基于光致电泳技术的单细胞表型分析：为生殖疾病诊断带来新曙光

研究人员为解决多因素细胞缺陷难以准确早期表征的问题，开展基于光致电泳（ODEP）的单细胞表型研究，发现该技术可区分不同患者的子宫内膜基质细胞，有助于临床诊断。

　　

生殖健康研究新突破：单细胞分析助力生殖疾病诊断

在生命科学领域，细胞就像一个个神秘的 “小宇宙”，它们的细微变化都可能影响着生命的进程。对于一些复杂的疾病，尤其是涉及细胞层面的病理改变，准确且早期地了解细胞的特征变得至关重要。然而，由于遗传、环境和生活方式等多种因素相互交织，具有多因素性质的细胞缺陷很难被精准、及时地刻画出来。

在生殖医学领域，这一难题尤为突出。复发性生殖失败（RRF），包括复发性植入失败（RIF）和不明原因复发性流产（uRPL），严重困扰着众多渴望生育的家庭。RIF 是指多次体外受精（IVF）尝试中，优质胚胎却无法成功植入子宫；uRPL 则是指在妊娠 24 周前发生 2 次或更多次流产，且常规临床检查找不到明确病因。这两种情况都与子宫内膜功能障碍密切相关，但目前缺乏有效的早期诊断工具，现有的诊断方法往往耗时、昂贵，难以满足临床需求。

为了攻克这些难题，来自国外研究机构的研究人员开展了一项极具创新性的研究。他们巧妙地将光致电泳（Optically-induced Dielectrophoresis，ODEP）、微流控技术、活细胞成像和机器学习等前沿技术相结合，构建了一个用于单细胞表型分析的机器人微操作和分析系统。相关研究成果发表在《Cyborg and Bionic Systems》上。

研究人员运用的主要技术方法包括：首先，利用 ODEP 技术，通过非均匀电场对细胞进行操控和测量。在实验中，细胞在由 ODEP 产生的非均匀电场作用下会产生运动，研究人员记录并分析这些运动。其次，结合微流控技术，为细胞提供稳定的实验环境，实现细胞的捕获、测量和连续流动分析。再者，借助活细胞成像技术，对细胞在电场中的动态变化进行实时观察。最后，运用机器学习算法对大量的细胞数据进行分析和分类，从而区分不同状态的细胞。研究样本来自 9 位处于月经周期中期分泌期的患者，这些患者被分为生育组、RIF 组和 uRPL 组。

下面让我们来看看这项研究的主要结果：

1. 细胞电动力学响应的提取：通过跟踪细胞质心的轨迹，研究人员发现细胞在不同 ODEP 频率下会呈现出振荡运动。这种运动在二维平面上沿 x 和 y 方向的分量对于后续基于小波散射变换（Wavelet Scattering Transform，WST）的频谱分析十分关键，反映了细胞的电动力学特征。
2. 细胞变形和取向的电动力学响应提取：研究人员成功提取了细胞运动区域，进而分析细胞的局部变形和取向。结果显示，局部变形和取向的向量场随时间变化，且与外部电场的空间分布有关，这些信息为细胞表型分析提供了重要补充。
3. 比较分析及局部变形对准确性的贡献：研究表明，综合考虑细胞质心运动和细胞变形、取向信息的组合方法，在分类性能上优于仅基于细胞质心运动的方法。随着分析细胞数量的增加，组合方法的平衡准确率可提高到 0.98（0.05），而仅基于质心的方法准确率仅为 0.82（0.05）。
4. 选定描述符的可解释性和单个患者的分类特征：研究确定了 14 个最具代表性的描述符，其中局部变形的峰度（Kθ）和近似熵（ApEnθ）对分类模型贡献显著。例如，ApEnθ 在区分 uRPL 与其他类别时发挥了关键作用，其 AUC（uRPL 与所有类别比较） = 0.81，AUC（uRPL 与 RIF 比较） = 0.86。
5. 基因和蛋白质表达分析：研究人员对 NOTCH1、GLUT3 和 EGFL7 等基因进行了表达分析，发现这些基因在生育组、RIF 组和 uRPL 组中的表达存在差异。例如，NOTCH1 在 RIF 和 uRPL 患者中的表达下调，这一结果通过蛋白质印迹分析得到了进一步证实。

研究结论表明，基于 ODEP 的机器人系统能够为单细胞表型分析提供有价值的信息，特别是在植入缺陷方面。该系统通过收集细胞的电动力学响应，结合机器学习技术，有效区分了不同患者的子宫内膜基质细胞，为生殖疾病的诊断提供了新的思路和方法。

在讨论部分，研究人员指出，局部细胞变形和取向的信息为细胞电动力学分析提供了重要补充，这表明细胞的可塑性在生物学过程中起着重要作用。此外，研究中发现的基因表达差异可能导致细胞的膜结构、电荷和机械性能改变，进而影响细胞的电动力学行为。不过，这项研究也存在一定的局限性，如患者队列数量有限。未来，研究人员计划升级机器学习模型，以处理更大规模和更多样化的数据，进一步推动该技术在临床实践中的应用。

总的来说，这项研究为生殖疾病的诊断开辟了新的道路，有望在未来的临床实践中帮助医生更准确地诊断和治疗生殖疾病，为众多患者带来希望。它不仅展示了多技术融合在生命科学研究中的巨大潜力，也为后续研究提供了重要的参考和借鉴。相信在未来，随着研究的不断深入，基于 ODEP 的单细胞分析技术将在生殖医学乃至更广泛的生命科学领域发挥更大的作用。