“工欲善其事，必先利其器”，這句流傳千年的智慧箴言，在AI浪潮席卷醫(yī)療領(lǐng)域的今天，依然擲地有聲。當(dāng)人工智能開始重構(gòu)臨床診斷的邏輯，當(dāng)精準(zhǔn)醫(yī)療成為醫(yī)患共同的追求，我們不禁要問(wèn)：什么樣的檢測(cè)儀器平臺(tái)，才能成為AI時(shí)代臨床轉(zhuǎn)化的“利器”？今天，我們就來(lái)聊聊被嚴(yán)重低估的“潛力股”
——高通量液相芯片（流式熒光技術(shù)）
高通量液相芯片技術(shù)最早出現(xiàn)于上世紀(jì)90年代，它將不同熒光編碼的微球與流式檢測(cè)分析技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)一個(gè)樣本、多個(gè)指標(biāo)的同步檢測(cè)，徹底打破了傳統(tǒng)單指標(biāo)檢測(cè)的局限，這種“并行處理”的思路，在當(dāng)時(shí)堪稱診斷技術(shù)的革命。（技術(shù)介紹詳見：鏈接--一顆小微球的獨(dú)白~2分鐘動(dòng)漫帶你了解液相芯片技術(shù)！）
憑借其技術(shù)優(yōu)勢(shì)，液相芯片一度占據(jù)全球多重檢測(cè)市場(chǎng)的主要領(lǐng)導(dǎo)地位，在科研領(lǐng)域風(fēng)光無(wú)限。然而，在面向臨床轉(zhuǎn)化的賽道上，過(guò)去的20~30年，化學(xué)發(fā)光、傳統(tǒng)流式都取得令人矚目的高速發(fā)展，相較之下，流式熒光就顯得有點(diǎn)“年老色衰”。其實(shí)國(guó)內(nèi)多數(shù)有點(diǎn)歷史的IVD企業(yè)及一些專業(yè)研究機(jī)構(gòu)過(guò)去都曾考慮過(guò)基于液相芯片的應(yīng)用轉(zhuǎn)化，然郎有意而妾無(wú)情，要授權(quán)先交錢（專利費(fèi)），要轉(zhuǎn)化還得交錢（銷售提成），硬生生的錯(cuò)過(guò)發(fā)展的最好年華。
當(dāng)很多人將目光聚焦于高通量測(cè)序(NGS)、質(zhì)譜(MS)、等位延伸(PEA)等“高精尖”技術(shù)平臺(tái)時(shí)，液相芯片正以“低調(diào)務(wù)實(shí)”的姿態(tài)，成為臨床轉(zhuǎn)化的“隱形推手”。它的核心優(yōu)勢(shì)在于實(shí)現(xiàn)了科研到臨床的無(wú)縫銜接，堪稱診斷技術(shù)“上得廳堂、下得廚房”的多面手。1
生物標(biāo)志物的發(fā)現(xiàn)與驗(yàn)證，是精準(zhǔn)醫(yī)療的核心環(huán)節(jié)，但很多在科研中被證實(shí)有效的標(biāo)志物，卻難以落地臨床——要么檢測(cè)成本太高，要么檢測(cè)效率太低。流式熒光技術(shù)恰好解決了這個(gè)痛點(diǎn)。它可以同時(shí)檢測(cè)數(shù)十甚至上百種生物標(biāo)志物，既滿足了科研階段“高通量篩選”的需求，又能通過(guò)優(yōu)化試劑組合，適配臨床“多指標(biāo)聯(lián)合診斷”的場(chǎng)景。比如在腫瘤早篩領(lǐng)域，科研人員通過(guò)該技術(shù)篩選出一組腫瘤相關(guān)蛋白標(biāo)志物，隨后無(wú)需更換檢測(cè)平臺(tái)，就能直接開發(fā)出臨床用診斷試劑盒，大大縮短了轉(zhuǎn)化周期。
高精尖的技術(shù)平臺(tái)往往需要昂貴的采購(gòu)成本及維護(hù)成本，并且對(duì)使用者的專業(yè)要求也比較高。這對(duì)于以第三方醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)為主（業(yè)務(wù)占比30%-60%）的歐美國(guó)家比較適用，而中國(guó)超過(guò)90%以上的臨床檢驗(yàn)均在院內(nèi)開展，樣本相對(duì)分散，使用者背景層次不齊，推廣受限。液相芯片干得多（節(jié)約儀器試劑位，開展更多的檢測(cè)項(xiàng)目），“吃”的少（免疫原料比發(fā)光省60%，還節(jié)約耗材），效率還賊高（重?cái)?shù)越多，檢測(cè)速度越快，報(bào)告時(shí)間更短）。更重要的是，經(jīng)過(guò)自主國(guó)產(chǎn)化的技術(shù)迭代，液相芯片不僅儀器與微球原材料成本已大幅降低，還可以實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)檢測(cè)，使用場(chǎng)景不再僅限于大三甲醫(yī)院，基層醫(yī)院也能用得起、用得好，真正實(shí)現(xiàn)技術(shù)普惠。
人工智能的爆發(fā)，將為醫(yī)療診斷帶來(lái)顛覆性變革，但AI診斷模型的核心，離不開“數(shù)據(jù)、算力、算法”這三要素——其中，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是大模型的“燃料”，而液相芯片技術(shù)，正是AI診斷燃料庫(kù)的核心供應(yīng)商。
