NAFLD/NASH
非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）是慢性肝病常见的疾病之一。它可从单纯性脂肪肝经非酒精性脂肪性肝炎( NASH), 发展为肝纤维化, 甚至导致肝硬化、肝细胞癌或肝功能衰竭等终末期肝病。近年来, 随着生活水平的提高及饮食结构的改变, NAFLD在我国已成为仅次于病毒性肝炎的第二大慢性肝病, 但其发病机制尚未*阐明, 治疗上也缺乏有效方案。

动物模型在阐明NASH的病理生理机制以及新药的开发中起着重要的作用。对于人类组织样本，病理学检查足以完成NAFLD/NASH的诊断，肝脏活检的诊断由经验丰富的病理学家对肝脏活检进行定性分析，然后对每个特征进行评分。但动物模型需要定量的评价标准。由于时间的变化，模型条件之间的差异，或对治疗的反应可能是微妙的。病理学家间评分的差异性和评分系统本身的半定量性质，难以避免可重复性及主观性差的问题。因此，需要从肝脏组织病理学中获得精确的定量数据，并确保对疾病的公正、一致的评估，以更好地诊断和分层患者的治疗选择。

基于HALO数字病理平台对NASH动物模型病理组织学特征进行定量分析
在NASH动物模型中对肝纤维化的病理研究中，需要对其产生的肝脂肪变性，炎症反应，细胞凋亡（肝细胞气球样变）及肝纤维化进行定量分析，用于表明疾病的严重程度及评估组织结构的病理变化。肝组织纤维化程度可作为预后评估的因素，临床试验研究中，也将能否阻止肝纤维化进展作为判断药物疗效的最主要终点指标之一。HALO数字病理分析平台，在NASH动物模型的研究中，对于肝脂肪变性，炎症反应以及肝纤维化，能够产生精确、可重复性的定量数据，并能够有效地识别不容易通过肉眼检查到的组织形态上的微小差异，用于临床前研究和临床试验，并可作为病理医生诊断的决策支持工具。

01    肝脂肪变性

根据肝细胞内脂滴的直径可将肝细胞脂肪变性分为小泡性(微脂滴, microvesicular steatosis)和大泡性(大脂滴, macrovesicular steatosis)两大类型, 前者可为后者的早期表现。HALO Vacuole Module可在H&E或PSR染色的组织玻片上计算整个组织切片区域内脂肪泡的总数量（包括microvesicular steatosis及macrovesicular steatosis），脂肪泡的总面积，脂肪泡占肝实质区域的百分比，脂肪泡的平均面积及平均直径等，用以计算肝细胞中脂肪积聚（图1）。此外，HALO 可有效剔除组织中血管组织结构。

图1 肝实质ROI区域内脂肪变性定量分析结果

02    肝组织纤维化

HALO Area Quantification 可对NASH小鼠模型肝实质中胶原含量的面积以及占肝实质的百分比进行定量分析（Masson’s trichrome或PSR染色），此外可根据PSR染色强度，计算不同PSR染色强度的面积及百分比（图2）。

在PSR染色过程中，Tissue Classifier 算法用于识别显著的血管结构，以便把这些区域从分析中进行剔除，避免其阳性对分析结果造成影响。

图2 肝实质ROI区域内胶原含量定量分析结果

03    小叶内炎症

在整个组织玻片区域内，计算炎症细胞总数及细胞密度。利用HALO Multiplex IHC模块或基于卷积神经网络算法的HALO AI [NUCLEI PHENOTYPER] 对H&E组织内炎症细胞进行识别及定量分析。NUCLEI PHENOTYPER在H&E染色组织中基于预训练的模型可精准的对逐个细胞进行识别，并快速的对其分型，定量识别组织内的炎性细胞。

图3 肝实质ROI区域炎性细胞定量分析结果（左、右图分布为定量分析前、后的图示）

HALO数字病理分析平台为NASH小鼠模型的多种病理特征提供了高度可重复性，客观性，批量高效率的分析模式，有助于疾病机制，模型之间的差异性对比以及对潜在治疗的反应进行验证，为更好地理解NASH的疾病机制和发展有效的治疗方法提供了基础。