《Diagnostics》：Multidimensional Tracing of Error Sources and Structured Corrective Strategies for Leukocyte Count and Differential on Automated Hematology Analyzers
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白细胞计数与分类是临床感染评估、血液病诊断及治疗监测的核心指标。目前，临床检测高度依赖自动化血液分析仪。受标本特性、分析仪识别能力有限及人工操作不当等因素影响，自动化检测常产生不可靠结果，干扰临床决策并威胁患者安全。现有研究较为分散，缺乏覆盖整个检测流程的多维
白细胞计数与分类是临床感染评估、血液病诊断及治疗监测的核心指标。目前，临床检测高度依赖自动化血液分析仪。受标本特性、分析仪识别能力有限及人工操作不当等因素影响，自动化检测常产生不可靠结果，干扰临床决策并威胁患者安全。现有研究较为分散，缺乏覆盖整个检测流程的多维误差溯源框架及实用校正策略。本研究采用叙述性综述方法，总结白细胞不可靠结果的原因、识别方法及校正策略。检索PubMed/MEDLINE及CNKI中截至2026年8月的相关文献。研究人员将多维误差来源分为标本相关干扰物、白细胞形态与发育异常，以及分析前或系统性因素三大类，并建立了从异常识别到结果报告的全流程实用诊断工作流程。通过纳入既往及当前分析系统，研究人员比较了不同检测原理分析仪上各类干扰物的特征性散射图模式，拓宽了其在多样化临床实验室中的适用性。为更好地保证校正策略的可靠性并提供多样化替代方案，研究人员不仅总结了广泛接受的常规实践，还纳入了基于案例的实验性方法。所提出的多维误差溯源系统及实用诊断工作流程可显著提高分析准确性并降低临床风险。然而，当前血液分析仪尚无法自动识别或校正复杂干扰。未来系统须整合多平台优势、优化复杂细胞识别能力，并丰富多维散射图信息以克服现有分析局限。此外，整合人工智能技术有望推动自动化血液分析向更智能、更精准的方向发展。
论文主体内容总结
1. 引言
白细胞计数与分类是检验医学中最常申请的检测项目之一，在脓毒症、化疗监测及血液病等时间紧迫的临床场景中为临床决策提供关键信息。然而，标本特性、分析仪识别能力有限及人工操作不当等因素均可影响检测结果，导致假性计数与错误分类。现有文献较为分散，多集中于单一平台上特定干扰物的特征，未能阐明假性计数改变与相应错误分类模式之间的内在关联，且检验人员缺乏有效的实用诊断流程来追溯误差并实施循证校正。该综述将误差来源分为三大类：标本相关干扰物导致的假性白细胞计数降低或升高及错误分类、白细胞形态与发育异常导致的错误分类，以及分析前与系统性因素导致的分析误差，并比较了同一干扰物在不同检测原理平台上的散射图特征，构建了从异常识别到结果报告的实用诊断工作流程。
2. 叙述性综述方法
本文设计为叙述性综述而非系统综述。文献通过PubMed/MEDLINE检索识别，并辅以对相关综述、指南及共识声明参考文献列表的人工筛选。此外，检索CNKI以增强干扰因素的覆盖并获取区域特异性证据，纳入截至2026年8月发表的文献。检索词包括白细胞计数、白细胞分类计数、假性白细胞增多、假性中性粒细胞减少、假性淋巴细胞增多、假性单核细胞增多、假性嗜酸性粒细胞增多、假性嗜碱性粒细胞增多、干扰、错误分类、校正、散射图及血液分析仪等组合。共纳入107篇文献，其中4篇CNKI中文文献因提供英文文献中无法获得的独特病例数据而被纳入。由于本文为叙述性综述，未进行正式的系统综述方案、基于PRISMA的筛选、偏倚风险评估或荟萃分析。
