1. S3000 超快三維熒光成像系統(tǒng)：腫瘤標志物共定位的高效工具

2. P300 共聚焦拉曼光譜儀：從組織切片到血清的免標記光譜檢測

3. PRECI SCS 可視化單細胞分選儀：稀有腫瘤細胞的高活性獲取

4. 激光“甜甜圈”技術：從單細胞到組織區(qū)域的“指哪打哪”分離

圖1. 激光“甜甜圈”技術原理

以嬰兒血管瘤（IHs）為對象，通過轉(zhuǎn)錄組分析鎖定分泌型候選因子 Apelin，需借助免疫熒光成像驗證其在腫瘤組織中的特異表達與定位。

做法：

· 結(jié)合公開轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，篩選差異表達基因并確定Apelin / APJ 作為重點候選；

· 制備IHs 及多種血管相關疾病的病理切片，進行 Apelin、GLUT-1、CD31 等多標記免疫熒光染色；

· 使用S3000 進行多通道轉(zhuǎn)盤共聚焦成像，對瘤體組織及對照組織進行三維熒光圖像采集與分析。

關鍵結(jié)果：

· Apelin 在 IHs 瘤體組織中顯著高表達，并在治療前后呈現(xiàn)可觀測的強度變化；

· 與血管內(nèi)皮標志物CD31 共染結(jié)果顯示，Apelin 在血管內(nèi)皮細胞中具有明確定位，區(qū)別于其他相似病理類型；

· S3000 快速成像能力（單張圖像 20 ms 量級）在保證圖像質(zhì)量的同時顯著提升了多切片、多標志物的成像效率。

價值：

為IHs 潛在無創(chuàng)生物標志物的篩選與驗證提供了有效圖像證據(jù)，也展示了 S3000 在病理切片多標記共定位與療效評估中的應用潛力。

圖2. 不同病理切片免疫熒光成像及熒光光強統(tǒng)計^[1]

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應用案例02｜P300：腫瘤組織切片的拉曼判別與邊界識別

在胃癌冷凍組織切片上，探索利用拉曼光譜區(qū)分正常、腫瘤以及混合區(qū)域，為腫瘤邊界識別及術中導航提供參考流程。

做法：

· 選取胃癌患者組織，制備相鄰冷凍切片，一片做HE 染色，一片用于拉曼檢測；

· 將組織置于長光辰英低背景拉曼檢測芯片上，使用P300 對正常區(qū)、腫瘤區(qū)及混合區(qū)進行拉曼 mapping 掃描；

· 在IntP 軟件中進行光譜預處理，并結(jié)合 UMAP 降維 + KMeans 聚類、SVM 分類模型進行差異分析與區(qū)域判別。

關鍵結(jié)果：

· 正常與腫瘤組織在多處特征峰位（如748、1126、1444、1580、1632 cm^-1 等）表現(xiàn)出顯著差異，反映核酸、蛋白、血紅蛋白等成分變化；

· 對混合區(qū)域進行聚類與分類預測時，模型給出的空間分布與HE 染色結(jié)果高度一致，可在無染色條件下區(qū)分正常與腫瘤區(qū)域；

· 說明基于P300 的拉曼檢測與機器學習模型，可為組織病灶識別與邊界預測提供定量化手段。

價值：

· 建立了腫瘤組織切片拉曼檢測的通用方法學框架，為今后在術中快速判別、病理輔助診斷等方向的拓展奠定技術基礎。

圖3.病理組織拉曼區(qū)分

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應用案例03｜P300 + 深度學習：胃腸癌血清的無創(chuàng)光譜篩查

面向胃癌與結(jié)直腸癌的早期篩查與分型分期，利用血清拉曼光譜結(jié)合深度學習模型，實現(xiàn)對患者與健康個體的區(qū)分以及不同分化、不同分期的預測。

做法：

· 收集胃癌、結(jié)直腸癌患者及健康對照共300 余例外周血樣本，分離血清并在 P300 上進行拉曼檢測，每例獲取多點、多次重復光譜；

· 對所有光譜進行統(tǒng)一預處理后，構(gòu)建GRU（門控循環(huán)單元）深度學習模型，并與 SVM、kNN、LDA 等算法進行比較；

· 評估模型在“腫瘤 vs 非腫瘤”、“不同分化程度”、“不同分期”三類任務中的預測性能。

關鍵結(jié)果：

· 在區(qū)分胃癌/ 結(jié)直腸癌患者與健康人群時，GRU 等模型的準確率可達 ~100%；

· 在不同分化程度、不同分期亞型的預測中，經(jīng)樣本平衡與模型優(yōu)化后，GRU 的平均分類準確率超過 95%；

· 2923 cm^-1 等特征峰在腫瘤組中顯著增強，提示蛋白質(zhì)和脂質(zhì)代謝譜的系統(tǒng)性改變。

價值：

該案例展示了“P300 拉曼光譜 + 深度學習” 在血清層面實現(xiàn)腫瘤無創(chuàng)篩查與分型分期預測的可行性，為開發(fā)新一代血清學光學檢測工具提供了思路。

