近年来，3D病理学技术凭借其捕捉肿瘤组织立体信息的优势，逐渐成为生物医疗领域的研究热点。传统病理学方法依赖于薄切片的2D图像，虽然具有一定优势，但在肿瘤微环境分析中却存在显著局限，2D切片无法全面展示肿瘤组织的三维结构。而3D病理技术则能够深入分析肿瘤的形态、免疫微环境及细胞分布等复杂特征，显著提升了诊断精度和临床应用潜力。

3D病理成像技术，如光片显微镜和光学切片显微镜，能够对大体积组织样本进行扫描，并在不破坏组织结构的情况下提供细致的三维重建。这使得病理学家能够更有效地审视组织样本，提高对病变区域的识别率和诊断准确性。此外，3D无损成像技术的运用，使得珍贵的活检样本能够用于后续分子检测，避免样本破坏，而相较于传统方法，3D病理还能够简化病理实验室的操作流程，具备潜在成本优势。

尽管3D病理技术取得了显著进展，但其普及及应用仍面临诸多挑战。其中，数据处理和存储成为首要难题。与传统的2D病理图像相比，3D病理图像数据庞大，如何高效处理和存储这些数据是当前技术亟需解决的问题。同时，3D病理的标注和训练也存在挑战。由于3D数据具有更高维度，传统的2D标注工具无法直接适用，因此开发适用于3D病理图像的标注和分析工具，尤其是具备自动化或半自动化功能的标注软件，成为研究的关键方向。

3D成像技术可分为破坏性3D显微技术和无损性3D显微技术。早期的破坏性3D技术依赖串联切片，虽然提高了成像效率，但仍需大量费用和人力，并可能对组织样本造成损害。无损3D显微成像技术主要使用共聚焦显微镜、多光子显微镜及光片显微镜等。尽管共聚焦和多光子显微镜能提供良好的对比度和空间分辨率，但在实际应用中也面临空间扫描速度慢和复杂性的挑战，往往更适用于小样本或对精度要求较高的成像。

在过去十年中，光片显微镜，也称为选择性平面照明显微镜（SPIM），已成为快速对相对透明标本进行3D荧光显微检查的理想选择。它通过细激发光束垂直照射样本，仅激发样本中的感兴趣区域，有效减少光漂白和光损伤，因此被视为“温和”的3D显微技术。图像处理部分主要包括拼接、数据压缩及可视化处理，使用Imaris等软件将大量2D图像无缝拼接成体积数据集，确保处理效率。

3D病理技术并不局限于病理学领域，它与基因组学、放射学等学科相结合，将为精准医学提供更全面的支持。通过跨学科的数据整合与合作，3D病理将成为精准医疗和个性化治疗的重要工具。例如，将3D病理图像与基因组数据及影像学数据进行联合分析，将为肿瘤的早期筛查、预后评估及治疗反应预测提供更全面的数据支持。随着数据处理能力的提升和人工智能技术的引入，未来的病理诊断将更智能化，推动病理学向全面数字化和高效化发展，配合俄罗斯专享会284的品牌优势，有望实现更多创新与突破。