单细胞研究对理解生命过程和推动精准医学发展至关重要，成像流式细胞技术（IFC）作为大规模单细胞分析的重要工具虽应用广泛，但传统IFC依赖荧光标记存在诸多局限，而定量相位显微成像术（QPM）作为无标记光学成像技术具备非侵入性等优势，是理想分析途径。不过，QPM与IFC结合面临高速流动时细胞易离焦，产生运动模糊或形变失真的问题，难以获得精确单细胞定量相位图像。现有方案中，直接整合商用流式细胞仪的系统庞大复杂；基于微流控的流式细胞技术虽紧凑，但聚焦方法有局限。数字重聚焦算法可定位不同深度细胞，但计算开销大、耗时长。此外，高维QPM特征空间带来计算负担、特征冗余、过拟合风险，且大规模高度异质细胞群体分类研究匮乏，制约技术实用化。因此，亟需开发能精准三维细胞定位、高速高质量成像并有效处理高维特征实现精确分类的集成平台。
针对上述挑战，清华大学深圳国际研究生院谭英副教授与苏萍副研究员团队合作，创新性地开发了一种空间微流控全息集成（Spatial Microfluidic Holographic Integrated, SMHI）平台。该平台巧妙地将紧凑型数字全息显微成像技术（Digital holographic microscopy, DHM）与空间流体动力学聚焦微流控技术相结合，最终实现了无需数字重聚焦的快速、高保真单细胞无标记定量相位成像。其核心突破在于：通过精密调控鞘流与样本流的流速比，该平台能在微通道检测区实现对不同性质、尺寸细胞/微粒的三维（垂直与水平方向）精准定位，将其严格限定于DHM的清晰成像焦平面，从根本上消除了离焦模糊，显著提升了成像质量。实验验证表明，该平台单细胞全息图定量相位重建时间仅需0.34 s，为典型流程（约7.71 s）的4.41%，并具有优异的振幅/相位测量一致性（CV＜4%）和系统时空噪声稳定性（空间噪声偏差0.035 rad，时间噪声偏差0.007 rad）。
SMHI平台的总体原理和工作流程
研究人员进一步构建了包含81个形态与纹理特征的多层级、高维度QPM相位特征数据集，并应用了最大相关最小冗余增量特征选择（MRMR-IFS）策略。该策略有效解决了高维特征冗余问题，智能筛选出最优特征组合，最终成功建立了高精度的机器学习分类模型。在多种高度异质性细胞群体的无标记分析中，该平台展现出卓越性能：对5种高发癌种细胞和7种乳腺癌亚型细胞的预测准确率均超过99.9%。此外，在模拟含稀有肿瘤细胞的人血样本（混合PBMC和肿瘤细胞）的检测中，该系统能有效区分并计数肿瘤细胞，证明了其泛化能力和实际应用潜力。
上述结果标志着在无标记、高通量、高精度单细胞分析，特别是分析癌细胞异质性难题方面取得重要进展。相较于现有先进QPM-IFC系统，SMHI平台在系统稳定性、设备成本、计算成本、预测准确率和泛化能力方面具有显著综合优势。其设计理念和优异性能为癌症早期诊断、液体活检、药物筛选及免疫监控等临床和生物医学研究提供了强有力的创新工具，有望推动精准医疗的发展。
相关研究成果以“空间微流控全息集成平台用于癌症异质性的无标记高维分析”(Spatial microfluidic holographic integrated platform for label-free and high-dimensional analysis of cancer heterogeneity)为题，发表于国际学术期刊《自然·通讯》（Nature Communications）。论文第一作者为清华大学深圳国际研究生院2022级硕士研究生施佳依，通讯作者为清华大学深圳国际研究生院谭英副教授和苏萍副研究员，论文作者还包括清华大学深圳国际研究生院高丹副研究员、马建设副研究员等。该工作得到了广东省基础与应用基础研究项目和科技部重点研发计划等项目的支持。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-025-60897-w
文：施佳依
审核：陈超群、耿洪亚
