CYTO2024笔记：光谱流式技术应用爆发式增长，新"玩家"入局——纽约阿尔伯特爱因斯坦医学院干细胞流式平台技术总监孙大千

CYTO会议的全体和平行会议报告中，涉及光谱流式技术的非常之多。更让人感兴趣的是光谱流式开始与其它的前沿技术热点相结合，比如自动数据分析，AI技术与影像流式技术等。光谱流式的应用对象则从免疫细胞延伸到了肿瘤细胞，干细胞等等领域。研究的组织类型也从免疫系统扩展到了全身各种器官和组织。

比如剑桥大学 Andrian Liston教授的前沿报告 ”FlowCodes, a flow cytometry based platform for massive in vivo screening”。作者使用48色高维流式染色方案，来分析46种不同组织的免疫特征，以此来研究Treg在组织间的迁移过程。研究产生了天量数据，用人力来分析近乎不可能。于是作者编写了开源软件FlowCode，对数据进行自动设门分析，取得了良好的效果。为了方便大家分享这个工具，作者还发布了软件的二维码，扫码就可以试用。这也是本次会议 的一股热潮，各种工具软件层出不穷，而且都是开源资料，非常有利于技术的推广。

如果说光谱流式技术在几年前，还是令人好奇的新鲜事物，现在它已经走进了大部分学校和研究机构。本次CYTO之前ISAC曾做过全球流式使用情况的问卷调查，用过光谱流式仪的用户已经达到了三分之二。应用的爆发式增长显然激发了仪器厂商的极大热情。

感谢Cytek，总结了光谱流式仪的发展史。在本次CYTO会议上，许多头部企业都宣布推出或即将推出新款光谱流式仪。包括赛默飞，索尼，贝克曼，安捷伦等等。同时，国产流式仪器也在努力赶的过程中，在CYTO上我看到了层浪科技的展位，得知他们也有计划在明年推出自己的光谱流式仪，非常高兴。

竞争的市场是用户的福音，我们可以一起期待百花齐放的春天了。

在这次会议上争论很多的，还有一个非常实际的操作问题，相信有光谱流式经验的伙伴们多半都遇到过。这个问题就是：怎样处理图中这样不理想的光谱解析结果？可以像传统流式一样，手动加上一层补偿吗？如果加补偿的话，应该遵循什么样的标准？倘若加的不对，会不会造成实验结果的误读呢？我和许多同行专家交流过，大家莫衷一是。

——彩蛋环节——

“We can’t. The authors are still fighting with each other now.”

最有趣的是上次CYTO中联合众多资深流式专家，设计并主持流式纠错workshop的Anna Belkina博士，她对于鉴别错误的流式数据有着丰富的经验。我问她什么时候各位大咖能总结出一个SOP，教大家怎样正确的在光谱解析数据上手动附加补偿。她半开玩笑的眨眨眼说 “We can’t. The authors are still fighting with each other now.” 不过，大家还是有一些共识的：首先需要尽一切努力制备正确的单染对照，还要充分的分析自发荧光的影响，这样可以减少光谱解析错误的程度。另外，最好要准备细胞表型已知的阳性对照样品，用来验证染色方案和解析过程的准确性，比如健康人的外周血细胞。还要充分的阅读文献，对于样品中细胞分群应该有的样子有一定的了解，再去手动加补偿，这样才能最大限度的避免误读。如果对于分群的模式毫无概念，贸然去手动加补偿，那就是典型的盲人瞎马，有很大的可能会掉进坑里，得出错误的结论。

【后记】总而言之，光谱流式作为一个强大的研工具，其技术已经发展到了相当的高度。现在的大趋势是向应用的广度和深度方向发展。可以说，光谱流式就像一柄刚刚锻炼成功的神兵利器，光芒耀眼夺目。但是这毕竟是一件新武器，它的创造者和使用者仍在摸索它正确的使用方法，同时在不断探索它能力的边界。如果使用得当，这件神兵能为你破除迷障，打开一片新天地。如果使用不当，造成的恶果也会超过它的前辈。就让我们一起努力，成为能够熟练驾驭这件神兵的剑侠吧，期待它帮助我们打开新世界的大门。