圖4. 拉曼光譜結(jié)合GRU區(qū)分胃腸癌患者流程^[2]

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應用案例04｜PRECI SCS：高活性循環(huán)腫瘤細胞（CTCs）篩選新策略

針對全血中極低豐度的CTCs，構(gòu)建一套兼顧捕獲通量、分選精度與細胞活性的單細胞獲取流程，為后續(xù)培養(yǎng)與轉(zhuǎn)錄組測序提供可靠輸入。

做法：

· 將人肺癌細胞系（如PC-9-GFP、A549-mCherry）摻入PBS與健康志愿者全血中，模擬臨床CTCs樣本；

· 通過EnrichArray 細胞富集分選芯片完成快速富集與原位免疫熒光標記；

· 在PRECI SCS單細胞分選儀上識別 CK7+/CD45-/Hoechst+目標細胞，利用 LIFT 技術完成單細胞分離與回收；

· 對回收單細胞分別進行短期培養(yǎng)及scRNA-seq 分析。

關鍵結(jié)果：

· 在模擬樣本中，CTCs 捕獲效率在 PBS 和全血體系中分別可達 ~87% 與 ~88%，處理通量最高可達 15 mL/min；

· PRECI SCS單細胞分選得率 >95%，回收細胞活性保持在 80% 以上；

· 回收單個CTC 的 cDNA 產(chǎn)量超過 4.5 ng，scRNA-seq 的 Q30 得分高于 95%，與傳統(tǒng)顯微操作系統(tǒng)相比具有更好的一致性與可重復性。

價值：

構(gòu)建了從全血直接富集到單細胞級分選與下游組學分析的一體化流程，為CTCs 及其他稀有腫瘤細胞的功能研究、藥物敏感性評估和個體化治療提供新策略。

圖5. PRECI SCS分選后的單細胞可實現(xiàn)培養(yǎng)與單細胞轉(zhuǎn)錄組測序[3]

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應用案例05｜激光“甜甜圈”技術：組織樣本上的“指哪打哪”高效分離

在腫瘤組織切片上，對特定區(qū)域或單細胞進行高精度分離，并與既有的形態(tài)學、免疫標記信息進行關聯(lián)分析，為空間組學與多組學聯(lián)合研究提供樣本獲取手段。

做法：

· 利用光束整形系統(tǒng)將激光調(diào)制為環(huán)形“光環(huán)”，在顯微視野中精確定義分離區(qū)域；

· 通過激光誘導向前轉(zhuǎn)移技術，將被“光環(huán)”包圍的目標區(qū)域整體從切片上轉(zhuǎn)移至接收載體；

· 在冷凍切片、石蠟切片、HE 染色及免疫熒光標記的多種組織樣本上開展驗證，并將分離區(qū)域用于后續(xù)測序和質(zhì)量評估。

關鍵結(jié)果：

· 分離精度最低可達5 μm，能夠?qū)崿F(xiàn)亞細胞尺度的區(qū)域分離；

· 自動化流程下單個目標區(qū)域的分離時間約為1 s，支持矩形、圓形、多邊形等靈活光斑設計以及空間多點分離；

· 在多種組織類型（如肝、腎等）和染色方式下均可穩(wěn)定工作，分離后樣品符合后續(xù)測序與質(zhì)量檢測要求。

價值：

“激光甜甜圈”技術將 LIFT 從單細胞平臺拓展到組織水平，實現(xiàn)了在保留空間信息的前提下，對組織樣本進行可視化、可編程的精細分離，可與S3000、P300、PRECI SCS 等平臺形成互補，為腫瘤空間異質(zhì)性及多組學聯(lián)合研究提供新的技術路徑。

圖6. 組織顯微分離后采用SMART-seq2微量細胞全序列轉(zhuǎn)錄組建庫后質(zhì)檢合格

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依托S3000 超快三維熒光成像系統(tǒng)、P300 共聚焦拉曼光譜儀、PRECI SCS 可視化單細胞分選儀 及基于 LIFT 的“激光甜甜圈”技術，并結(jié)合XtremSig 低背景拉曼檢測芯片 與 HoneyArray 微陣列分選芯片 等關鍵耗材支撐，長光辰英可在同一技術體系內(nèi)覆蓋：

從組織到血液，從體外模型到臨床前樣本，這一組合方案為腫瘤相關的基礎研究、標志物發(fā)現(xiàn)、藥物作用機理解析及轉(zhuǎn)化應用提供了多尺度、可追溯、可擴展的技術支撐。

參考文獻：

（以上內(nèi)容僅供科學研究參考，不可用于醫(yī)學診斷）

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