多年以后，面对FP7000产品发布会的火爆现场，我会想起九年前中国第一台光谱流式细胞仪在上海装机的那个午后……

　　爱丁堡，一个以追求自由之精神闻名于世的苏格兰城市，今年5月初举行了第37届国际细胞计量学大会——CYTO2024。3000+与会者，80+厂商齐聚爱丁堡国际会展中心，给这座人口不足百万的城市带来一大波人气。每年一届的CYTO大会，都是所有流式细胞仪行业从业者的年度团圆盛会，同时也是细胞分析技术领域趋势的风向标。

　　此次参会过程耳闻目睹亲历，再次深感流式这个领域蓬勃旺盛的生命力，一类又一类创新技术的融入让流式这个品类不断升级淘汰推陈出新；光谱分析、成像分选、AI算法、纳米颗粒检测、无标记分析，乱花迷眼、层出不穷，让流式这个品类在持续繁荣的同时，也变得更加多样化和更加细分。

　　荧光光谱检测技术首先在成像类仪器中被商业化，被应用于流式细胞学检测则最早见于20世纪末。2007年普度大学Paul Robinson获得专利，后由索尼公司获得授权将其商业化，第一款全光谱流式商业化产品即是Sony的SP6800，之后2017年Cytek推出Aurora后来居上，光谱流式由此掀起流式技术变革浪潮。此后兵器谱排行榜几经变换，并有大厂陆续入局，2019年索尼在当年CYTO上发布ID7000性能怪兽；BD于2020年推出Symphony A5，又在2022年发布光谱加图像二合一的分选仪S8；ThermoFisher的Bigfoot乃是收购自Propel Labs于2020年发布的全球首款光谱分选流式Bigfoot。

　　此次CYTO上安捷伦和ThermoFisher均发布其第一款光谱流式分析仪产品，Agilent的Opteon最高配置5激光73检测器，ThermoFisher的Xenith最高配置5激光51检测器。而Sony自去年官宣全光谱分选仪产品FP7000后，终于在今年CYTO上亮相，最高6激光182荧光检测器的配置仍旧在硬件上做到了遥遥领先，与ID7000双剑合璧，力图重新夺回光谱流式兵器谱排名第一的宝座，不出意料地在会场收获超高关注度，无论是展台还是中午的宣讲会都人满为患。

　　Beckman Coulter此次虽未带来光谱产品，也在展台预告发布。令人惊喜的是层浪生物也将发布全光谱流式产品，层浪生物近两年发展势头迅猛，大有坐稳国产流式第一把交椅之势。

　　随着光谱流式在几乎所有头部玩家的产品线中全面开花，可以预见光谱流式将进入白热化竞争，样本处理、荧光试剂、方案配色及数据分析等上下游解决方案也将以此为核心进行迭代优化，用户将迎来光谱流式的应用爆发期，BD已将多色推向50色，Sony、Cytek、Agilent也均有40+色方案展示，但说到底颜色数量的高低更大程度是厂家军备竞赛的一个指标，而对用户来讲还是要看整体使用体验及服务能力。对于这块最肥增量市场的争夺将决定谁能成功跨入第二曲线。

　　可以预测的是，基于传统分光原理的高配多色（20+色）分析仪可能首先被替代；同时肉眼可见的一点，由于光谱流式技术的成熟和更加完善的生态体系将进一步挤压质谱流式的生存空间，

　　（Mass Cytometry）技术逐渐式微，成为小众流派（但不会消亡）。面对光谱流式的燎原之势，Standard Biotools（由原Fluidigm和Somalogic合并而成）在本次展会中祭出50+色胞内染色方案，并称在细胞因子染色方面比光谱流式得到更好的信噪比，而其在展台上将重点更多放在了其质谱成像产品上。

　　成像流式在传统流式的多参数分析基础上增加了基于显微成像的细胞检测能力，旨在克服传统流式无法提供细胞形态学信息的不足之处，目前主要用于分析胞内蛋白核转位、细胞周期、胞吞作用、细胞死亡与细胞自噬、亚细胞结构分析、微生物分析及无标记细胞形态分析等方向。成像流式概念早在上世纪70年代被提出，最早做出商业化努力的公司Amnis在1999年成立，2005年推出第一代产品ImageStream100，曾引起一时轰动，此后产品几经迭代，在成像质量和分析速度上均有所提升。然而期间十余年，成像流式在市场上渐渐沉寂。就仪器应用价值而言，

