上海
對于做生信的人來說，學習病理學并非不務正業，而是從數據分析者進階為生物醫學問題解決者的關鍵。沒有病理的指引，生信分析有時會陷入為了分析而分析的陷阱，得出看似漂亮但毫無生物學意義甚至錯誤的結論。
生信分析（尤其是空間組測序）極度依賴樣本質量。病理學家通過HE染色判斷腫瘤細胞純度、壞死比例、炎癥浸潤程度。如果不懂病理，可能分析一堆主要由壞死組織或正常基質構成的樣本，得出的差異基因其實只是噪音。在構建預測模型時，病理信息必須準確。例如，癌癥早期和癌癥晚期在生信里只是兩個類別，但在病理上涉及TNM分期、分級等細節。不懂病理，分組就會粗糙，模型效果自然受限。
當發現某個通路富集時，病理知識能幫助判斷是否合理。例如，在某種特定亞型的肉瘤中發現上皮標記物的表達，懂病理的人會立刻意識到這可能是上皮-間質轉化（EMT）或樣本污染，而不是盲目下結論。現在的生信熱點是免疫微環境。免疫組化（IHC）和多色免疫熒光（mIF）是驗證生信推斷（如CIBERSORT算法預測免疫細胞豐度）的金標準。不懂病理圖像中細胞的形態和分布，就無法真正理解微環境的空間互作。
腫瘤具有高度的空間和時間異質性。病理視角下的腫瘤不是均一的“一團肉”，不同區域的基因表達可能截然不同。了解這一點，在設計生信分析流程（如批量效應校正）時會更加謹慎。生信挖掘出的標志物最終要服務于臨床。病理分期、分級、切緣狀態是臨床預后的核心指標。如果不結合這些病理指標進行多因素分析，發現的新標志物可能只是已知病理特征的替代品，毫無創新價值。
高水平生信文章通常要求干濕結合。病理實驗（如IHC和FISH等）是最常見的驗證手段。如果懂病理，就能設計出更嚴謹的驗證實驗，甚至讀懂公共數據庫（如TCGA）中復雜的病理注釋信息。目前的趨勢是數字病理與基因組學的結合，利用AI從病理切片中預測基因突變（如從H&E切片預測EGFR突變）。這種交叉領域要求我們既懂圖像特征，又懂背后的分子機制。
生信人學習病理，
因此，生信可以看到數據的廣度，病理可以看到數據的深度。兩者結合，才能做出真正有臨床價值的研究。
上述圖片都是發表在頂刊中的病理數據，有HE染色、免疫組化、免疫熒光和多重免疫組化的結果，是干濕結合的典范，值得我們借鑒和學習！
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