3. 标本相关干扰物导致的假性白细胞计数与错误分类
白细胞分类计数采用体积、电导、散射（VCS）技术、鞘流阻抗联合半导体激光流式细胞术、多角度偏振光散射（MAPSS）、激光散射联合过氧化物酶染色，以及双鞘流联合细胞化学染色等原理。标本干扰物可破坏或模拟这些信号，导致假性白细胞计数降低或升高并伴随特征性错误分类模式。
3.1 假性白细胞计数降低合并错误分类
白细胞凝集较为罕见，凝集团块过大无法被计数时导致假性白细胞计数降低，常为EDTA依赖性和/或低温依赖性。EDTA依赖性中性粒细胞凝集中，采用裂解产生裸核的通道可获得相对准确的结果，而其他原理的通道计数多被低估。温度介导的中性粒细胞凝集在37°C孵育后计数恢复。淋巴细胞凝集多发生于慢性淋巴细胞白血病（CLL）等疾病中，较小的凝集团块干扰分类并触发异常直方图标志。血浆干扰物导致的假性白细胞减少极为罕见，多与Sysmex分析仪相关，表现为WNR通道散射图X轴附近出现大量散点，WDF通道计数与涂片估算一致，血浆置换可显著减少异常散点并使计数恢复正常。
3.2 假性白细胞计数升高合并错误分类
血小板聚集及大血小板体积超过阻抗分析仪白细胞阈值（35–450 fL）时被误计为白细胞，常被错误分类为淋巴细胞。有核红细胞（NRBC）无法被裂解，其裸核被误计为白细胞并多被分类为淋巴细胞。抗裂解红细胞因膜脂质结构改变（胆固醇/磷脂比升高）而抵抗裂解试剂，被误计为白细胞。高胆红素血症通过不完全裂解及异常光散射导致假性白细胞计数升高。冷球蛋白及冷纤维蛋白原在低温下沉淀形成颗粒，达到白细胞大小范围后被误计为白细胞。高脂血症中大量脂质颗粒产生持续背景散射，掩盖白细胞光散射信号。血液中极高浓度的细菌或真菌、疟原虫感染的红细胞及碎片、巨核细胞碎片及非造血细胞（主要为癌细胞）均可被误计为白细胞。
4. 白细胞形态与发育异常导致的错误分类
自动化分析仪在细胞识别方面存在固有局限。当白细胞发生形态改变、发育异常或细胞内容物改变时，其检测特征常超出标准分类范围或与常见细胞特征重叠，导致无法分类或错误分类。
4.1 误分类为单核细胞的常见原因
未成熟粒细胞体积大于成熟粒细胞且分叶减少，其大小和光散射特征类似单核细胞。反应性淋巴细胞及大淋巴细胞因体积增大、核酸含量高而易于被误分类为单核细胞。发育不良及形态异常的中性粒细胞在骨髓增生异常综合征（MDS）、放疗或化疗后出现，与正常中性粒细胞在细胞大小、核分叶及胞质颗粒方面差异显著。白血病细胞形态高度异常，多数被误分类为单核细胞群体。毛细胞及淋巴瘤细胞因体积增大、内部结构改变等恶性特征可被误分类为单核细胞。过氧化物酶部分缺乏或活性降低时，粒细胞染色强度接近单核细胞，易被误分类入单核细胞群体。
4.2 误分类为嗜酸性粒细胞的常见原因
严重应激反应中中性粒细胞胞质内形成粗大毒性颗粒，增加细胞内部复杂性，增强侧向散射（SSC）信号，使细胞群体移位并与嗜酸性粒细胞群体重叠。吞噬血小板的中性粒细胞因细胞颗粒性和复杂性增加而被误分类。髓系肿瘤细胞如急性早幼粒细胞白血病（APL）中的异常早幼粒细胞因胞质富含髓过氧化物酶（MPO）的嗜天青颗粒而被误分类为嗜酸性粒细胞。低颗粒嗜酸性粒细胞因颗粒减少减弱光散射信号，难以与中性粒细胞区分。
