基于MetaCyte Metafer分类器的血小板形态学创新分析：以长新冠为模型揭示血栓炎症机制

本研究针对长新冠(PASC)患者血小板异常激活这一关键病理特征，创新性地开发了MetaCyte Metafer自动化分类系统。研究人员通过对比健康对照与长新冠患者的血小板形态学特征，证实了离心处理不会诱发额外激活，并建立了包含14个尺寸分组的量化分析体系。该技术突破了传统显微镜分析的主观局限性，首次实现了血小板面积、圆度等参数的客观测量，为血栓炎症疾病的机制研究提供了高精度研究工具，相关成果发表于《Journal of Thrombosis and Thrombolysis》。

　　

在新冠疫情持续影响的背景下，长新冠(PASC)患者普遍存在的血栓炎症症状引发广泛关注。斯坦伦博斯大学(Stellenbosch University)生理科学系的研究团队发现，血小板异常激活是导致微血栓形成的关键因素，但传统分析方法存在人为偏差和技术局限。为此，该团队开发了革命性的MetaCyte Metafer自动分类系统，为揭示长新冠的血栓形成机制提供了新视角。

研究采用15例长新冠患者和10例健康对照的枸橼酸盐抗凝血样本，通过对比添加Indomethacin和PGE-1抑制剂前后的血小板状态，证实了长新冠患者的血小板在体内已处于持续激活状态。关键技术包括：1)双标记荧光显微技术(PAC-1标记GPIIb/IIIa活性构象，CD62P-PE标记P-选择素)；2)创新的14级血小板尺寸分组算法；3)MetaSystems Metafer软件(Version 4.3)的自动化分析模块。

【血小板分布与尺寸分析】

通过定义16-750μm²的14个尺寸区间，研究发现长新冠组在1-3尺寸组(16-85.71μm²)的计数显著高于对照组(p=0.0035)，随机森林模型确认该尺寸组为最佳区分指标。这表明长新冠患者体内存在大量小型活化血小板。

【抑制剂验证实验】

补充实验显示，血小板抑制剂未能改变长新冠样本的激活形态(见Supplementary Figs. 1-2)，证实其异常激活源于体内病理过程而非实验操作。

【自动化vs人工分析】

新型分类器与传统人工评分的激活程度高度吻合：长新冠组扩散评分3.0vs2.96，聚集评分1.21vs1.61，但自动化系统额外提供了面积、圆度等量化参数。

该研究建立了首个针对血小板形态的多参数自动化分析体系，其价值体现在：1)解决了传统显微镜分析的主观性问题；2)发现长新冠患者血小板存在特征性的小型化激活模式；3)为抗血小板治疗监测提供了新技术标准。研究者建议后续整合人工智能算法，进一步优化对血小板亚群的识别精度。这些发现不仅深化了对长新冠血栓病理的认识，也为其他血栓炎症疾病的研究提供了方法论范式。