介绍了WHO第5版髓系肿瘤分类的核心更新：①首次确立"肿瘤前病变"概念，新增克隆性造血（CH）及相关亚型（ARCH/CHIP/CCUS/ICUS）；②强调分子遗传学在诊断中的优先地位，分层设定基本/理想诊断标准；③髓系疾病分类框架重组，将组织树突细胞肿瘤并入髓系大类；④新增MDS伴SF3B1突变、TP53双等位基因失活等分子亚型，调整AML诊断阈值（取消20%原始细胞限制）；⑤更新肥大细胞增生症诊断标准，新增骨髓肥大细胞增生症亚型。整体强化分子特征在疾病分类和预后评估中的作用。

孙琦教授（中国医学科学院血液病医院）——《WHO第五版髓系肿瘤分类更新》

阐述了骨髓活检在淋巴瘤病理诊断中的核心作用，强调规范取材、固定及染色技术（如HE、IHC、流式细胞术）对评估骨髓浸润的关键性。通过6例典型病例分析，揭示了淋巴瘤骨髓浸润的多样性，包括DLBCL髓内外形态不一致、HSTCL窦间隙浸润易漏诊、反应性γδT细胞增生与淋巴瘤的鉴别难点等。重点探讨了克隆异质性分析在诊断中的价值，如Richter综合征与双原发淋巴瘤的鉴别。同时结合WHO和NCCN指南，详述了多发性骨髓瘤诊断标准更新及病理报告要素，强调临床-病理多学科协作、分子检测技术对精准诊断的重要性，为淋巴瘤骨髓浸润的规范化诊疗提供了实践指导。

刘艳辉教授（中山大学肿瘤防治中心）——《骨髓活检淋巴瘤病理诊断—临床病例分享》

系统阐述了骨髓增殖性肿瘤（MPN）的病理诊断要点。内容涵盖MPN的临床表现（如脾肿大、盗汗）、WHO分型标准，强调骨髓活检的核心地位，包括标本制备要求（长度≥1.5cm，特定染色及免疫组化）、形态学分析要点（细胞增生程度、粒/红比、巨核细胞异常、纤维化分级等）。同时整合分子遗传学检测（JAK2/CALR/MPL驱动基因及次要突变），区分ET、pre-PMF和PMF等亚型，指出诊断需结合临床、病理与分子特征，遵循WHO标准进行多参数综合分析，并强调病理与临床沟通对鉴别继发性病变的重要性。

梅开勇教授（广州医科大学附属第二医院）——《MPN的病理诊断》

分享了一例急性髓系白血病伴髓系肉瘤（AML-M2b型）的病例。该病例特点为年轻患者以髓外浸润为首发表现，组织病理结合分子检测明确诊断，强调血液肿瘤需多维度整合形态学、免疫表型及遗传学特征，尤其重视分子检测对AML伴t(8;21)分型的关键作用。

程兵教授（中山大学孙逸仙纪念医院）——《骨髓病理病例展示与讨论》

系统介绍了细胞蜡块技术的发展历程及临床应用。该技术通过将液体样本（如胸腹水、穿刺液等）中的细胞沉淀包埋成石蜡块，解决了传统细胞学标本保存困难的问题。历经血浆-凝固酶法、琼脂法到自动化设备等多次技术革新，现可支持免疫组化、分子检测（EGFR、NGS）等深度分析。详细阐述了样本处理（抗凝/破红/去粘液）、制备方法（手工/自动）、质量控制要点及不同方法的优缺点，强调其在无法获取组织样本时的重要诊断价值，尤其适用于肿瘤精准诊疗和科研领域。

骆新兰教授（广东省人民医院）——《细胞蜡块制备的进展》

分享了美国和加拿大病理学会（USCAP）2025年年会上的内分泌病理，胰腺、胆囊、壶腹部和肝外胆道系统的病理学，胃肠病理的最新内容，重点包括：1. 新版WHO分类对高分化神经内分泌瘤（NET）的重新界定；2. 针对胰腺NEN的诊断挑战，提出在细胞量有限标本中通过Ki67摄像打印计数法、BEND2融合基因检测及甲基化分析提高诊断准确性；3. 分子特征（ATRX/DAXX缺失、RB1/TP53突变）在区分高分化NET G3与低分化神经内分泌癌（NEC）中的关键作用；4. 混合性神经内分泌-非神经内分泌肿瘤（MiNEN）的预后与NEC成分比例相关。这些进展为精准分型和治疗选择提供了新依据。

王超教授（中山大学附属第六医院）——《胃肠胰神经内分泌肿瘤的病理诊断新进展》

系统阐述了神经内分泌肿瘤（NENs）的病理诊断要点。内容涵盖肺/纵隔、女性生殖系统、乳腺、皮肤（Merkel细胞癌）及甲状腺髓样癌等部位的NENs分类体系，重点解析了WHO分级标准（如核分裂象、坏死、Ki-67指数）、免疫组化特征（如Syn/CgA、CDX2/TTF1/CK20）及分子机制（如MEN1、TP53、RET突变）。特别强调：肺/纵隔NET以核分裂象分级，胸腺NET多伴ACTH分泌；乳腺NET存在诊断争议，需结合Nottingham分级；Merkel细胞癌与MCPyV病毒相关，对免疫治疗敏感；甲状腺髓样癌30%与遗传相关，采用低/高级别两级分层。其内容贯穿了器官特异性诊断思路及转移性肿瘤的鉴别要点，为临床病理提供精准指导。

林原教授（中山大学附属第一医院）——《肺/纵隔及少见部位神经内分泌肿瘤病理诊断》

以病理学发展简史为引，分析传统病理科业务现状及痛点，提出通过全切片数字化、AI辅助诊断、云端数据管理等技术重构病理诊断流程。重点探讨数字化病理在远程会诊、质控、科研教学中的应用，以及人工智能在组织分析、疾病预测中的价值，强调数智融合可提升诊断精准度与效率。同时指出数据标准化、模型可解释性、复合型人才短缺等挑战，展望数智病理将推动病理学从经验医学向精准医学转型，助力医疗资源优化与个性化诊疗发展。

邵春奎教授（中山大学附属第三医院）——《以临床需求为导向的数智病理科建设》