　　，彼时产品力不足，市场需求发育不全，也导致Amnis公司命途多舛频繁卖身，最终被Cytek收购。

　　CYTO开头的Scientific Tutorial中有一场成像流式介绍，其中对比了2019和2024年在售的成像流式产品，从原来的3款到现在的6款（遗漏了一些，实际至少7-8款）。除BD和ThermoFisher大厂各自的新品之外，还有Deepcell这样乘AI东风而来的新秀。而早就有产品上市的CytoBuoy和横河电机，由于主要专注于水体及环境微生物监测或工业流程颗粒分析等非生命科学领域，一直未在主流市场引起太多关注。

　　虽然ImageStream基于最高60x物镜能够实现较为清晰的细胞成像效果，但CCD成像原理使得其分析速度难以与传统流式相匹敌，也是最为传统流式用户所诟病之处，并且由于成像延迟使得此技术难以被用于细胞分选。于是一系列低延迟快速成像的技术被推到台前，通过光学器件将激光塑形为特定形状（线性排列的多束激光），利用不同光束激发出的信号在时序或频率上存在的差异将其重建为图像。

　　微流控分选仪厂家Nanocellect展出了其去年发布的成像流式细胞分选仪Verlo，在微流控芯片平台上实现了成像细胞分选。其成像原理与BD S8类似，也是利用声光偏振器（AOD）将单激光塑形为流动池处线性排列的多束细小光束，利用时空转换（temporal-spatial transformation）方式实现基于PMT的空间信息检测，以FPGA实现低延迟的图片实时重建、分析及细胞分选。初步上市，性能表现有待市场检验。

　　令人欣喜的是，在成像流式这个赛道上国人也没有缺席。来自华中科大的赵精晶博士在大会做口头报告，详细介绍了正在研发的成像流式平台。基于衍射光学器件（DOE）将激光塑形为点阵光源并采用了极简的信号编码与图像重建方式，在成本经济性、可靠性及可扩展性上均有望比现有商业化产品实现显著提升；还首次展示了基于32PMT的全光谱流式成像。期待能够早日实现商业化，加速新技术的快速普及。

　　美国Deepcell带来基于无标记AI图像实时分析和微流控分选相结合的全新仪器形态。这家从斯坦福大学转化出来的初创企业在产品上采用了在流式用户看来非常颠覆的分析手段，完全摒弃荧光检测，将每个细胞的形态特征解析为115个维度，用AI算法和计算机视觉深入挖掘每个细胞形态特征背后蕴藏的生物学意义，力图建立细胞形态与谱系、功能或状态之间的关联。目前用于疾病表征、干细胞分化研究、基于表型的药物发现等领域。其性能表现拭目以待。

　　此外还能看到在成像设备中已被成熟应用的技术如定量相位成像（Quantitative Phase Imaging，QPI）开始向流式中渗透，会场有一场来自York大学的专题报告，对QPI技术进行了系统介绍，基于QPI的成像应用在无标记活细胞动态实时分析中的能力令人印象深刻。另外还偶然在墙报区撞见了来自香港大学的学者基于QPI和流控实现细胞可变形性分析仪（Deformability Cytometry）。

　　成像流式重回视野中心的或许也离不开近几年空间组学研究的火热，对空间位置及形态学信息的挖掘令研究者重新审视成像流式的应用价值。本次CYTO也不乏空间组学玩家的身影，除Standard BioTools带来Hyperion HT+，还有Canopy、TissueGnostics、Lunaphore以及美天旎等各自带家伙出现在展厅。

　　跟随外泌体、基因治疗及mRNA疫苗研发的浪潮，纳米流式也度过了最初被质疑的阶段，开始被更广泛的采纳和关注。本次CYTO上有两家厂商同时发布自家的纳米流式产品，贝克曼的CytoFLEX Nano以及为度生物。来自美国的Kinetic River也带来自己的纳米流式仪器，也已在全球开始销售。

