在抗癌藥物研發(fā)領(lǐng)域，高通量篩選技術(shù)是加速先導(dǎo)化合物發(fā)現(xiàn)的核心工具。然而，傳統(tǒng)熒光標(biāo)記方法因細(xì)胞毒性、操作復(fù)雜性和數(shù)據(jù)偏差等問題，逐漸被無標(biāo)記活細(xì)胞分析技術(shù)所取代。基于計算機視覺、光聲成像與阻抗傳感的無標(biāo)記分析模型，通過實時監(jiān)測細(xì)胞形態(tài)、生長動力學(xué)及死亡特征，為抗癌藥物篩選提供了高精度、高效率的解決方案。

一、技術(shù)突破：從熒光依賴到無標(biāo)記解析

傳統(tǒng)高通量篩選依賴熒光染料標(biāo)記細(xì)胞核或細(xì)胞膜，但熒光標(biāo)記存在兩大缺陷：一是染料可能干擾細(xì)胞代謝活性，導(dǎo)致假陽性結(jié)果；二是標(biāo)記過程耗時耗力，且難以長期追蹤細(xì)胞動態(tài)變化。無標(biāo)記技術(shù)通過非侵入性手段直接獲取細(xì)胞生理信息，成為新一代篩選平臺的核心。

1. 計算機視覺與機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的形態(tài)學(xué)分析

比利時學(xué)者開發(fā)的OrBITS平臺，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）解析明視野圖像，實現(xiàn)了對類器官生長動力學(xué)的無標(biāo)記監(jiān)測。該系統(tǒng)在96孔板中自動識別類器官數(shù)量、面積及形態(tài)特征，結(jié)合熒光死亡標(biāo)記物（如Cytotox Green）進行孔內(nèi)歸一化，消除實驗變異。在肺癌類器官篩選中，OrBITS的劑量-反應(yīng)曲線與ATP檢測法（CellTiter-Glo 3D）高度一致，但能區(qū)分細(xì)胞毒性與細(xì)胞抑制反應(yīng)，提供更深入的機制洞察。

2. 光聲顯微技術(shù)解析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)變化

中紅外光聲顯微鏡（MiROM）通過檢測蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)振動信號，實現(xiàn)單細(xì)胞水平、實時監(jiān)測藥物誘導(dǎo)的蛋白折疊變化。在多發(fā)性骨髓瘤模型中，MiROM捕捉到蛋白酶體抑制劑（如硼替佐米）處理后細(xì)胞內(nèi)β-折疊結(jié)構(gòu)聚集，與臨床耐藥性高度相關(guān)。該技術(shù)僅需少量原代細(xì)胞即可完成個性化治療評估，為復(fù)發(fā)/難治性患者提供精準(zhǔn)用藥依據(jù)。

3. 阻抗傳感技術(shù)量化細(xì)胞生理功能

RTCA系統(tǒng)通過整合金微電極陣列的細(xì)胞培養(yǎng)板，實時監(jiān)測貼壁細(xì)胞引起的阻抗變化，生成細(xì)胞指數(shù)（Cell Index, CI）曲線。在A549肺癌細(xì)胞遷移實驗中，RTCA動態(tài)追蹤細(xì)胞浸潤過程，發(fā)現(xiàn)不同濃度喜樹堿處理后細(xì)胞遷移速率顯著降低，IC50值與熒光法一致，但無需標(biāo)記步驟。該技術(shù)已應(yīng)用于腫瘤細(xì)胞侵襲、藥物毒性及免疫細(xì)胞殺傷等多場景篩選。

二、應(yīng)用場景：從基礎(chǔ)研究到臨床轉(zhuǎn)化

無標(biāo)記分析模型在抗癌藥物研發(fā)中展現(xiàn)出三大核心優(yōu)勢：

1. 加速先導(dǎo)化合物發(fā)現(xiàn)

中山大學(xué)團隊利用CRISPR/Cas9文庫結(jié)合無標(biāo)記成像，篩選到TRAF6作為PD-L1關(guān)鍵調(diào)控因子，并驗證硼替佐米對黑色素瘤肺轉(zhuǎn)移的抑制作用。該研究通過無標(biāo)記分析實現(xiàn)基因型-表型關(guān)聯(lián)，將傳統(tǒng)篩選周期從數(shù)月縮短至數(shù)周。

2. 揭示藥物作用機制

哈佛大學(xué)nanoPRISM平臺結(jié)合機器學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)脂基納米顆粒攝入依賴SLC46A3蛋白，為納米藥物遞送提供生物標(biāo)志物。無標(biāo)記分析通過多參數(shù)解析（如細(xì)胞形態(tài)、遷移速度、死亡模式），揭示藥物靶點與信號通路關(guān)聯(lián)，避免“黑箱”篩選。

3. 指導(dǎo)個性化治療

MiROM技術(shù)在新診斷骨髓瘤患者中預(yù)測藥物敏感性，敏感患者細(xì)胞經(jīng)免疫調(diào)節(jié)藥物處理后β-折疊信號增強，響應(yīng)比例達53%，而復(fù)發(fā)患者則無反應(yīng)。這種無標(biāo)記生物標(biāo)志物檢測，為臨床決策提供實時、微創(chuàng)的評估手段。

三、未來展望：智能化與多模態(tài)融合

隨著AI與微納技術(shù)的融合，無標(biāo)記篩選平臺正朝著更高通量、更高分辨率方向發(fā)展?；糜傲魇郊?xì)胞儀（VisionSort）通過結(jié)構(gòu)光激發(fā)與Ghost Cytometry算法，實現(xiàn)每小時1000萬細(xì)胞的高通量分選，同時捕獲單細(xì)胞形態(tài)波形與熒光信號，支持CRISPR文庫篩選與基因-表型關(guān)聯(lián)分析。未來，無標(biāo)記技術(shù)將與單細(xì)胞測序、空間組學(xué)結(jié)合，構(gòu)建“表型-基因型-代謝組”多維度數(shù)據(jù)庫，推動抗癌藥物研發(fā)進入精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)時代。

無標(biāo)記活細(xì)胞分析模型通過消除標(biāo)記干擾、提升數(shù)據(jù)質(zhì)量與篩選效率，正在重塑抗癌藥物研發(fā)范式。從基礎(chǔ)研究到臨床轉(zhuǎn)化，這一技術(shù)為加速新藥上市、降低研發(fā)成本提供了關(guān)鍵工具，最終將惠及全球癌癥患者。