在抗癌藥物研發領域，高通量篩選技術是加速先導化合物發現的核心工具。然而，傳統熒光標記方法因細胞毒性、操作復雜性和數據偏差等問題，逐漸被無標記活細胞分析技術所取代。基于計算機視覺、光聲成像與阻抗傳感的無標記分析模型，通過實時監測細胞形態、生長動力學及死亡特征，為抗癌藥物篩選提供了高精度、高效率的解決方案。

一、技術突破：從熒光依賴到無標記解析

傳統高通量篩選依賴熒光染料標記細胞核或細胞膜，但熒光標記存在兩大缺陷：一是染料可能干擾細胞代謝活性，導致假陽性結果；二是標記過程耗時耗力，且難以長期追蹤細胞動態變化。無標記技術通過非侵入性手段直接獲取細胞生理信息，成為新一代篩選平臺的核心。

1. 計算機視覺與機器學習驅動的形態學分析

比利時學者開發的OrBITS平臺，通過卷積神經網絡（CNN）解析明視野圖像，實現了對類器官生長動力學的無標記監測。該系統在96孔板中自動識別類器官數量、面積及形態特征，結合熒光死亡標記物（如Cytotox Green）進行孔內歸一化，消除實驗變異。在肺癌類器官篩選中，OrBITS的劑量-反應曲線與ATP檢測法（CellTiter-Glo 3D）高度一致，但能區分細胞毒性與細胞抑制反應，提供更深入的機制洞察。

2. 光聲顯微技術解析蛋白質結構變化

中紅外光聲顯微鏡（MiROM）通過檢測蛋白質二級結構振動信號，實現單細胞水平、實時監測藥物誘導的蛋白折疊變化。在多發性骨髓瘤模型中，MiROM捕捉到蛋白酶體抑制劑（如硼替佐米）處理后細胞內β-折疊結構聚集，與臨床耐藥性高度相關。該技術僅需少量原代細胞即可完成個性化治療評估，為復發/難治性患者提供精準用藥依據。

3. 阻抗傳感技術量化細胞生理功能

RTCA系統通過整合金微電極陣列的細胞培養板，實時監測貼壁細胞引起的阻抗變化，生成細胞指數（Cell Index, CI）曲線。在A549肺癌細胞遷移實驗中，RTCA動態追蹤細胞浸潤過程，發現不同濃度喜樹堿處理后細胞遷移速率顯著降低，IC50值與熒光法一致，但無需標記步驟。該技術已應用于腫瘤細胞侵襲、藥物毒性及免疫細胞殺傷等多場景篩選。

二、應用場景：從基礎研究到臨床轉化

無標記分析模型在抗癌藥物研發中展現出三大核心優勢：

1. 加速先導化合物發現

中山大學團隊利用CRISPR/Cas9文庫結合無標記成像，篩選到TRAF6作為PD-L1關鍵調控因子，并驗證硼替佐米對黑色素瘤肺轉移的抑制作用。該研究通過無標記分析實現基因型-表型關聯，將傳統篩選周期從數月縮短至數周。

2. 揭示藥物作用機制

哈佛大學nanoPRISM平臺結合機器學習，發現脂基納米顆粒攝入依賴SLC46A3蛋白，為納米藥物遞送提供生物標志物。無標記分析通過多參數解析（如細胞形態、遷移速度、死亡模式），揭示藥物靶點與信號通路關聯，避免“黑箱”篩選。

3. 指導個性化治療

MiROM技術在新診斷骨髓瘤患者中預測藥物敏感性，敏感患者細胞經免疫調節藥物處理后β-折疊信號增強，響應比例達53%，而復發患者則無反應。這種無標記生物標志物檢測，為臨床決策提供實時、微創的評估手段。

三、未來展望：智能化與多模態融合

隨著AI與微納技術的融合，無標記篩選平臺正朝著更高通量、更高分辨率方向發展。幻影流式細胞儀（VisionSort）通過結構光激發與Ghost Cytometry算法，實現每小時1000萬細胞的高通量分選，同時捕獲單細胞形態波形與熒光信號，支持CRISPR文庫篩選與基因-表型關聯分析。未來，無標記技術將與單細胞測序、空間組學結合，構建“表型-基因型-代謝組”多維度數據庫，推動抗癌藥物研發進入精準醫學時代。

無標記活細胞分析模型通過消除標記干擾、提升數據質量與篩選效率，正在重塑抗癌藥物研發范式。從基礎研究到臨床轉化，這一技術為加速新藥上市、降低研發成本提供了關鍵工具，最終將惠及全球癌癥患者。