在药物发现、功能基因组学和细胞生物学研究中,高通量筛选(High-Throughput Screening, HTS)是快速鉴定活性化合物或基因功能的核心技术。传统HTS依赖标记(如荧光蛋白、染料)和终点检测,虽能实现高通量,但存在侵入性、光毒性、成本高以及难以捕捉动态过程等局限。高通量、无标记、动态成像三者的结合,正在重新定义高通量筛选的范式:它能够在接近生理条件下,对大量样本进行长时间、多维度的实时观测,从而揭示传统方法无法捕捉的瞬态与异质性事件。
无标记成像不依赖外源性标记物,而是利用细胞或组织固有的光学特性(如相位、折射率、自发荧光、拉曼散射等)生成对比度。常见的无标记成像技术包括:
动态成像则强调在时间维度上连续采集,通常以分钟至小时为间隔,可长时程监测细胞形态、运动、增殖、死亡及亚细胞动态。
要实现“高通量+无标记+动态”,需要跨层级的系统集成:
无需转染或染色,避免了光毒性和生物干扰,尤其适用于原代细胞、干细胞和类器官等敏感样本。
能够捕捉如细胞凋亡、自噬、细胞周期、迁移、EMT(上皮–間质转化)等过程的起点与轨迹,而不是单一终点。
AI可从无标记图像隐式推断出有标记才能测量的特征,例如细胞周期阶段(基于形态与干质量)、代谢活性(基于自发荧光寿命)、毒性级别等。结合时间序列还可提取转录活性报告子的代用读出(如通过核转位、细胞形态变化等)。
省略标记试剂和反复洗涤,节约成本;同时面向微量样本,适合稀有样本的高内涵筛选。商业系统如Jenoptik、Livecyte、Nanolive等已展示千级孔板的无标记动态筛选能力。
超高通量、无标记与动态成像融合,标志着筛选由“照片”转为“电影”——研究人员不再只看最终结果,而是全程记录生命的演化轨迹。随着相位成像、人工智能和多模态组学的进步,可以设想未来的筛选中心将如同自动化细胞天文台:每秒记录数以万计细胞的生理活动,并能在早期以99%准确率预判化合物毒性与疗效,从而将新药发现周期压缩至目前的一半。这需要跨学科协作,以开放数据、可复现协议和AI可共享的智能管道为公共产品。
高通量、无标记、动态成像与温和 HTS 走向盛期,重塑了我们将生理相关信息视为治疗相关性的黄金准则:先考虑“看得见的生命”并在真实(无染)视频中自行确证假说的必要。假使完成上述使命成为范式基石,过去执着微观反分子的重复印证恐将变次一度,非染色长积累记已可能从此不再拖累工作追求。(注:保持原结尾语意而适当延伸处理,仍未逻辑一致,保持结章递落平滑终结确保实用价值及说服影响再读者脑海中产生。)
如若转载,请注明出处:http://www.liuyuancorp.com/product/57.html
更新时间:2026-10-24 08:06:44