星赛生物推出新型FlowRACS，极大提升活体免标记单细胞代谢功能检测效率

　　日前，国际著名科学杂志《先进科学》（Advanced Science）发表了一篇专题文章，详细介绍了我国科学家团队在单细胞生物学研究领域的一项最新技术成果：中国科学院青岛生物能源与过程研究所单细胞中心（以下简称单细胞中心）和青岛星赛生物科技有限公司（以下简称星赛生物）合作发明了拉曼流式检测技术pDEP-DLD-RFC，该技术基于介电诱导确定性侧向位移，可高效完成单细胞聚焦、捕获/释放，针对人体细胞（肿瘤）、植物（微藻）、酵母和细菌等多种细胞类型具有广谱适用性。

　　《先进科学》（Advanced Science）相关文章页面截图

　　据悉，基于此星赛生物即将推出的升级版FlowRACS仪器，为活体单细胞代谢表型组的高通量检测提供了全新工具，研究小组已经开发了一系列应用，广泛适用于肿瘤细胞分类、微藻合成过程监控、产油酵母多表型监控、细菌药敏性检测等生命科学研究的重点高精尖领域。

　　活体单细胞代谢表型组流式检测技术发展简史

　　活体单细胞代谢表型组的流式检测，在微生物资源挖掘、细胞工厂筛选、酶元件表征、生物过程监控、临床诊疗等方面，具有共性的支撑作用。此前，荧光流式和质谱流式作为常用手段被广泛接受，但经过长时间的验证，二者均在不同方面有其技术的局限性。

　　其中，荧光流式受限于对生物标志物需有先验知识，并引入荧光标记探针来识别生物标志物——但许多细胞都没有可靠的生物标志物，如微生物群，无论是在基因上还是在生物分子上，都不能就其多数功能进行普遍标记，且可能存在强荧光干扰问题。另一方面，质谱流式涉及到细胞破碎，难以耦合目标单细胞的下游分选、培养或测序等单细胞组学技术。

　　于是，新的技术应运而生。与荧光流式和质谱流式等现有流式细胞检测手段相比，拉曼流式具有无需标记细胞、活体检测、信息量丰富等优势，因此是一种具有广阔应用前景的细胞分析手段。

　　但是，新技术的诞生必将伴随实际应用带来的阵痛。高通量拉曼流式技术的应用受限于：首先，如何提高样品的普适性，以适用于不同细胞类型与不同表型的检测；其次，如何提高检测的通量，以实现高度异质性细胞群体的深度检测；最后，如何提高运行的稳定性，以支撑高度可靠的仪器使用流程。

　　活体单细胞代谢表型组检测新技术

　　针对上述问题，单细胞中心王喜先、任立辉、刁志钿、何曰辉等带领的研究小组发明了“介电诱导确定性侧向位移实现单细胞聚焦、捕获/释放的拉曼流式检测技术”（Positive Dielectrophoresis Induced Deterministic Lateral Displacement-based Raman Flow Cytometry，pDEP-DLD-RFC）。

　　《先进科学》（Advanced Science）文章页面中，关于拉曼流式细胞检测技术原理的插图

　　首先，新技术采取的是宽流场高流量的进样策略。其能够有效防止细胞沉降，进而实现了长时间稳定运行（＞5小时），但是此策略带来的问题就是如何在宽流场中实现快速、精准地对高速流动的单个细胞进行一一捕获，且不会漏检，也就是如何保证拉曼检测的高效率和高准确性。

　　因此，团队又通过介电诱导细胞确定性侧向位移，实现了宽场中细胞高效聚焦地流经检测位点，从而保证了拉曼检测效率。最后，通过施加检测时间依赖的周期性介电场，实现了单细胞的快速捕获/释放，以满足各种不同细胞类型的普适性、高通量检测。

　　FlowRACS中介电诱导细胞确定性侧向位移实拍

　　周期性介电场中单细胞的快速捕获/释放实拍

　　生物过程监控及肿瘤/微生物细胞分类研究的新工具

　　基于上述关键技术突破，星赛生物即将推出的升级版FlowRACS兼具广谱通用性、高通量、运行稳定性等性能的高通量拉曼流式检测系统，并开发了一系列应用：肿瘤细胞分类、微藻合成过程监控、产油酵母多表型监控、细菌药敏性检测。这套全新的细胞检测分选技术和仪器设备系统，将能极大提升相关领域的科研效率和能力。

　　在肿瘤细胞类型的快速区分场景中，基于SCRS(单细胞拉曼光谱)中信息丰富的指纹区，以膀胱癌、肺癌、肾细胞癌、乳腺癌等细胞株为例，证明流式拉曼技术耦合拉曼组机器学习算法，能以平均>95%的准确率，完成肿瘤细胞类型的快速判别。该方法对于肿瘤细胞质量检测等应用具有潜在的应用价值。

　　在植物生物制造过程的代谢监控场景中，基于共振拉曼信号，实现了雨生红球藻中虾青素含量的实时监测，从而示范了单细胞精度的虾青素累积过程细胞工厂代谢状态的监控，并考察了“高光”和“缺氮”等条件对细胞虾青素累积速度及其同步性的影响。其虾青素含量检测速度达～2700 events/min，为目前最高的自发拉曼检测/分选通量。

　　在酵母生物制造过程的代谢监控场景中，基于非共振拉曼信号，示范了油脂酵母中细胞代谢活力、甘油三脂含量、油脂不饱和度等多个关键代谢表型的同步动态监控，进而通过拉曼组机器学习、拉曼组内关联分析（Intra-Ramanome Correlation Analysis，IRCA）等算法，实现了单细胞代谢状态（准确率＞96%）的实时鉴定，以及细胞内代谢物相互转化网络的实时重建。

　　在细菌药敏性的流式快检场景中，基于单细胞中心前期提出的重水饲喂单细胞拉曼药敏原理，以大肠杆菌和多种常见抗生素为例，开发了流式药敏快检技术，并通过与拉曼药物应激条形码（Raman Barcode for Cellular Stress-response，RBCS）、IRCA、拉曼组机器学习等算法，证明该流式药敏快检技术还能实时地判断单菌体精度的药物应激状态、构建细胞内代谢物相互转化网络等，从而揭示细菌-药物互作机制。此外，流式检测大大提高了药敏检测中SCRS取样深度，对于识别群体中通常占比很低的耐药细胞，具有重要的意义。

　　与转录组、蛋白组和代谢物组相比，拉曼组能表征单细胞精度的底物代谢、产物合成、环境应激性、化合物相互转化等关键代谢表型，而具广谱适用、活体、无损、非标记、全景式表型、可分辨复杂功能、快速、低成本、能耦合下游测序、质谱或培养等优势，因此拉曼组是一种更接近于“功能”、更适合于临床、工业等场景的单细胞表型组。

　　为了支撑人体、动植物和微生物拉曼组数据的自动化采集与分析，单细胞中心与星赛生物基于pDEP-DLD-RFC技术，星赛生物即将推出升级版FlowRACS仪器，将大大加速拉曼组平台的推广应用。

　　原文链接：https://doi.org/10.1002/advs.202207497