2026 年美国癌症研究协会（AACR）年会，标志着体内 CAR-T 疗法正迎来关键临床转化节点。有别于传统体外 CAR-T 繁复的采集、编辑、扩增与清淋化疗流程，体内 CAR-T 借助靶向递送系统（慢病毒载体、LNP、VLP 等）直接在患者体内完成 T 细胞基因重编程。早期临床数据已显示出令人振奋的信号：靶向递送系统可在循环 T 细胞中实现高达 85% 的 CAR-T 占比，可评估患者均达到微小残留病灶阴性（MRD⁻）且维持完全缓解，且未观察到 ≥ 3 级细胞因子释放综合征（CRS）或免疫效应细胞相关神经毒性综合征（ICANS）。
然而，从递送载体的体外验证、CAR-T 与肿瘤细胞的共培养动力学，到三维肿瘤模型的药敏筛选——体内 CAR-T 研发链条的每一个环节，都对活细胞的高精度、长时程、多参数成像提出了严苛要求：
体内CAR-T研发的复杂技术需求与成像分析挑战
1.靶向递送系统的体外验证
无论是基于VSV-G的慢病毒平台、T-LNP-mRNA系统，还是基于自研平台开发的靶向BCMA体内CAR-T候选疗法，均需在体外精确评估其对T细胞的特异性转导效率。例如，采用VHH抗体表面偶联的LNP封装化学修饰线性mRNA，需在 PBMC 体系中验证CD8+T细胞的选择性摄取(脱靶率<1%)及CAR表达的持久性(>14天)。这要求成像系统具备多色荧光通道(如:GFP标记CAR表达、RFP标记T细胞亚群、DAPI核染)的长时间连续监测能力。
面对上述挑战，研究者真正需要的，是一套能在数周连续培养中保持稳定、8 分钟完成 96 孔板全板 Z 轴 20 层扫描、从成像到出图全程无需手动干预的成像分析平台。Countstar Spica 实时智能活细胞成像分析系统正是为此而生。如果您有活细胞长时程成像的实验需求，欢迎申请样机免费试用～
Countstar Spica:直面体内 CAR-T研发痛点的智能或像分析平台
体内CAR-T 研发者在日常实验中面临诸多技术瓶颈，CountstarSpica实时智能活细胞成像分析系统针对性地提供系统性解决方案:
痛点一:长时程成像中位置漂移与焦距失准，导致数据不可比
CAR-T记忆细胞持久性监测需连续培养数周，传统移动载物台设计易引入机械扰动，造成同一视野在不同时间点的位置偏移同时，培养板各孔因蒸发导致的液面高度差异，使自动聚焦频繁失准，最终生成的动态曲线存在系统性误差。
解决方案:固定载物台+高精度自动聚焦保障数据可靠性
Spica采用成像模块移动、样品台固定的架构，从根本上消除细胞培养过程中的机械扰动与位置漂移。结合微米级精度XYZ轴控制平台与高精图像自动聚焦技术，系统可在数天至数周的连续培养中维持孔位成像的可重复性。用户无需手动校正位置或重新设定焦距，即可获得从CAR-T转导初期到记忆细胞形成全周期的可比数据。
痛点二:三维肿瘤模型成像耗时过长，光毒性损伤样本
类器官与肿瘤球模型的药敏测试依赖Z轴层扫获取完整三维信息，但传统层扫速度缓慢，96孔板全板扫描常需几十分钟至数小时，长时间曝光导致光毒性累积，样本活性下降，最终影响药物响应曲线的准确性。
解决方案:快速Z轴层扫与AI无标记三维分析
Spica的类器官/肿瘤球分析模块结合快速Z轴层扫技术，8分钟即可完成96孔板20层扫描，较传统方法节省 60%时间，显著降低光毒性损伤。同时，AI算法快速识别 3D 样本及表型分析，为类器官与肿瘤球杀伤实验提供定量生长曲线。用户可在保证样本活性的前提下，高效完成三维模型的动态监测与药效评价。
痛点三:从成像到数据分析流程割裂，效率低下
传统工作流程中，图像采集、定量分析、图表绘制及IC50/EC50计算需在多个软件间切换，数据格式转换频繁，不仅耗时且易出错，难以满足高通量筛选的时效性需求。
解决方案:一体化软件平台实现全流程自动化
Spica 支持6-384孔板、培养皿、培养瓶及器官芯片等多种耗材，覆盖从早期靶点验证(小规模 PBMC转导)到临床前药效评价(高通量肿瘤球药敏)的全流程。软件平台内置可视化时间轴管理、动态曲线自动生成及IC50/EC50剂量反应曲线计算功能，成像与分析同步进行，用户可在实验进行中实时查看量化结果，无需等待全部拍摄完成后手动导出处理，大幅提升多参数细胞聚类分析与药物筛选效率。
体内 CAR-T 疗法正从 AACR 2026 的临床突破走向更广泛的肿瘤适应症拓展。在这一进程中，从 BCMA 靶向到 WT1 实体瘤平台，从 LNP-mRNA 的瞬时表达到全 RNA 基因整合，每一个技术路线的优化都依赖于对细胞行为的高精度、长时程、多参数解析。Countstar Spica 以其专为活细胞动力学设计的硬件架构与 AI 赋能的分析能力，为体内 CAR-T 的研发者提供了从体外验证到临床前评价的全链条成像分析解决方案，助力这一变革性疗法加速走向患者。
Countstar Spica 实时智能活细胞成像分析系统——以 AI 精度，解码细胞治疗的动态未来
