生物学中的大多数分析方法都需要侵入性程序来分析样品，这会导致不可逆转的变化甚至破坏。此外，这种方法的敏感性通常源于大量细胞所产生信号的平均，因此无法研究潜在的反应异质性。

在医学领域，X射线和MRI成像非常有用，因为它们可以通过无创成像进行诊断。类似地，由于无标签技术的无创性，它们在显微镜下正变得越来越受欢迎。定量相显微镜和拉曼光谱法是这项研究中使用的无标记技术，用于根据细胞形态和细胞内含量提取生物标志物。这些方法先前已用于表征标本和鉴定来自不同来源的细胞。然而，事实证明，用这些技术测量比细胞类型更精细的特征具有挑战性。

我们设计了特定的统计工具，可以确定在单细胞水平上检测反应的最佳方法，并展示即使在相同的实验条件下，这些模型也可以识别不同的标本，从而可以检测异常行为。”大阪大学免疫学前沿研究中心(IFReC)的Nicolas Pavillon助理教授和Nicholas I.Smith副教授开发了一种无标签的多峰成像平台，该平台无需任何造影剂即可无创地研究细胞培养。这对研究人员展示了如何使用无标记信号创建模型，该模型可以检测巨噬细胞的激活状态并区分不同的细胞类型，即使是高度异质的原代细胞群也是如此。

Nicholas I. Smith，大阪大学免疫学前沿研究中心(IFReC)副教授

这项研究的结果表明，一种无创光学方法可以在不使用造影剂的情况下研究活样品，也可以在单细胞水平上实现高灵敏度。“特别是，”助理教授Pavillon说，“我们的结果表明，这种方法可以识别不同的细胞亚型及其在免疫应答过程中的分子变化，以及标本之间的异常行为。”