在生命科学研究中，显微镜让我们看见细胞，流式细胞术让我们快速检测细胞，单细胞测序让我们读取细胞内部的分子信息。
但在药物发现、细胞治疗开发和细胞工程中，真正的难题正在从"看见细胞"，转向另一个更关键的问题：
在数万、数十万甚至数百万个细胞中，如何找到那个真正有功能价值的细胞？
它是否分泌了高亲和力抗体？是否具备稳定高产能力？能否有效杀伤靶细胞？被识别之后能否保持活性并被完整回收？功能表现能否和后续测序结果一一对应？
这些问题共同指向一个更高阶的技术需求：在单细胞尺度上，把活细胞操控、微环境控制、功能观察、目标筛选和下游分析连接成一个闭环。
近期，由追光生物联合创始人、首席科学家张帅龙教授领衔，多位国际学者共同完成的一篇综述论文《Optoelectronic Tweezers Meet Microfluidics: A Powerful Approach for Micromanipulation and Biochemical Analysis》在国际权威期刊Applied Physics Reviews上发表。
原文链接：https://doi.org/10.1063/5.0320956
这篇综述系统梳理了光电镊（OET）技术自 2005 年提出以来的发展脉络，重点讨论了它如何与三类微流控平台结合，并指出随着新型光导材料、AI 视觉控制、自动化液滴处理和一次性芯片制造技术的发展，OET 微流控系统正在从实验室原型走向可标准化、可自动化、可商业化的智能生命科学平台。
一、单细胞精准操控的等待，本质上是一个工程问题
把现代生物医药研发的核心瓶颈拆开看，很多关键流程在底层是同一件事：对单个细胞做精确、温和、可重复的操作。
抗体发现需要从百万级B细胞群中找到能分泌目标抗体的少数克隆，传统流程通常要2到3个月，依赖大量人工分选、培养和功能验证。细胞株开发需要从混合细胞群中筛选出高活力、高生产率的单克隆细胞，每一步都涉及单细胞分离、扩增和稳定性验证。细胞治疗（包括 CAR-T 等自体细胞产品）需要从患者血样中分离 T 细胞，再完成激活、基因改造和扩增，制造周期普遍在4到6周量级，单次治疗费用在数十万至上百万人民币之间。
这些场景的共同点是：真正耗时的，是一个高度依赖人工、洁净环境、批次管理和物流协同的细胞操作系统。瓶颈的本质是工程问题。要缩短周期、降低成本、提升一致性，必须把整套细胞操作流程从"人在洁净车间里手动完成"重新设计成"封闭仪器内自动完成"。
要做到这一点，需要四样东西同时到位：一种能温和操控活细胞的底层技术，一个能承载培养、反应和检测的微环境，一套能识别细胞状态并实时决策的软件系统，以及可大规模使用的低成本一次性芯片。
光电镊（OET）微流控平台的战略价值，正在于它把这几件事连接了起来。
图1：单细胞操控驱动的多场景应用
二、让光从执行者变成控制开关
1987年，Arthur Ashkin用聚焦激光实现了对病毒和细菌的光学捕获，后来被称为光镊（Optical Tweezers, OT），Ashkin 也因此获得 2018年诺贝尔物理学奖。光镊通过光学梯度力实现对微小颗粒的捕获和移动，极其精密，但需要较高光功率密度，对敏感活细胞可能带来局部热效应和光损伤。
2005年，UC Berkeley 的 Ming C. Wu 团队提出了光电镊技术，其最关键的突破是改变了光在操控过程中的角色。
在OET中，光不再直接承担机械操控任务。它照射在光导半导体材料上，局部改变材料电导率，从而在液体中形成可编程的"虚拟电极"。真正作用于细胞的力，来自交流电场诱导出的介电泳力。光负责"指定位置"，电场负责"完成操控"。
这个变化极其重要。OET可在远低于传统光镊的光功率密度下实现微纳尺度操控，同时保持纳牛顿级操控力和较好的生物兼容性。更重要的是，OET天然适合并行化。借助DMD（Digital Micromirror Device，数字微镜器件），一束光可以被投影成成千上万个独立图案，每个图案对应一个虚拟电极。只要软件能控制图案，细胞操控就可以从单点操作扩展到大规模并行操作。
这就是OET的底层价值：把单细胞操控从串行式、强依赖人工经验的过程，转化为可编程、可并行、可自动化的工程过程。
图2：OET设备结构与原理示意，包括 DMD投光、ITO顶/底电极、光导层、ODEP力示意和组装实物。（选自原文图2）
三、把流体环境纳入控制系统
然而，只有OET还不够。生命科学实验处理的对象，往往存在于培养基、缓冲液、液滴和复杂生化反应体系中的活细胞。真正的细胞操作，需要同时控制细胞的位置和细胞所处的流体环境。
综述将OET与微流控的结合分为三类范式。
第一类是 OET 与通道式微流控结合。
