做肿瘤研究的小伙伴，给实验里的头疼环节排了个名：

No 1. 做药物筛选时，铺板、加药、到点收样、测 OD，一天就没了。

No 2. 做克隆形成或迁移侵袭，成千上万的克隆或细胞团，手动圈图到眼瞎，换个人结果又不一样。

No 3. 做共培养杀伤时，效靶细胞混在一起，明场下死活分不清，荧光又容易淬灭。

No 4. 想做时间梯度，每个点都得单独收板，拼出来的曲线误差大得自己都不信。

看完这个排名，你会发现一个共同点：不管是药物筛选、共培养杀伤，还是克隆形成、时间梯度，最后卡住的地方，往往都落在「分析」上。肿瘤细胞分析这一步，难道只能靠人工？安捷伦的 Agilent BioTek Gen5 AI 细胞识别模块，能自动识别肿瘤细胞边界、区分活死细胞，批量定量又快又标准。不过，肿瘤细胞分析只是众多实验中的一环，为了更好地了解科研人在肿瘤研究中遇到的困难和挑战，安捷伦发起「肿瘤研究」有奖问卷。只需 1 分钟填完问卷，即可参与抽奖，旅行四件套、Lock & Lock 水杯、蓝牙鼠标，定制便签本、京东卡等 350 份好礼等您来拿！

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做过肿瘤细胞实验的人都知道，养出来只是第一步，后面的实验处理和分析才是真正的挑战。2D 培养或 3D 类器官，细胞大小不一、边界模糊，共培养更难计数。传统分析靠手动调参、逐个圈图，一套实验光图像分析就耗几天，不同人、不同批次结果还对不上。问题不在实验设计，而在分析工具没跟上。要走向高通量、标准化，就得把「人眼判断」换成「AI 识别」。

安捷伦 BioTek Cytation：把成像和检测，装进一台设备

要解决分析瓶颈，先得让图像采集本身变得简单可靠。安捷伦 BioTek Cytation 是一款集自动化数字显微镜、多功能微孔板检测和微孔板成像于一体的紧凑型台式系统。它支持从 2D 细胞培养、3D 类器官/球体到动力学实验的多种工作流程，无需在多台设备之间来回搬板，也减少了因反复移动造成的细胞状态波动。

换句话说，从加药、培养到成像、检测，可以在同一平台上连贯完成。对于类器官药敏实验来说，这意味着更少的操作干扰、更稳定的实验条件，以及更完整的动态数据。

Gen5 AI 细胞识别模块：不调阈值，也能读懂肿瘤细胞

如果说 Cytation 解决了「拍得到、拍得稳」的问题，那么新推出的 Agilent BioTek Gen5 AI 细胞识别模块，则让「分析」这一步真正迈入了 AI 时代。

这是一个直接集成在 Gen5 软件中的 AI 图像分析插件，专门用于支持该功能的 BioTek Cytation 和 Lionheart 自动化成像系统。它不再依赖研究人员手动设定阈值、反复调参来「教会」软件识别细胞，而是通过 AI 驱动的细胞识别与分割技术，直接在原始图像上完成分析。对于肿瘤细胞这类形态复杂、边界模糊的样本——无论是 2D 培养的散在细胞、3D 类器官，还是共培养体系中的效靶细胞——传统方法往往需要大量人工干预，而 Gen5 AI 模块能够在模糊、高背景、染色不均等条件下依然实现可靠的细胞分割，显著降低人为操作带来的结果差异。

具体来说，这个 AI 模块能带来几方面实实在在的改变：

结果一致性提升。AI 分割不依赖操作者的主观判断，不同人、不同批次的分析结果更加统一，肿瘤细胞计数、汇合度、杀伤率等数据有了可比性。

流程大幅简化。传统分析中繁琐的阈值设定和参数优化步骤被大幅削减，研究人员不需要成为图像分析专家也能得到可靠结果，手动分析时间和培训成本都随之降低。

适用范围更广。无论是无标记、荧光、活细胞成像还是动力学实验，Gen5 AI 模块都能直接应用，从低密度分散生长的肿瘤细胞到高汇合度的单层培养，再到 3D 类器官和共培养模型，它都能适应细胞数量和形态的动态变化。

回到肿瘤细胞药敏或杀伤实验的场景：加药、培养、到点成像之后，Gen5 AI 模块可以自动完成肿瘤细胞的识别、分割和活力定量，不需要再有人对着屏幕一个个圈图。研究人员可以把省下来的时间用在更值得投入的地方——理解药物响应背后的生物学机制。

Gen5 AI 模块的推出，是安捷伦将自动化与 AI 能力持续嵌入实验室工作流的一个缩影。它要解决的问题很朴素：让肿瘤细胞分析不再卡在「手动圈图」这一步，让每一次细胞计数都经得起重复，也让研究人员真正从重复劳动中解放出来。

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内容策划：沈佳钰

内容审核：朱晓芳

题图来源：图虫创意