء الاصطناعي مع المجهر البصري الخبير عبرست مجموعات تشخيصية. التصنيفات الخاطئة الحرجة لخلايا الأورام ذات الشكل غير النمطي كانت لها إمكانية التشخيص الخاطئ2. لذلك، حددت هذه الدراسة أنواع الخلايا المرشحة للتدريب والاختبار المستقبلي لأداء الذكاء الاصطناعي2. ومع ذلك، كانت لهذه الدراسة عدة قيود. أولا، شملت الدراسة عددا محدودا من المرضى ومواد مؤرشفة، وكانت بعض اضطرابات الأجسام النادرة غائبة، بما في ذلك عينات الأطفال. ثانيا، كان الشكل الخلوي لبعض الخلايا الورمية غير طبيعي جدا، مع إجماع مشكوك فيه حتى بين الخبراء ذوي الخبرة. ثالثا، تم تحليل عينات من أصول أوروبية فقط. رابعا، لم يتم إجراء أي تحقق خارجي للتصنيفات الخاطئة ذات الصلةوغير ذات الصلة 2.

تمثل التصنيفات الخلوية الخاطئة القيد الرئيسي لاضطراب الدم المحدد في علاج الأورام الدمويةالتشخيصية 2. هناك عدة أسباب لسوء التصنيف. بالإضافة إلى التداخل الخلوي، من المرجح أن تشمل العوامل المساهمة ندرة بعض الحالات وتباين إجماع الخبراء حول أنواع الخلايا. قد يؤدي ذلك إلى تعليقات غير متسقة وفجوات في بيانات التدريب. الكشف عن تغيرات خلل التلاصق في التهيئة الدموي غير موثوق، وكذلك التقييم التفصيلي لمورفولوجيا الخلايا الضخمة2. على الرغم من أن النتائج السلبية يتم التخفيف إلى حد كبير من خلال الإشراف الإلزامي الخبراء، إلا أن هناك قيودا تتعلق بالموثوقية المطلقة ل ADM، خاصة في اللوكيميا، والأورام اللمفاوية، والورم النخاعيالمتعدد 2. يعد التعليق الصحيح للخلايا في تدريب الذكاء الاصطناعي شرطا أساسيا لأداء ADM. يعد تصنيف البيانات الدقيق أمرا أساسيا لبناء مجموعات بيانات موثوقة من الحقيقة الأرضية. في علم الشكل الخلوي، قد يكون تعريف الحقيقة الأرضية صعبا بشكل خاص في الحالات الغامضة أو الحدية، حيث تستمر درجة من الذاتية حتى بين الخبراء ذوي الخبرة والاعتراف الواسع. عندما تختلف آراء الخبراء، يمكن إثبات الحقيقة الأساسية من خلال إجماع الأغلبية أو الاتفاق بين اثنين أو أكثر من المراجعين المستقلين ذوي الخبرة المتقاربة، خاصة عندما يتم تقسيم الأحكام التشخيصية إلى مكوناتمنفصلة 2. من الضروري تحسين قدرات التصنيف التي تركز على أنواع الخلايا المرشحة المحددة. يشمل ذلك إعادة التدريب المستهدفة على أنواع الخلايا الصعبة، أو استراتيجيات التصنيف الهرمية، أو دمج بيانات متعددة الوسائط لتحسين التمييز بين الخلايا المتشابهة شكليا. يجب أن تتضمن مجموعات بيانات التدريب الواسعة والمتنوعة والمشروحة جيدا، خاصة في الأورام الدموية الصلمفائية، تمثيلا كافيا للشكل غير النمطي، والكائنات النادرة، والحالات الحدية، والخلايا التشخيصية الغامضة.

