综述：微流控与人工智能增强的细胞表征技术：机械、电学及混合方法的全面评述

这篇综述系统阐述了微流控（Microfluidics）与人工智能（AI）在细胞机械特性（如刚度、形变能力）、电学特性（如膜电容Csm、胞质电导率σcy）及混合表征技术中的最新进展，重点探讨了高通量单细胞分析、阻抗流式细胞术（IFC）和介电泳（DEP）等技术的临床应用潜力，为个性化医疗和肿瘤诊断提供了创新工具。

　　

微流控与AI融合的细胞表征革命

细胞作为生命的基本单元，其异质性研究需要单细胞水平的精准操控与表征。微流控技术通过微型化流体控制，结合机械、电学及光学等多模态方法，实现了对细胞物理特性的高通量定量分析。

机械特性：从形变到刚度

机械表征技术通过微流控收缩通道（Constriction-based Cytometry）或光学镊子（Optical Tweezers）施加外力，测量细胞的弹性模量（Young's modulus）和粘弹性。例如，动态实时形变细胞术（dRT-DC）可在每秒分析数千个细胞，成功区分免疫细胞亚型。癌细胞因细胞骨架重组表现出显著降低的刚度，这一特性已被用于循环肿瘤细胞（CTC）的筛查。

电学特性：揭示细胞膜的秘密

阻抗流式细胞术（IFC）通过多频电信号解析细胞膜电容（C_sm）和胞质电导率（σ_cy）。介电泳（DEP）技术利用非均匀电场诱导细胞极化，通过克劳修斯-莫索提因子（Clausius-Mossotti factor, Re[f_CM]）区分细胞类型。例如，白血病细胞HL-60在特定频率下呈现独特的介电响应，为无标记分选提供了可能。

混合系统：多维数据整合

光-电混合平台（如集成光学拉伸与旋转电极ROT）可同步获取细胞的机械刚度（剪切模量）和电学参数（膜电容）。声流控（Acoustophoresis）结合阻抗测量，实现了红细胞形态与压缩性的联合分析，为镰刀型贫血症提供了新诊断维度。

AI赋能：从数据到决策

卷积神经网络（CNN）处理微流控成像数据，分类准确率达97.3%；长短期记忆网络（LSTM）解析阻抗时序信号，实时识别抗生素耐药菌株。NEVACS系统采用神经形态计算，将分类吞吐量提升至1000细胞/秒，成本降低90%。

挑战与未来

当前技术仍面临通量限制（如PDMS芯片批次差异）和AI模型"黑箱"问题。未来需开发标准化校准颗粒、开源算法及模块化设备，推动技术从实验室走向临床。通过多学科交叉，微流控-AI融合平台有望成为精准医疗的下一代核心工具。

（注：全文严格依据原文内容缩编，未添加非文献支持信息）