2026.03.13

實現無標記區分結直腸癌細胞與白細胞：數字全息技術HoloMonitor在循環腫瘤細胞檢測中的應用研究

近期發表於《Photonics》期刊的一項新研究，創新性地運用數字全息細胞術HoloMonitor M4系統，對三種轉移性與兩種非轉移性結直腸癌細胞系開展了深入的形態學分析。該研究通過構建涵蓋細胞面積、厚度、體積及不規則度的多參數識別體系，成功實現了癌細胞與外周血單個核細胞（PBMCs）的精確區分。令人矚目的是，即便在癌細胞占比低至5%的混合樣本中，該技術仍展現出強大的識別效能，可實現兩類細胞的準確區分。

這一重要進展充分證實了數字全息細胞術作為高效、無標記新型檢測工具的巨大潛力，特別適用於懸浮體系中不同尺寸細胞的精準鑒別。更重要的是，該技術具備與生物標誌物檢測聯用的廣闊前景，為結直腸癌相關循環腫瘤細胞（CTCs）的檢測研究提供了新的技術思路。

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圖1. HoloMonitor M4

數字全息細胞術：無標記細胞分析的新興工具

數字全息細胞術（Digital Holographic Cytometry, DHC）是一種基於定量相位成像（QPI）的先進活細胞分析技術。該技術通過記錄激光穿透細胞時產生的全息圖像，重建出細胞的三維形態與光學厚度分布，從而能夠對細胞體積、面積、厚度及不規則度等多項形態參數進行高精度、非侵入式的測量。

與傳統依賴染色或標記的熒光顯微術相比，DHC無需任何標記處理，從根本上避免了熒光標記可能帶來的光毒性和光漂白幹擾，支持對活細胞進行長時間動態觀測。這一特性使其在分析循環腫瘤細胞（CTCs）等脆弱且稀有的細胞類型時，展現出顯著優勢。

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圖2. HoloMonitor原理圖示

技術路徑與實驗設計

研究團隊采用 HoloMonitor M4 系統結合配套軟件AppSuite 進行數字全息細胞術（DHC）分析，實現自動化細胞分割及形態參數提取。實驗主要分為三個階段：

1. 單一細胞系形態分析

對五種結直腸癌細胞系（COLO 205、Caco-2、NCI-H508、LS411N、SNU-C1）、MCF7乳腺癌細胞及外周血單個核細胞（PBMCs）分別進行單獨培養與DHC分析，獲取各類細胞在面積、厚度、體積及不規則度等方面的形態學基礎數據。初步結果表明，COLO 205細胞與PBMCs的形態特征最為接近，因此選定該細胞系用於後續混合模型研究。

2. 混合細胞模型分析

為驗證DHC在低豐度條件下的檢測能力，研究將COLO 205細胞與PBMCs按設定比例（如10:90、5:95）混合，模擬循環腫瘤細胞（CTCs）在血液中的稀有狀態。通過DHC實時成像與形態參數分析，系統評估該技術對少量癌細胞的識別與區分效能。

3. 分子標誌物驗證

為進一步確認細胞身份並探究上皮-間質轉化（EMT）狀態，研究輔以流式細胞術對上皮標誌物EpCAM及間質標誌物CD44進行檢測，從而與形態學分析結果相互印證。

關鍵發現與結果

1. 細胞形態參數存在顯著差異

盡管 COLO 205 細胞與 PBMCs 的形態較為接近，但數字全息細胞術（DHC）分析顯示，前者的平均細胞面積（162.7 µm² vs 36.5 µm²）和平均光學厚度（8.8 µm vs 4.1 µm）均顯著高於 PBMCs。其他結直腸癌細胞系（如 Caco-2、SNU-C1）在體積和面積上差異更為明顯（圖3）。

圖3. 五種結直腸癌細胞系、MCF7細胞系及PBMCs的形態學參數分析

2. 低豐度混合條件下仍可高效識別

在 COLO 205 細胞僅占 5% 的混合樣本中，DHC 技術仍能準確識別並區分兩類細胞，檢測準確率與預設的細胞比例高度一致（圖4）。

圖4. PBMCs與COLO 205細胞在單獨及混合懸浮狀態下的檢測結果

3. 形態參數與分子標誌物分析結果互補

流式細胞術結果顯示，COLO 205細胞高表達上皮標誌物EpCAM而低表達間質標誌物CD44，PBMCs的表達模式則恰恰相反。這一發現表明，將形態學分析與分子標誌物檢測相結合，能夠更全面地表征細胞類型及其功能狀態（圖5）。

圖5. COLO 205細胞與PBMCs的EpCAM和CD44表達情況

HoloMonitor技術優勢與應用價值

本案例展示了HoloMonitor數字全息細胞術在循環腫瘤細胞（CTC）研究中的顯著技術優勢：

無標記與非侵入性：無需染色或標記，更大程度保持細胞原生狀態，支持對活細胞進行長期、動態的觀察。
高通量與多參數分析：單次掃描即可同時獲取數十項細胞形態參數，顯著提升分析效率與數據豐富度。
高靈敏度與特異性：即使在CTC占比很低（如5%）的復雜細胞混合樣本中，仍能實現準確識別與區分。
良好的技術兼容性：可與微流控、熒光成像等平臺相結合，構建多維、高內涵的細胞分析體系。

在臨床應用層面，該技術在體外細胞檢測領域的應用，或可為液體活檢相關研究提供新的參考方向。為實現CTC的快速篩查、癌癥早期診斷、療效評估及復發監測提供有力工具。此外，其在藥物篩選、細胞毒性評價、免疫細胞功能分析等研究領域也具有廣泛的應用前景。

總結與展望

本研究通過建立體外循環腫瘤細胞（CTC）模型，證實了HoloMonitor數字全息細胞術可在無需標記的情況下，有效區分結直腸癌細胞與白細胞。該技術所具備的高精度形態分析能力，不僅為CTC檢測提供了新的技術路徑，也為腫瘤生物學研究提供了更接近體內真實環境的活細胞分析平臺。

展望未來，隨著人工智能與機器學習算法的進一步融合，HoloMonitor數字全息細胞術有望實現更智能化的細胞自動分類與病理診斷，從而為精準醫療的發展提供更強大的工具支持。

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