فيما يتعلق بخطوات البروتوكول الحرجة وحل المشكلة، يجب إجراء مسحة PB خلال ساعتين من الجمع؛ يجب أن ينتشر استنشاق BM فورا من أول سحب للسحب. يتطلب الأمر بروتوكول تلوينات مؤتمت وموثوق يحافظ على اتساقه الصارم بين الدفعات. طبقة أحادية محددة جيدا وخالية من القطع الأثرية أمر إلزامي. يتطلب الفحص المطول في عينات PB البيضاء البيضاء ومسحات الأخبار تحت الخلية. زيت الغمر النفاد أو اللطخات الرقيقة تؤدي إلى فشل التركيز التلقائي وتحليل الإلغاء. لا يسمح لأي من النظامين بالتقارير الذاتية، وفحص معرض صور الخلايا الفردي إلزامي. التحقق السريري المحلي إلزامي قبل النشر؛ تقع المسؤولية التشخيصية والقانونية الكاملة على عاتق المورفولوجي المبلغ عن التقرير.

يعد التحقق الصارم متعدد المؤسسات في المستقبل عبر بيئات سريرية مختلفة أمرا ضروريا لتعميم النموذج والأداء التنبؤي. قد يعزز النهج القائم على الذكاء الاصطناعي في علم الخلايا الميغاكاريوية التشخيص المتكامل للأورام النخاعي التكاثر وخلل التصبغالنخاعي 24،25،26. لا تزال هناك فجوة كبيرة أيضا في تطوير التعرف الموثوق المدعوم بالذكاء الاصطناعي لتغيرات خلل البلاستيك الخاصة بالسلالة 2,27. لتحسين النموذج، قد تساعد تقنيات مبتكرة مثل ضبط المعلمات الفائقة، والتنظيم، والتعلم الجماعي، وتعزيز البيانات في تحسين المتانة وموثوقية التصنيف 28,29,30. على وجه الخصوص، ظهرت استراتيجيات تعزيز البيانات – بدءا من التحويلات الهندسية30,31 إلى توليد صور تدريبية تركيبية باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي32,33 – مؤخرا كطرق واعدة لتوسيع مجموعات البيانات المحدودة ومعالجة اختلال التوازن الطبقي في تصنيف خلايا BM. مستوى التعليم والخبرة طويلة الأمد لموظفي المختبر ضروريان لعملية التقييم واتخاذ القرار في الحالات الصعبة من الناحية الخلوية المعقدة. تدريب الجيل القادم من علماء الشكل الخلوي في سياق الرقمنة المستمرة يمثل تحديا تعليميا. من ناحية، تقدم ADM إمكانات تعليمية هائلة؛ من ناحية أخرى، تحمل خطرا من أن يبالغ المشغلون الأقل خبرة في تقدير قدراته.

على الرغم من الإمكانات التشخيصية الواعدة لأنظمة ADM، يجب الاعتراف بعدة قيود حرجة وتحديات تنفيذية. هناك قلق أساسي يتعلق بالتحيز في بيانات التدريب: فقد تم تطوير معظم منصات ADM التجارية المتاحة، بما في ذلك تلك التي تم تقييمها في هذه الدراسة، باستخدام مجموعات بيانات مشتقة بشكل رئيسي من مناطق جغرافية محددة، وبروتوكولات التلوين، ومجموعات المرضى، مما قد يحد من قابليتها للتعميم على مجموعات أكثر تنوعا عرقيا وسريريا أو على مختبرات تستخدم تقنيات تحضير مختلفة. لا تقل أهمية عن مسألة الشفافية في اتخاذ القرار باستخدام الذكاء الاصطناعي. تعمل أنظمة ADM الحالية إلى حد كبير كنماذج صندوق أسود، مما يعيق قدرة الأطباء على تقييم تعيينات الخلايا الفردية بشكل نقدي. يرتبط هذا مباشرة بمسألة المسؤولية السريرية، مع استمرار تطور الأطر التنظيمية للتشخيصات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يشكل الدمج العملي ل ADM في سير العمل التشخيصي القياسي عوائق تنظيمية وتقنية كبيرة، بما في ذلك الحاجة إلى بنية تحتية رقمنة عالية الجودة للشرائح، وتدريب الموظفين، والتحقق من المعايير المرجعية المحلية، وإنشاء بروتوكولات مراقبة الجودة لمراقبة أداء النظام مع مرور الوقت. لذا، سيستمر التحسين المعتمد من الخبراء واستكشاف الإمكانات الكاملة ل ADM في تقييم PB وBM في تحسين فائدته كأداة داعمة في الممارسة المختبرية الروتينية.

