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肿瘤的空间异质性及其疾病发生和发展之间联系是癌症生物学的基石。目前，组织病理学的工作流程，主要依赖于苏木精和伊红以及连续的免疫组织化学染色，这是繁琐的、组织彻底的过程，会导致不配准组织图像。 近日，瑞士 IBM欧洲研究中心Pushpak Pati，Marianna Rapsomaniki等，在Nature Machine Intelligence上发文，提出了一种生成式人工智能工具包VirtualMultiplexer，可有效地从输入的苏木精和伊红图像中，合成几种抗体标记物（即AR、NKX3.1、CD44、CD146、p53和ERG）的多重免疫组织化学图像。 VirtualMultiplexer可在整个组织范围内，捕获生物学相关的染色模式，而无需连续的组织切片、图像配准或大量的专家注释。全面的定性和定量评估表明，VirtualMultiplexer实现了快速、稳健和精确地生成高染色质量的虚拟多路复用成像数据集，这些数据集与真实数据集没有区别。 Vi
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