细胞随层流在微通道中连续通过，OET在特定区域通过动态光场对目标细胞施加力，将其导向侧通道或收集区域。适合连续流分选、稀有细胞捕获等高通量场景。
第二类是 OET 与数字微流控（DMF）结合。
DMF通过电润湿效应操控离散液滴，每个液滴就是一个微型反应器。OET 加入后，可以在液滴内部进一步操控细胞或颗粒。适合多步骤生化反应、单细胞封装、核酸扩增和高通量功能筛选。
第三类是 OET 与光电润湿（OEW）结合。
OEW让光直接参与液滴运动控制，在连续光导表面上形成可重构的"虚拟电极"，驱动液滴移动、合并、分裂和混合。与固定电极阵列相比，OEW的几何自由度更高，对未来柔性、便携式微流控设备具有启发意义。
三条技术路线分别解决不同尺度的问题，共同指向一个趋势：微流控系统正在从"固定芯片结构"走向"可编程流体操作系统"。
图3：OET与微流控集成的整体架构图，覆盖三种范式、应用场景与商业化方向。（选自原文图1）
四、卡点：生理缓冲液问题，是技术瓶颈，也是产业分水岭
OET技术具备强大的单细胞操控能力，但放进真实临床和细胞治疗工业场景，一个关键物理问题会立刻出现：生理缓冲液中的高电导率问题。
活细胞需要接近生理条件的培养环境。PBS、培养基等体系中含有大量离子，电导率较高。而OET的操控依赖光导层、液体介质和交流电场之间的阻抗匹配。当液体电导率过高时，一方面液体整体阻抗过低，外加电压难以有效分配到液体层中；另一方面高离子强度会压缩 Debye 长度，在固液界面形成致密双电层，屏蔽电场，使有效电场被显著削弱。
结果是OET的介电泳力明显下降。这对真实生理样本来说，是决定技术能否进入临床与工业应用的核心边界。
图4：双电层屏蔽效应示意图
当前主要有两类解决路径。
改液体： 将高电导率缓冲液替换为低电导率、等渗的糖醇类体系（如蔗糖、甘露醇）。短时操控中可恢复有效电场，但非生理环境不适合长期培养或复杂功能分析。
改器件： 采用光电晶体管型OET结构，通过多层半导体架构增强局部光导增益，使系统在高电导率介质中仍能维持有效ODEP力。代价是芯片结构更复杂，制造难度和成本更高。
谁能在高电导率、生物兼容、低成本、可量产之间找到工程平衡，谁就更接近OET从实验室走向临床和工业平台的关键门槛。
五、智能单细胞平台的三块拼图：材料、AI 与一次性芯片
OET微流控平台的工程化，来自三条技术曲线的交汇：新型光导材料、AI 控制系统和低成本一次性芯片。三者共同决定了这项技术能否从实验室装置走向稳定、可复制、可商业化的智能平台。
第一块拼图：光导材料的代际升级。
光导材料的代际升级。 过去二十年，OET的代表性材料是氢化非晶硅（a-Si:H），工艺成熟、性能稳定，但在高电导率生理液体中面临阻抗匹配和界面屏蔽问题。下一代候选材料中，二维半导体（MoS₂、WSe₂）具有可调带隙和较高载流子迁移率，金属卤化物钙钛矿拥有优异的光吸收性能，但在水相体系中的稳定性仍需有效封装和钝化策略。新材料的想象力很大，但从实验材料走向临床耗材，可靠性和规模制造问题仍待解决。
第二块拼图：AI 控制系统的升级。
AI 控制系统的升级。 综述将 AI 在OET微流控平台中的作用分为三个层次。操作层 AI 让系统看得见、找得到、动得准，包括机器视觉识别和路径规划算法。分析层 AI 让系统能直接从芯片图像中判断细胞状态、分泌行为和实验终点，降低对人工判读的依赖。设计层 AI 让研究者给出目标函数（如提高分选纯度、降低试剂消耗），AI 在微通道结构和控制策略中寻找更优解。这一层仍处于早期，但可能改变微流控芯片的研发方式。
图5：AI 集成的 OEW 液滴控制系统，包括 AI 识别、路径规划、多液滴并行 LAMP 检测。（选自原文图10 (e-f)）
第三块拼图：低成本一次性芯片。
临床诊断和细胞治疗都要求严格避免交叉污染，一次性耗材几乎是必选项。综述指出，未来 OET 芯片需要借鉴柔性电子和印刷电子的制造范式，例如溶液加工、喷墨打印、roll-to-roll 工艺和低成本聚合物基底。只有当芯片从"高端工艺件"走向"规模化耗材"，OET微流控平台才具备临床和工业应用的经济基础。
图6："材料 × AI × 一次性芯片"三者共同构成智能单细胞平台
六、走向精准医疗：基因组、蛋白组、细胞系统三个落地维度
把前面的技术拼图收回到具体应用，我们就可以看到一个清晰的三层视角。OET微流控平台在精准医疗中的落地，可以按基因组、蛋白组、细胞系统的递进顺序展开。
基因组层：
核心问题是细胞异质性。临床样本中真正决定疾病演进和治疗响应的，往往是少数稀有细胞（循环肿瘤细胞、特定免疫亚群等）。OET在这一层的角色是高保真"前端分选器"，借助 AI 视觉从复杂样本中识别目标细胞，通过低损伤、无标记方式将其分离，为下游单细胞测序提供高纯度、高活性的输入。