4.3 误分类为嗜碱性粒细胞的常见原因
反应性淋巴细胞因对BASO通道试剂具有抵抗性而被误分类为嗜碱性粒细胞。多种淋巴肿瘤细胞如CLL、蕈样肉芽肿/Sézary综合征中的异常淋巴细胞及成人T细胞淋巴瘤白血病（ATLL）中的花细胞因抵抗BASO通道酸性溶血试剂和表面活性剂而被误计为嗜碱性粒细胞。骨髓瘤细胞可被不同分析仪分别误分类为嗜碱性粒细胞或单核细胞，提示不同骨髓瘤细胞的膜或胞质特性存在差异。
5. 分析前与系统性因素导致的分析误差
5.1 分析前因素
纤维蛋白丝常由长期留置中心静脉导管或静脉穿刺困难所致，在Coulter原理分析仪上导致假性白细胞计数升高，在Sysmex分析仪上导致WDF通道计数显著高于WNR通道。采血量过多导致抗凝剂混合不足或比例不当形成微凝块；采血量不足导致EDTA-K2相对过量而直接破坏白细胞。输液同侧采血引入外源性液体或治疗药物可通过稀释或直接干扰影响白细胞检测。白细胞在采血后随时间发生退行性改变，改变其物理特性并干扰细胞识别和分类，储存时间越长散射图离散程度越大、分类偏差越明显。
5.2 系统性因素
分析仪对低 prevalence 细胞群体如单核细胞和嗜碱性粒细胞的重复性有限。硬件层面任何异常均可导致白细胞错误分类，包括管路堵塞或污染、反应池脏污、混匀不充分、检测单元激光老化、鞘流压力不稳及信号处理电路板故障等。试剂储存不当或过期可导致分类错误。校准漂移、未纠正的质控失败及缺乏预防性维护会引入难以即时发现的系统性误差。实验室温度和湿度失控可影响细胞形态及裂解试剂效能，导致红细胞裂解不完全。
6. 影响白细胞分析的其他因素
白细胞总数过高或过低时，计数不准确和分类失败常见。高计数标本中多个细胞同时通过检测孔径或激光束导致信号重叠，过多白细胞消耗大量裂解试剂导致红细胞裂解不完全。低计数标本中计数室内细胞数量不足且分布不均，显著降低分类重复性和准确性。异常血红蛋白如高铁血红蛋白及某些珠蛋白基因突变产物干扰基于光学原理的分析仪，DIFF或WDF散射图显示各细胞群体荧光信号普遍降低，呈扁平外观，机制可能涉及异常血红蛋白阻碍荧光染料对白细胞核酸的染色。
7. 结论
该综述对影响自动化白细胞分析的多样化误差来源进行了分类。对于严重干扰，人工方法是获得可靠结果的最终途径。血涂片复查用于形态学确认和准确分类计数，但无法提供准确的白细胞总数；血细胞计数板人工计数可提供可靠总数，但劳动强度大且主观性强。与既往综述相比，研究人员综合了分析流程中白细胞不可靠结果的多样化原因，建立了从异常识别到结果报告的实用诊断工作流程，比较了不同检测原理平台上各类干扰物的散射图和直方图模式，总结了全面的校正措施并明确区分了常规临床实践与基于案例或实验性方法。当前解决复杂干扰仍高度依赖检验人员的经验判断。自动化数字形态学系统虽已成为血涂片复查的重要辅助手段，但仍无法满足高标本量的筛查需求。持续升级分析仪仍是根本方向，重点在于增强抗干扰性能、提高复杂细胞群体识别能力及丰富散射图信息。人工智能的整合是自动化血液分析的关键趋势，深度学习模型可挖掘散射图中异常细胞群体的分布模式并整合全血细胞计数（CBC）数字参数，实现血液淋巴系统恶性肿瘤的快速分类及APL的高效筛查，推动分析仪标志从孤立的单参数标志向智能疾病标志转变。
