全血細(xì)胞計數(shù)作為臨床檢驗領(lǐng)域中最常用的血液檢驗項目之一,，可實現(xiàn)對血液中白細(xì)胞、紅細(xì)胞和血小板等細(xì)胞子類的識別與計數(shù),，在血細(xì)胞形態(tài)或濃度異常相關(guān)疾病的診斷及療效評估中具有重要的作用,。基于全血細(xì)胞計數(shù)的現(xiàn)場診斷/即時診斷（POCT）有望超越醫(yī)院和檢驗中心等傳統(tǒng)醫(yī)療場所,，進入家庭及采樣現(xiàn)場,，實現(xiàn)個體化健康管理、慢性病管理的疾病檢測模式,，在推動公共健康管理,、智能家庭醫(yī)療、“互聯(lián)網(wǎng)+”智能醫(yī)療等方面具有重大應(yīng)用潛力,。 

中科院微電子所微電子重點實驗室劉明院士團隊聯(lián)合鄭州大學(xué),、鄭大一附院、北醫(yī)三院等多家機構(gòu),，利用“動態(tài)成像、多幀分析”方法,，探索出一種全新的基于智能手機的無標(biāo)記即時檢測方法和小型化血細(xì)胞計數(shù)系統(tǒng),。針對“流動”成像中細(xì)胞沉降導(dǎo)致樣本濃度異于原始樣本濃度、非球形細(xì)胞隨機翻轉(zhuǎn)導(dǎo)致單幀誤識兩個挑戰(zhàn),，提出單細(xì)胞定點旋轉(zhuǎn)及多幀形態(tài)學(xué)關(guān)聯(lián)分析方法,，提高細(xì)胞的識別、計數(shù)準(zhǔn)確率,。 

在微流控芯片方面,，團隊利用交錯擠壓結(jié)構(gòu)實現(xiàn)細(xì)胞單層直線排列，提出基于縮/擴結(jié)構(gòu)的單細(xì)胞定點翻轉(zhuǎn),，仿真分析了寬流速范圍內(nèi)（出口平均流速50~2000 μm/s）芯片功能的有效性及穩(wěn)定性,。在單細(xì)胞識別,、計數(shù)方面，團隊基于軌跡跟蹤的多角度形態(tài)學(xué)關(guān)聯(lián)分析方法,，成功將單細(xì)胞識別平均精度由0.8622提升至0.9934,，可有效剔除細(xì)胞重疊、聚團導(dǎo)致的誤識,、漏識,。在系統(tǒng)性能層面，實現(xiàn)測試通量約為8000個細(xì)胞/分鐘,，樣本濃度一致性極限時長可達(dá)1小時,。在臨床樣本檢測靈敏度及特異性方面，該研究開展了10例雙盲測試及75例臨床患者的大規(guī)模樣本分析驗證,。結(jié)果表明,，POCT設(shè)備與臨床用檢驗設(shè)備（血球儀）的細(xì)胞子類計數(shù)結(jié)果高度一致（R2>0.98），充分驗證了該方法的可行性及POCT設(shè)備在血細(xì)胞濃度異?，F(xiàn)場診斷方面的應(yīng)用潛力,。 

相關(guān)研究成果以“Fully integrated point-of-care blood cell count using multi-frame morphology analysis”為題在生物電子領(lǐng)域頂級期刊《生物傳感器與生物電子學(xué)》（Biosensors and Bioelectronics）上在線發(fā)表。微電子所副研究員張文昌為第一作者及通訊作者,，鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院李婭副主任醫(yī)師及陳冰博士為共同第一作者,，鄭州大學(xué)楊瀟楠教授和美國賓夕法尼亞州立大學(xué)管偉華教授為共同通訊作者。

圖1微流控芯片,、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖及工作流程 

圖2 細(xì)胞成像及跟蹤識別結(jié)果

圖3 臨床實驗結(jié)果

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