研究團隊把兩種拉曼活化分選模式放進同一微流控晶片，讓強訊號細胞可快速篩、弱訊號細胞可慢慢看。
這項方法鎖定的是活細胞的代謝表型與化學指紋，不是臨床醫院的常規診斷設備。
論文已於2026年9月12日發表於《Small Methods》，中國科學院在9月30日對外介紹研究進展。
如果問題是：研究人員怎樣在不加螢光標籤、不先替細胞「上色」的情況下，從大量活細胞裡找出代謝功能不同的那一小群？這項研究給出的答案是：先用拉曼光譜讀取單個活細胞自身的化學「指紋」，再依訊號強弱，在同一平台上切換兩種不同的分選方式，把值得留下的細胞挑出來，並以小體積收集，方便後續培養、測序或功能分析。
中國科學院青島生物能源與過程研究所與合作團隊開發的，是名為Pit-RACS的拉曼活化細胞分選平台。根據中國科學院英文新聞稿，這套系統的重點不只是「可分選」，而是試圖處理拉曼分選多年來最現實的矛盾：流動中快速分選時，弱拉曼訊號常常看不清；若為了看清而拉長量測時間，通量又會大幅下降。研究論文的正式發表日是2026年9月12日，中科院則在9月30日發布對外介紹，兩者時間點需要分開理解。
拉曼分選卡在哪裡，不在能不能看，而在怎麼兼顧快與準
拉曼光譜之所以受單細胞研究重視，在於它不必像傳統螢光分選那樣，先替目標分子設計標記；研究者可以直接讀取細胞內分子的振動訊號，從脂質、蛋白質、色素或同位素標記帶來的光譜差異，推估細胞所處的代謝狀態。這種方法的吸引力，在於它是非標記、可對活細胞操作，理論上更接近細胞原本的生理狀態。
但拉曼分選一直不容易變成高效率工具，原因也很直接：不是每一類細胞、每一種代謝特徵，都會給出同樣清楚的光譜。有些目標具有較強的共振拉曼訊號，短時間曝光就足以辨識；另一些只呈現較弱的非共振訊號，如果細胞快速流過偵測區，儀器往往來不及取得足夠訊息。於是研究現場常出現兩難——快速篩選時看不清，真的看清楚了又分得太慢。
同一晶片上的雙模式切換，是這項研究真正想解的問題
Pit-RACS的設計核心，是把兩種分選路徑整合到同一微流控晶片上。面對強訊號細胞時，平台使用「流中」模式，也就是讓細胞在流動過程中被量測與分選；論文摘要給出的通量可達每分鐘約834個事件，中科院新聞稿則寫為836±1個事件，對應的光譜擷取時間約10毫秒。這代表對於本來就容易被辨識的目標，系統可以優先追求速度。
若遇到較弱的非共振拉曼訊號，平台則切換到「流外」模式。這時候不是讓細胞一路滑過量測點，而是利用光鑷把單個細胞移入沒有其他細胞干擾的緩衝液流中，爭取更長的量測時間。代價是速度下降到每分鐘大約50個細胞，但換來的是更高的辨識精度。更關鍵的是，研究團隊強調，這種切換不需要更換整套硬體，而是在同一平台上依研究目標調整策略。
這種設計的重要性，在於它不再把拉曼分選理解成只能追求單一指標。過去很多系統不是偏向高通量，就是偏向高靈敏；Pit-RACS嘗試把兩種需求放進同一操作邏輯，讓研究者先問「我要找的是哪一種訊號」，再決定用哪一種節奏去抓細胞。對需要在複雜菌群、突變體庫或環境樣本中尋找少數功能細胞的研究而言，這比單純刷新某一個速度紀錄更實際。
不只把細胞挑出來，還要能把它們帶到下一步
另一個常被忽略的瓶頸，是分選後怎麼收集。若目標細胞最後被稀釋在過大的液體體積裡，後續培養、基因組分析或小規模功能實驗都會變得麻煩。根據論文摘要與中科院介紹，Pit-RACS在晶片上加入暫存與集中收集機制，可把目標細胞統一釋放到約10微升的懸液中，純度超過97%。這意味著，研究人員不只是在顯微鏡下「看到」特殊細胞，而是更接近把它們直接交給下游實驗。
研究團隊用兩個示範來說明這個平台的用途。其一是在油脂酵母Yarrowia lipolytica的突變體庫中，用流中模式做共振拉曼篩選，找到β-胡蘿蔔素產量比對照組高約77%的突變株；其二則把重水標記與流外模式結合，從廢水樣本中富集溶磷菌，並把濃縮輸出直接接到功能導向的小型宏基因組分析。這些示範說明的是方法的可轉接性：從代謝表型被看見，到樣本可被後續解析，中間少繞幾個步驟。
這對產業與研究有意義，但不等於醫院明天就多一台新診斷機
要理解這項成果的價值，首先要把「活細胞功能篩選」與「臨床診斷」分開。Pit-RACS讀的是單細胞的化學指紋與代謝表型，適合回答哪一些細胞更活躍、哪一些菌株更可能具有某種代謝能力，或哪一小群目標值得被進一步培養和測序。這與醫院常規檢驗中用來診斷疾病、給出臨床判讀結果的設備，不是同一層次的產品與流程。把研究平台直接寫成疾病診斷工具，會高估目前證據所能支持的範圍。([english.cas.cn](https://english.cas.cn/newsroom/research-news/202609/t20260930_1201619.shtml))
它較可能先發揮作用的場景，是微生物資源挖掘、工業菌株選育、環境樣本中的功能菌富集，以及把單細胞代謝表型與基因組資訊接起來的研究工作。尤其在傳統螢光標記不易設計、或標記本身可能干擾細胞狀態的情況下，非標記式拉曼分選提供了另一條路。不過，這條路的前提仍包括儀器整合、光譜判讀、樣本前處理與成本控制；它現在更像一個研究能力平台，而不是已被驗證可大規模部署的標準化商用品。
真正的改變，是把「找得到」與「接得下去」拉近了一步
從方法學角度看，這項研究真正改變的，不是宣告拉曼分選已經沒有瓶頸，而是把過去經常必須二選一的條件——高通量與高靈敏——變成可依訊號強弱切換的操作選項，並補上低體積收集這個常妨礙下游分析的缺口。這使拉曼分選更有機會從「能展示」走向「較能用」，尤其適合那些目標細胞稀少、又不能輕易加標記的研究任務。
但尚未被證明的部分也同樣明確：不同細胞類型與不同樣本環境下，平台是否都能維持相近的準確度、通量與回收效果；長時間量測對細胞活性影響多大；以及實驗室方法如何轉成更穩定、可重複、可維護的工作流程，這些都還需要更多驗證。對讀者而言，最值得記住的不是「不染色就能萬能辨識細胞」，而是研究人員正試圖讓活細胞的化學指紋，從觀察工具變成可以實際拿來篩選、收集並接續分析的工作平台。