近日，湖北工业大学计算机学院青年教师梅礼晔与武汉大学雷诚教授在国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》发表了题为“Imaging flow cytometry with a real-time throughput beyond 1,000,000 events per second”的研究论文（论文链接：https://doi.org/10.1038/s41377-025-01754-9）。梅礼晔博士和武汉大学周杰华博士为论文共同第一作者，武汉大学雷诚教授、王度教授、华中科技大学王亮教授为该论文的共同通讯作者。《Light: Science & Applications》是Nature子刊中极具影响力的光学类期刊，于2012年创办，2023年最新影响因子为20.6，连续9年稳居世界光学期刊榜前三。
研究团队创新性地联合设计了光学时域拉伸成像系统、三维聚焦微流控芯片，并结合在线模数转换器（ADC）和现场可编程门阵列（FPGA）的数据采集与处理系统，通过高性能的在线图像识别、处理和分析算法，成功研发出新一代智能光流控时域拉伸成像流式细胞仪。该系统的实时检测通量突破性地达到每秒超过1,000,000个细胞，创下了目前世界上实时细胞检测通量的新纪录。相比现有高通量技术，该系统性能提升了2~3个数量级，同时实现了780 nm的高空间分辨率，将原本仅停留在理论层面的高性能指标转化为现实应用。这一技术突破不仅为成像流式检测领域带来了全新的视角和可能性，也为该技术的实际应用落地提供了坚实的技术基础。
图1. 光流控时域拉伸成像流式细胞仪
研究团队通过多次测试稀释后的全血样品，系统成功实现了每秒1,000,000个事件（eps）的连续检测吞吐量，并能够精准触发每张单细胞图像并进行实时在线分析。通过将获取到的图像数量与样品浓度进行对比，系统可以实现几乎无损的检测。此外，系统还具备独特的高通量检测下识别稀有事件的能力（稀有事件定义为占总事件比例低于0.01%的特殊情况），这一功能是现有其他系统无法实现的。在单次的全血样品检测中，在没有任何标记的情况下，系统可以识别到如单核细胞、高流速高压力下裂解的细胞、聚集的细胞群、以及导致血栓形成的聚集血小板等现象。这一独特的功能为生物学研究和临床医学诊断提供了全新的可能性，拓宽了应用场景和研究领域的大门。
图2 系统的实时吞吐量和在线分析识别能力
在此基础上，研究团队首次在连续高通量检测条件下实现了稀有事件的精准识别，并成功应用于临床结直肠癌症检测任务，样品分类准确率高达100%，展现出广阔的应用潜力。未来，凭借系统卓越的数据获取能力和与大数据模型的深度融合，该系统有望在多种疾病的精准诊断与预测中发挥关键作用，助力疾病的早期发现与精准治疗。
责任编辑：陈凌