蛋白组层：
基因组数据是静态的，蛋白组层提供动态功能信息。OET系统可以将单个细胞封装在皮升级液滴中，对其分泌蛋白进行实时定量分析，直接读出细胞功能和药物响应。这是 OET微流控目前商业化最成熟的方向。
细胞系统层
到了这一层，OET开始用于合成与干预。研究者可以利用 AI 控制的 OET在芯片上精确组装多细胞结构，例如免疫突触、类器官中的空间关系。在治疗场景上，终极愿景是去中心化细胞治疗制造：以 CAR-T 为代表的全流程理论上可以被压进一台桌面级、闭环、GMP兼容的OET微流控仪器中。论文里把这种系统称为"盒子里的细胞工厂"（cell factory in a box）。
图7：OET微流控平台应用场景的三层视角
三层合在一起看，OET微流控平台的定位变得更清楚：它是连接基因组分析、蛋白组功能筛选与细胞系统级合成干预的多尺度工具，把过去分散在不同实验流程中的单细胞操控环节统一到一套可编程、可自动化的物理平台上。
七、商业化现状：Beacon已验证路径，中国团队正在进入核心赛道
OET技术先驱 Ming C. Wu于2011年共同创立 Berkeley Lights，后于2023年被Bruker收购。其代表性产品Beacon，是目前OET微流控商业化最具代表性的系统，主要应用于抗体发现、细胞株工程、细胞治疗开发和合成生物学等领域。
Beacon的核心在于将OET与专有微流控芯片结合，在芯片中构建大量 NanoPen微腔，用于单细胞隔离、培养、功能分析和后续回收。这套系统说明OET微流控已经形成清晰的商业化路径：单细胞分离，片上功能筛选，目标细胞回收，下游分子分析。
在这一背景下，中国团队的进入更有意义。围绕本地研发、本地制造、本地服务和本土应用生态，仍需要具备系统工程能力的高端生命科学仪器企业来承接这一技术路线。
追光生物是国内较早完成体系化布局的代表企业之一。公司围绕光电镊、微流控、生物芯片、AI 识别和自动化软件，构建了自主知识产权的单细胞功能筛选平台。从产品矩阵看，形成了科研平台和工业筛选平台两条主线。
OptoBot®500定位为基础研究与方法学平台。综述将其作为OET商业化基础研究平台的代表案例。该系统集成DMD投影、稳定LED光源、高分辨率成像、OET操控模块和可定制图形界面，支持AI目标识别、多目标路径规划、自适应光场生成等开放模块，让过去需要课题组自行搭建的光场操控系统变成可直接购买、可复现、可扩展的科研仪器。
图8：OptoBot®500实物及其生成的微颗粒图案。（选自原文图11a)
OptoBot®1000/800则面向工业级单细胞功能筛选场景，其中OptoBot®1000是落地式全自动一体化大型系统，而OptoBot®800是桌面式系统，在保持相同光学与成像性能的前提下，以更紧凑的形态服务于抗体发现和 T 细胞功能分析场景。系统融合光电镊、全自动微流控芯片、AI 识别和片上培养能力，支持从细胞导入、单细胞分离、培养、功能筛选到活细胞导出的全自动化流程。在抗体发现中可对单B细胞的分泌抗体进行功能验证并关联测序数据，在细胞株开发中可筛选高活力、高生产率的单克隆细胞，在T细胞功能分析中可从细胞因子分泌、表面标志物、动态杀伤等多维度建立功能表型与分子信息的关联。
图9：OptoBot®1000(左)和OptoBot®800产品图（右）
国产化的意义，不只是一句简单的"国产替代"。高端生命科学仪器长期由欧美厂商主导，设备价格、耗材体系、售后响应和应用生态都影响国内创新药研发的成本结构。国产高端仪器真正改变的，是中国生物医药实验室能不能用得起、用得上、用得顺这些单细胞功能筛选工具。
八、21 年前那个想法，今天才进入收获季
回到开头的问题：在海量细胞中，如何找到那个真正有功能价值的细胞？
过去，研究者可以看见细胞、检测细胞、测序细胞，但很难在同一个系统中完成活细胞操控、微环境控制、动态功能观察和目标细胞回收。OET微流控的意义，正在于把这些动作放进同一个可编程平台中。
21年前，Ming C. Wu团队让光从直接施力的工具，转变为可编程电场的空间开关。21年后，这个想法已经长出了三类微流控集成路线、新一代材料候选、AI 控制系统和商业化仪器平台。
它还远没有走到终局。CAR-T桌面级制造，可能是未来抵达的远端场景之一。但眼下更确定的变化，已经发生在抗体发现、细胞株开发、T细胞功能分析和单细胞多组学前处理这些具体场景中。
那颗真正有价值的细胞，可能只有百万分之一。
OET微流控要做的，就是用光、电场、芯片和 AI，把它找出来。
粤公网安备44030002004557号
