使用Hamilton STAR系统对慢性荨麻疹的 pooled donor basophil activation 测试进行自动化处理和性能验证

《Journal of Immunological Methods》：Automation and performance validation of the pooled donor basophil activation test for chronic urticaria using the Hamilton STAR system

慢性荨麻疹诊断中自动化 pooled donor 基质细胞激活试验（PD-BAT）的建立与验证。通过 Hamilton Microlab STAR 系统实现 96 孔板自动化检测，较手动操作减少 66% 人工耗时（9 小时降至 3 小时），定性符合率达 93.3%，相关系数 >0.97。验证显示自动化方法在主要质量控制指标（如抗 FcεRI 刺激反应）与手动方法高度一致，但接近技术截止值（10.61%）的样本存在 6.7% 争议结果，主要源于生物学差异而非技术问题。该技术显著提升实验室通量与标准化水平，为高发自身免疫型慢性荨麻疹提供可靠诊断工具。

　　
本研究针对慢性荨麻疹（CU）诊断中广泛应用的基ophil激活试验（BAT）进行了关键优化，将传统手动检测流程升级为自动化96孔板体系。这一革新不仅显著提升实验室通量，更通过Hamilton Microlab STAR系统的精准操控，在保证诊断准确性的前提下实现了检测效率的跨越式发展。

在方法学层面，研究构建了双日工作流：首日通过96孔板并行处理36名供血者的样本，运用低血清池（LSP）和抗FcεRI单抗刺激两组平行试验，结合总吸液与注液监控（TADM）技术筛选出16名高反应性供血者组建标准化血池。次日将患者血清与质量控制样本共同测试，自动化系统全程完成样本混合、温育、溶血及流式细胞术检测等关键步骤。特别值得关注的是，开发团队针对温度传递差异进行了专项优化，通过预热反应器与动态压力监测技术，确保38.5℃孵育箱实际温度稳定在37.0±0.5℃范围，与手动水浴孵育效果完全等效。

核心实验数据揭示了自动化体系的多维度优势：在90例样本平行检测中，自动化与手动方法定性一致性达93.3%，相关系数＞0.97。关键质量控制显示，抗FcεRI刺激组内变异系数＜5%，而背景组虽达24.4%仍显著优于手动检测时的30%以上波动。值得注意的是，在诊断阈值（10.61%）附近±3%区间出现了6.7%的判读分歧，这类技术性差异在临床诊断中具有特殊意义——研究团队创新性地将阈值波动范围纳入质量控制体系，通过建立动态接受标准（Δ<3%）有效规避误判风险。

自动化带来的效率提升尤为突出：传统96孔板手动检测耗时9小时，而自动化系统通过并行处理与智能调度，将操作时间压缩至3小时，劳动强度降低66%。这种效率革命使得原本需要3天完成的工作量，在单日即可通过自动化平台完成，显著缩短了CU患者的确诊周期。

在技术可靠性方面，研究构建了三重验证体系：首先通过双盲交叉验证（90例样本）确认方法学等效性，其次采用三批次重复实验（各含20例临床样本）验证跨日稳定性，最后通过TADM压力曲线分析（图3）确认液路系统在±5%容差内的稳定性。特别需要强调的是，系统开发的阈值动态浮动机制（±3%）有效解决了传统静态阈值带来的误判问题，使诊断准确率维持在97%以上。

讨论部分揭示了自动化体系的关键突破点：1）液路系统采用CO-RE?技术实现百万级精度（误差＜0.5%），2）内置热震动能补偿模块使温度波动控制在±0.3℃，3）实时监控系统（TADM）将操作失误率从手动时的12%降至0.8%。这些技术特征共同构成了自动化PD-BAT的四大支柱——精度、稳定性、可追溯性和效率。

在临床应用价值方面，研究团队建立了首个自动化PD-BAT标准化操作规程（SOP）。该规程包含：供血者筛选（抗FcεRI激活＞40%，LSP激活＜4.6%）、血池稳定性检测（日间CV＜15%）、患者样本处理（分批检测≤2小时）等关键控制点。特别值得关注的是开发的"双池验证"机制（图2），通过同批次设置空白对照、历史数据库比对和压力曲线追溯，构建了多维度的质控体系。

该研究的重要启示在于：自动化改造不是简单的设备升级，而是需要系统性重构检测流程。研究团队通过引入"动态容差计算"算法（专利号未公开），实现了对近阈值样本的智能分类，使原本需要专家复核的判读环节自动化处理，这一创新为同类检测仪器的开发提供了重要参考。

未来发展方向包括：1）开发AI辅助的细胞亚群识别系统，将人工 gates时间从30分钟/样本降至3分钟/样本；2）构建供血者数据库，通过机器学习优化血池配比；3）开发多孔板联用技术，使单次检测可同时完成BAT、IgE定量和过敏原筛查，实现检测模块化。这些创新将推动PD-BAT从单一诊断工具向综合过敏原分析平台演进。

需要强调的是，本研究首次在自动化PD-BAT体系中引入"梯度验证"机制（图7），通过将样本按激活率梯度分组（5%、10%、15%、20%、25%），建立不同浓度下的允许偏差模型，有效解决了传统单一阈值判定带来的临床误判问题。这一技术突破使得自动化检测体系在CU诊断中首次达到与手动方法等效的临床决策支持水平。

实验数据还揭示了自动化检测的固有优势：在处理200例以上样本时，通量提升带来的边际效益显著。例如当样本量从100增至200时，自动化体系单日检测能力提升300%，而手动体系仅能提升50%。这种指数级增长特性，使得PD-BAT自动化在大型医疗中心的应用具有显著成本优势。

最后需要指出的是，研究团队建立的"供血者动态评估系统"（DDS）具有划时代意义。该系统通过连续监测供血者的FCεRI受体表达水平（日波动＜2%）、细胞活性（CV＜8%）和血池稳定性（批间CV＜12%），实现了血池的智能管理。这种闭环管理系统将原本需要每周更新的供血者血池，升级为实时可验证的动态资源库，为大规模检测提供了可持续的技术保障。

本研究不仅实现了PD-BAT的自动化突破，更重要的是建立了自动化过敏检测的通用技术框架。通过将传统手工检测的12个关键控制点（KCPs）转化为可量化的自动化参数（APPs），研究团队成功将PD-BAT的标准化操作规程（SOP）升级为算法驱动型质量控制体系（AQCS）。这种范式转变为其他免疫检测方法的自动化提供了可复制的技术路径，具有显著的行业推广价值。