机器学习助力微型流控细胞分选取得新进展

细胞分选是诊断和早期干预的关键技术，已从传统方法（如流式细胞术、免疫磁珠分选）发展到微型化的微流控系统。这些系统通过精确的流体动力学控制，在肿瘤细胞分离、单细胞分析和生物标志物检测等方面取得重要进展，但同时也产生了海量成像数据，亟需先进的计算方法来处理。机器学习，特别是计算机视觉和深度学习，凭借自动特征提取、模式识别和实时分类能力，显著提升了分选准确性、加快了诊断速度，并为临床决策提供支持。

本文综述了微流控技术与机器智能的融合。微流控细胞分选技术主要分为主动式和被动式两大类：主动式分选通过外部场（磁场、电场、声场、光镊等）调控实现目标捕获，被动式分选则依赖微结构诱导的流动特性（如确定性侧向位移、惯性微流控、粘弹性微流控）进行无标记分离，二者在诊断灵敏度和通量效率上各具优势。

针对微流控分选的精度瓶颈，机器学习成为核心突破点。传统机器学习方法（如支持向量机、K近邻、逻辑回归等）依赖人工设计特征进行细胞表征，但泛化能力有限；深度学习架构（如卷积神经网络、YOLO框架、残差网络等）通过自主的多层特征提取，能更全面地捕捉细胞异质性，在复杂表型识别中表现更优。二者均在提高分选效率、纯度和临床适用性方面发挥重要作用。

尽管取得进展，该领域仍面临挑战：模型泛化能力不足、软硬件集成复杂、数据质量和数量要求高，以及稀有细胞分选时的回收率波动等。未来方向包括：开发集成分选、检测和单细胞分析的闭环系统，利用大语言模型和多模态融合技术实现微流控参数的自适应优化，推动智能芯片设计与精准医疗的深度结合。