　　和物理学里存在“测不准”原理一样，作为复杂系统的生物系统受干扰之后导致的不确定性更难捉摸，因此生物学家在研究中也追求对研究对象尽可能少的干扰。荧光类流式仪器工作的底层逻辑是基于荧光种类识别细胞特定标志物，通常借助抗原抗体特异性结合，或特殊荧光素与特定分子的特异性结合（如DAPI染DNA），必需的染色或标记过程常导致说不清道不明的问题，对各种无标记（Label-free）技术的探索由此得到关注。当然，无标记本身不是重点，重点是测什么以及怎么测，只有在对细胞进行足够精细度识别的前提下谈无标记才有意义。

　　：严格来讲前面提到的所有成像流式产品都可做无标记图像分析，Deepcell是其中典型。来自日本的ThinkCyte基于Ghost Cytometry实现无需图像重建的无标记单细胞高分辨形态分析，基于点阵光源激发和AI机器学习模型，帮助研究者探索荧光流式所无能为力的样本类型。

　　：组成细胞的各类大分子都有不同电学特征，本届CYTO Innovation & Technology Showcase三甲之一CytoRecovery公司展示了基于细胞电学特征进行特定细胞群体分选的装置，结合微流控芯片和电子信号，通过电学控制能够将T细胞和B细胞进行分离，实现低损伤无标记的细胞处理。瑞士Amphasys公司在展台展示了阻抗分析流式细胞仪产品，以颗粒阻抗为检测指标，目前主要应用于植物花粉、环境与工业微生物检测等领域。

　　: 如前面提到的Deformability Cytometry，另外其他报告中可见到对细胞弹性或硬度进行检测研究，不过均处在早期研究阶段。

　　，如能实现此目标将可能把流式方法学导向一种新的范式。为了实现目标，AI和计算机视觉是所有厂家无法绕过的手段。Deepcell依赖AI完成细胞形态深度解析，辅以UMAP降维分析。ThinkCyte在提供形态学检测的同时也提供了荧光检测能力，便于研究者利用已知样本进行训练和验证。CytoRecovery目前缺失的电信号特征与细胞身份之间的联系也将可能由AI来辅助补全。

　　AI狂潮正席卷全球，关于AI有一种大胆的论断：所有硬件都将沦为数据生产工具和命令执行工具，而它们的大脑就是AI。从前述Deepcell和ThinkCyte这类产品形态的出现已经可以初见端倪。流式是个强数据需求的领域，对于高维度多模态数据的生成、分析与决策的需求将随着前述硬件技术的革新而加倍增长。受限于个人贫乏的知识背景难以对其中变化做深入探讨，但作为旁观者能够看到，机器学习如今在流式数据分析中已被广泛应用，GPT等大语言模型也被搬上CYTO报告及Workshop的讨论话题中引起热烈讨论，虽然目前在流式中的应用尚有待验证。Innovation&Technology Showcase三甲之terraFlow致力于通过AI大模型去整合已发表文献，试图将免疫表型与生物学意义之间建立直接联系，帮助研究者高效达成科学发现。

　　我常将产品类比为生物：每一个新的物种（全新产品品类）在诞生时都要面临生存环境（市场）的严峻考验，都需要与环境中已经存在且生态位（产品价值主张与目标细分市场）相近的物种（已有产品品类）抢夺生存资源（真实且未被满足的客户需求），唯有在竞争中争得一席之地，这个新物种才可能存活（被持续应用）与繁衍（被广泛采纳并换代升级）。如同生物本身是其遗传物质与生存环境相互作用的结果，产品也是其内含的技术与所处市场环境相互作用的结果。而技术像基因一样自私，产品不过是各种技术的肉身，创新技术的引入如同基因变异或杂交，驱动产品走向多样化，并在市场环境中经历考验与筛选，最终走向繁盛与消亡，存活者各归其位，在被各自用户使用中默默产生价值，推动社会进步，技术由此得以长期生存。与其说人在使用技术，不如说技术在驯化人类。流式这个领域也是一个生态体系，分光流式、光谱流式、流式分选、图像流式、质谱流式等等，这些流式物种走向更高的多样化是个必然趋势。

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