AI模型的精準(zhǔn)度，取決于數(shù)據(jù)的維度與規(guī)模。傳統(tǒng)單指標(biāo)檢測(cè)只能提供“點(diǎn)狀”的有限數(shù)據(jù)，難以支撐AI進(jìn)行復(fù)雜的模式識(shí)別；而液相芯片技術(shù)的高通量特性，能為AI模型提供“面狀”的多維數(shù)據(jù)。比如在心血管疾病診斷中，它可以同時(shí)檢測(cè)炎癥因子、心肌標(biāo)志物等數(shù)十種指標(biāo)，這些數(shù)據(jù)共同構(gòu)成了患者的“心血管健康畫像”，AI通過(guò)學(xué)習(xí)這些多維數(shù)據(jù)，就能建立更精準(zhǔn)的疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型。
“垃圾數(shù)據(jù)進(jìn)，垃圾模型出”，AI診斷最怕的就是數(shù)據(jù)失真。液相芯片技術(shù)的一大優(yōu)勢(shì)，就是可以設(shè)計(jì)“管內(nèi)質(zhì)控”——在同一反應(yīng)體系中加入質(zhì)控微球，實(shí)時(shí)監(jiān)控檢測(cè)全過(guò)程，確保每個(gè)指標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果都真實(shí)可靠。這種“自帶質(zhì)控”的特性，從源頭保障了AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，讓AI模型的診斷結(jié)論更具臨床說(shuō)服力。
當(dāng)流式熒光的“多維數(shù)據(jù)”遇上AI的“智能算法”，已經(jīng)催生出一批極具臨床價(jià)值的診斷產(chǎn)品，在心血管疾病、腫瘤、感染性疾病等領(lǐng)域嶄露頭角。1
心血管疾病的突發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，一直是臨床難題。美國(guó)Prevencio公司將液相芯片技術(shù)與AI算法結(jié)合，開發(fā)出了一系列的AI診斷模型。其中，HART CVE模型通過(guò)檢測(cè)NT-proBNP、 KIM-1、OPN、TIMP-1四種生物標(biāo)志物，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，預(yù)測(cè)患者1年內(nèi)心肌梗死、中風(fēng)或心源性死亡風(fēng)險(xiǎn)；HART CADhs模型基于肌鈣蛋白、腎損傷分子-1和脂聯(lián)素3個(gè)生物標(biāo)志物，并納入年齡、性別、冠狀動(dòng)脈介入史等臨床變量，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建個(gè)體化風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，主要用于阻塞性冠狀動(dòng)脈疾病的診斷，目前已獲FDA突破性設(shè)備認(rèn)證。
結(jié)直腸癌早診早治可以大大提高患者的生存率，但現(xiàn)有診斷技術(shù)面臨諸多短板，如結(jié)腸鏡為侵入性技術(shù)，依從性差；FOBT/FIT檢測(cè)相對(duì)方便，但靈敏度和特異性不足；基于Septin-9的甲基化檢測(cè)是目前早篩的熱門靶點(diǎn)，但單個(gè)基因的早期篩查往往靈敏度相對(duì)不足。New Day公司的ColoPlex PLUS診斷模型，通過(guò)檢測(cè)血液樣本Septin-9甲基化及多個(gè)血清蛋白標(biāo)志物，結(jié)合AI算法對(duì)標(biāo)志物數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析，檢測(cè)特異性90%、靈敏度84%，為結(jié)直腸癌早發(fā)現(xiàn)、早治療提供了有效手段。
膀胱癌是全球第十大常見惡性腫瘤，術(shù)后復(fù)發(fā)比例高達(dá)77%。Nonagen Bioscience公司的Oncuria診斷模型，基于液相芯片技術(shù)同時(shí)檢測(cè)尿液樣本中的10種蛋白質(zhì)標(biāo)志物，并通過(guò)采用不同權(quán)重算法，將生物標(biāo)志物水平轉(zhuǎn)換為綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，檢測(cè)特異性93%、靈敏度93%，適用于膀胱癌的輔助診斷及復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，目前已獲FDA突破性設(shè)備認(rèn)證。
總結(jié)與展望：技術(shù)融合催生診斷新生態(tài)
高通量液相芯片，從進(jìn)口品牌獨(dú)家壟斷，到自主國(guó)產(chǎn)后來(lái)居上；從科研領(lǐng)域的象牙白塔，到AI時(shí)代的數(shù)據(jù)核心，其發(fā)展歷程恰好印證了臨床轉(zhuǎn)化的核心邏輯——真正有價(jià)值的技術(shù)，既要“頂天”（緊跟技術(shù)前沿），更要“立地”（貼合臨床需求）。
未來(lái)，隨著國(guó)產(chǎn)液相芯片技術(shù)平臺(tái)的不斷普及，AI算法的不斷融合，在這場(chǎng)技術(shù)融合的浪潮中，我們有理由相信，高通量液相芯片這個(gè)曾經(jīng)“被低估”的技術(shù)平臺(tái)，將成為AI時(shí)代臨床轉(zhuǎn)化的核心引擎，為精準(zhǔn)醫(yī)療的落地提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。
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