在抗癌药物研发领域，高通量筛选技术是加速先导化合物发现的核心工具。然而，传统荧光标记方法因细胞毒性、操作复杂性和数据偏差等问题，逐渐被无标记活细胞分析技术所取代。基于计算机视觉、光声成像与阻抗传感的无标记分析模型，通过实时监测细胞形态、生长动力学及死亡特征，为抗癌药物筛选提供了高精度、高效率的解决方案。

一、技术突破：从荧光依赖到无标记解析

传统高通量筛选依赖荧光染料标记细胞核或细胞膜，但荧光标记存在两大缺陷：一是染料可能干扰细胞代谢活性，导致假阳性结果；二是标记过程耗时耗力，且难以长期追踪细胞动态变化。无标记技术通过非侵入性手段直接获取细胞生理信息，成为新一代筛选平台的核心。

1. 计算机视觉与机器学习驱动的形态学分析

比利时学者开发的OrBITS平台，通过卷积神经网络（CNN）解析明视野图像，实现了对类器官生长动力学的无标记监测。该系统在96孔板中自动识别类器官数量、面积及形态特征，结合荧光死亡标记物（如Cytotox Green）进行孔内归一化，消除实验变异。在肺癌类器官筛选中，OrBITS的剂量-反应曲线与ATP检测法（CellTiter-Glo 3D）高度一致，但能区分细胞毒性与细胞抑制反应，提供更深入的机制洞察。

2. 光声显微技术解析蛋白质结构变化

中红外光声显微镜（MiROM）通过检测蛋白质二级结构振动信号，实现单细胞水平、实时监测药物诱导的蛋白折叠变化。在多发性骨髓瘤模型中，MiROM捕捉到蛋白酶体抑制剂（如硼替佐米）处理后细胞内β-折叠结构聚集，与临床耐药性高度相关。该技术仅需少量原代细胞即可完成个性化治疗评估，为复发/难治性患者提供精准用药依据。

3. 阻抗传感技术量化细胞生理功能

RTCA系统通过整合金微电极阵列的细胞培养板，实时监测贴壁细胞引起的阻抗变化，生成细胞指数（Cell Index, CI）曲线。在A549肺癌细胞迁移实验中，RTCA动态追踪细胞浸润过程，发现不同浓度喜树碱处理后细胞迁移速率显著降低，IC50值与荧光法一致，但无需标记步骤。该技术已应用于肿瘤细胞侵袭、药物毒性及免疫细胞杀伤等多场景筛选。

二、应用场景：从基础研究到临床转化

无标记分析模型在抗癌药物研发中展现出三大核心优势：

1. 加速先导化合物发现

中山大学团队利用CRISPR/Cas9文库结合无标记成像，筛选到TRAF6作为PD-L1关键调控因子，并验证硼替佐米对黑色素瘤肺转移的抑制作用。该研究通过无标记分析实现基因型-表型关联，将传统筛选周期从数月缩短至数周。

2. 揭示药物作用机制

哈佛大学nanoPRISM平台结合机器学习，发现脂基纳米颗粒摄入依赖SLC46A3蛋白，为纳米药物递送提供生物标志物。无标记分析通过多参数解析（如细胞形态、迁移速度、死亡模式），揭示药物靶点与信号通路关联，避免“黑箱”筛选。

3. 指导个性化治疗

MiROM技术在新诊断骨髓瘤患者中预测药物敏感性，敏感患者细胞经免疫调节药物处理后β-折叠信号增强，响应比例达53%，而复发患者则无反应。这种无标记生物标志物检测，为临床决策提供实时、微创的评估手段。

三、未来展望：智能化与多模态融合

随着AI与微纳技术的融合，无标记筛选平台正朝着更高通量、更高分辨率方向发展。幻影流式细胞仪（VisionSort）通过结构光激发与Ghost Cytometry算法，实现每小时1000万细胞的高通量分选，同时捕获单细胞形态波形与荧光信号，支持CRISPR文库筛选与基因-表型关联分析。未来，无标记技术将与单细胞测序、空间组学结合，构建“表型-基因型-代谢组”多维度数据库，推动抗癌药物研发进入精准医学时代。

无标记活细胞分析模型通过消除标记干扰、提升数据质量与筛选效率，正在重塑抗癌药物研发范式。从基础研究到临床转化，这一技术为加速新药上市、降低研发成本提供了关键工具，最终将惠及全球癌症患者。