الإفصاحات

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يعلن المؤلفون عدم وجود تضارب مصالح.

شكر وتقدير

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

وقد دعمت الدراسة منحة البحث الداخلية لعام 2024 من مستشفى مورافيا-سيليزيا هافيروف، هافيروف، جمهورية التشيك، ومنحة IGA_LF_2026_012 داخلية من جامعة بالاتسكي أولوموتس، أولوموتس، جمهورية التشيك.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
Automated Hematology Slide Preparation Unit SP-50Sysmex Corporation, Kobe, JapanN/Aجهاز تحضير الشرائح الآلي لعلم الدم SP-50
Barcode scanner for Sysmex SP-50Datalogic GryphonS/N: G21M20996ماسح ضوئي للباركود لجهاز Sysmex SP-50
CellaVision DC-1CellaVision AB, Lund, SwedenPM-10895-15محلّل ال Morfology الرقمي الآلي CellaVision DC-1
CellaVision DM SoftwareCellaVision AB, Lund, SwedenVersion 7.1.1 build 8برنامج CellaVision DM
Giemsa Solution for SP Automated SystemsRAL Diagnostics, Martillac, France750305X1000محلول جيمسا لأنظمة SP الآلية
Immersion Oil (CellaVision Immersion Oil 50 mL)CellaVision AB, Lund, SwedenXU-10319زيت الغمر (زيت غمر CellaVision 50 ملليلتر)
May-Grünwald for SP Automated SystemsRAL Diagnostics, Martillac, France750105X2500May-Grünwald لأنظمة SP الآلية
Morphogo Bone Marrow AnalyzerHangzhou ZhiWei Information Technology Co. Ltd., Hangzhou, ChinaN/Aمحلّل Morfology الرقمي الآلي لنخاع العظام Morphogo
Morphogo Review SoftwareHangzhou ZhiWei Information Technology Co. Ltd., Hangzhou, ChinaVersion 1.0.6برنامج Morphogo للمراجعة
pH 7.0 Buffer Solution for SP Automated SystemsRAL Diagnostics, Martillac, France750505X5000محلول العازلة pH 7.0 لأنظمة SP الآلية
QR scanner for CellaVision DC-1Datalogic GryphonGD 4500ماسح ضوئي QR لجهاز CellaVision DC-1
RAL Cleaning solutionRAL Diagnostics, Martillac, France750725X5000محلول التنظيف RAL
S-Monovette K3 EDTA tubeSarstedt05.1167.001أنبوب S-Monovette K3 EDTA
SP-Rinse SolutionRAL Diagnostics, Martillac, France37000305محلول التنظيف SP
SP SlidesSysmex Corporation, Kobe, JapanZE 001906شرائح SP لمسحات الدم المحيطي ومسحات نخاع العظام
SP SlidesSysmex Corporation, Kobe, JapanZE 001906شرائح SP لمراقبة الجودة
SP Spreader glassSysmex Corporation, Kobe, Japan95102918زجاج SP لنشر المسح
Tube rack for Sysmex SP-50Sysmex Corporation, Kobe, JapanAU330213حامل الأنبوب لجهاز Sysmex SP-50

إعادة الطباعة والأذونات

طلب إذن لإعادة استخدام النص أو الأشكال في مقالة JoVE هذه

طلب إذن

الوسوم

233 233
الفيديو قريباً

مقالات ذات صلة