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流式细胞术手动设门耗时易错，研究人员开发 BD ElastiGate 软件，通过弹性 B 样条图像配准自动调整门。在超 500 个数据集验证中，平均 F1 分数 > 0.9，优于现有方法，提升分析一致性与效率。
在生命科学研究领域，流式细胞术（Flow Cytometry）作为一种能在单细胞水平对细胞亚群进行鉴定和定量的技术，可同时表征超过 40 种细胞表面和细胞内标志物的表达，在药物开发、免疫表型分析、细胞治疗生产等领域应用广泛。然而，传统的流式细胞术数据分析依赖人工手动设门，这种基于细胞标志物表达通过视觉手动选择亚群的方法不仅耗时费力，还容易出错，尤其在处理数据高度可变、标志物连续表达或门控策略复杂的样本时，操作者的主观性可能会影响结果的准确性和可重复性。尽管批处理技术能自动化分析双峰分布数据，但在应对高度可变或连续表达的标志物时表现不佳。因此，开发一种客观、一致且自动化的设门工具，以减少人工操作的局限性，提升数据分析的效率和可靠性，成为该领域亟待解决的问题。
为解决上述问题，来自 BD Biosciences、AstraZeneca、Novartis 等机构的研究人员开展了关于流式细胞术数据分析自动化的研究。他们开发了一种名为 BD ElastiGate?软件（以下简称 ElastiGate）的可视化模式识别自动设门工具，并在多种生物相关数据集上进行了验证。该研究成果发表在《Scientific Reports》上，为流式细胞术数据分析的自动化提供了新的解决方案。
研究人员主要采用了以下关键技术方法：首先将流式细胞术的直方图和二维图转换为图像，然后利用弹性 B 样条图像配准（Elastic B-Spline Image Registration）技术，将预先设门的训练图图像及其门控转换为对应的未设门目标图图像，从而调整局部变异。该方法无需对群体形状进行假设，不使用峰值查找和密度截断，作为 FlowJo 软件插件或 BD FACSuite 软件的一部分实现，操作界面直观，适合生物学家或技术人员使用。研究中使用的数据集包括 CAR-T 细胞生产、肿瘤浸润免疫表型分析、细胞毒性试验等超过 500 个数据文件，以及高维数据集，通过与人工手动设门分析对比，采用 F1 分数统计评估准确性。
结果
开发基准测试
- 裂解全血散射设门：在 31 个血液来源样本中，ElastiGate 基于前向散射（FSC）和侧向散射（SSC）光轮廓正确识别淋巴细胞、单核细胞和粒细胞。使用单个手动设门样本作为训练集，应用于其余 30 个样本，粒细胞、淋巴细胞和单核细胞门的中位 F1 分数分别为 0.979、0.944 和 0.841，显示出其对局部变化的适应能力。
- 多级荧光定量微球：在多色抗原密度测定中，ElastiGate 处理多个直方图线性门，使用单个样本训练后应用于其余 20 个样本，中位 F1 分数为 0.991，表现高度类似于手动设门，且优于两位分析师的手动设门结果。
- 单核细胞亚群分析：在包含 20 个血液样本的复杂数据集中，ElastiGate 分析九个门，中位 F1 分数均 > 0.93，尽管在中间单核细胞群体因细胞数量少导致 F1 分数较低，但与分析师结果相当，凸显了其在处理非双峰表达数据时的能力。
生物相关数据集验证
- 细胞治疗质量控制测试：在 CAR-T 细胞治疗的 75 个数据文件中，ElastiGate 使用 3 个训练文件调整前五个 “清理” 门，再应用于其他样本，中位 F1 分数为 0.997，与分析师结果相近，表明其在细胞治疗质量控制中的有效性。
- 肿瘤浸润淋巴细胞（TIL）免疫表型分析：在 40 个肿瘤浸润淋巴细胞样本中，通过递归测试和评估方法，逐步增加训练样本至 6 个，ElastiGate 中位 F1 分数 > 0.935，与分析师表现相似，有效应对了低细胞数、标志物表达异质性等挑战。
- 高通量细胞毒性试验：在 440 个样本的高吞吐量筛选中，使用 15 个训练样本，ElastiGate 中位 F1 分数为 0.969，与多位分析师结果可比，显著减少了手动分析的时间和主观性。
与其他自动设门工具比较
在与 flowDensity 和 Cytobank 自动设门工具的比较中，ElastiGate 在定义明确的双峰分布群体中表现相当，但在峰分离不清晰的门控中，flowDensity 和 Cytobank 表现较差。ElastiGate 能正确跟踪活细胞门的剧烈变化，排除凋亡细胞，而其他工具存在分类错误，显示出 ElastiGate 在准确性和易用性上的优势。
高参数数据集表现
在 38 色 T 细胞表型分析中，使用 3 个新鲜样本训练，ElastiGate 在 29 个目标文件中表现与手动分析师相当或更好，低 F1 分数主要由细胞数量少导致，证明其可扩展至高参数数据集的自动化分析。
分析时间
与手动设门相比，ElastiGate 显著减少分析时间，从约 3 倍到 60 倍不等，平均每文件约 6 秒（高参数数据集除外），处理时间与转换为图像的双变量图或直方图数量相关，在标准笔记本电脑上即可高效运行。
结论与讨论
ElastiGate 通过将流式细胞术图转换为图像并利用弹性图像配准调整门控，模拟了人工手动设门的视觉过程，具有与手动设门相当的准确性，能处理多种门控形状和群体类型，适用于具有显著实验或生物变异性的数据集。其作为 FlowJo 插件和 FACSuite 软件的一部分，界面友好，无需编码经验，已下载超 2000 次。
研究表明，ElastiGate 在多种流式细胞术检测和仪器中表现一致，平均 F1 分数 > 0.9，尤其在细胞数量较多的群体中表现优异。通过迭代添加更多训练样本，可进一步提高性能，适用于复杂数据设门策略和高通量筛选协议。尽管存在对稀疏数据处理的局限性、不支持布尔门和 FMO 工作流程等不足，但其在减少分析时间、提高客观性和一致性方面的优势显著，为流式细胞术数据分析的自动化提供了强有力的工具，有望在生物医学研究和临床应用中发挥重要作用。
