组织里有不少小圆细胞，想知道主要是T细胞还是B细胞，先看哪些指标？研究肿瘤周围的巨噬细胞，CD68和CD163又该怎样搭配？这些问题很常见，也往往决定了第一轮抗体该怎么选。CD3、CD8、CD20、CD68、CD163经常出现在同一份实验清单中，但各自提供的信息不同。有的用于观察细胞类型，有的补充某类细胞的表达特征；把用途分清楚，才容易理解为什么要增加下一项检测。
这次从常用的T细胞、B细胞和巨噬细胞标志物讲起，结合几项已有研究与艾博立官网产品资料，整理一份便于查阅的基础应用指南。
图1｜三类细胞与五项常用指标的用途示意，不代表经联合验证的诊断组合。
一、
先分T细胞与B细胞：CD3、CD8、CD20各看什么
CD3与T细胞受体复合体相关，是组织中观察T细胞分布的常用指标。对一块肿瘤组织而言，CD3染色可以帮助我们了解T细胞出现在哪些区域，是散在病变之间，还是更多聚集在周围间质。它适合回答“T细胞分布怎样”这一层问题。
CD8则常被用于补充CD8相关T细胞亚群的信息。因此，CD3与CD8一起安排时，两项检测并非重复：CD3提供较广的T细胞相关观察，CD8进一步提示其中需要关注的表型。单看CD8阳性细胞数量，还不能说明这些细胞已经处于有效杀伤状态。
这里也要分清“同一组织都检测到”与“同一细胞共表达”。两张相邻切片分别出现CD3和CD8阳性，可以比较区域分布；若研究结论要写成CD3、CD8双阳性细胞，就需要能够支持同细胞判断的共定位方法。连续切片可能存在细胞对应差异，不能直接把两张图的阳性数量相加或相减。
CD20对应另一条常用观察路径。它是B细胞表面相关分子，常用于识别成熟B细胞。与CD3分别染色后，可以更容易看出组织中T、B细胞的分布差别。CD20也有分化阶段限制：B细胞向浆细胞终末分化时会失去CD20表达，因此CD20不能覆盖全部B细胞分化阶段。[1]
图2｜T、B细胞相关观察的概念示意，不表示真实细胞比例或共定位验证结果。
实际看图时，CD20阳性细胞是少量散在，还是形成相对集中的区域，值得保留下来。若只记录“有无阳性”，这部分组织结构信息就被省略了。至于是否形成特定的淋巴样结构，还需结合形态与其他结构证据，不能只凭一片CD20阳性区域命名。
CD68是巨噬细胞研究中常见的指标，与溶酶体及内体相关。组织切片中常见胞质颗粒样信号，因此观察时既要看着色，也要留意细胞轮廓、位置及与周围细胞的区别。把整个棕色区域当作一种细胞，容易把相邻细胞和背景一起计入。
CD68也并非只在巨噬细胞表达。Gottfried等比较原代细胞及肿瘤细胞系，使用免疫组化、流式、蛋白和RNA检测，发现部分非髓系细胞同样可表达CD68，染色表现还受克隆与固定方式影响。[2]这解释了为什么在复杂组织里，CD68应与形态及其他证据一起阅读。
CD163可以补充单核／巨噬细胞相关信息。Lau等在正常组织以及211例造血系统病变、115例非造血肿瘤中比较CD163与CD68，发现CD163在该研究的鉴别范围内具有更受限的表达分布，但也未覆盖所有相关病变。[3]这个结论有特定样本与抗体背景，不能简单写成“CD163全面优于CD68”。
另一个常见混淆，是把CD163阳性直接写成M2型巨噬细胞。CD163常被纳入M2样相关研究，但单项表达不足以完成一种功能状态的判定。Xue等在多种刺激条件下获得299份人巨噬细胞转录组，观察到超出简单M1／M2二分法的活化状态谱。[4]它提示我们，细胞身份、蛋白表达和功能状态需要分层描述。
图3｜CD68与CD163的用途及功能判读边界，依据文献[2]—[4]整理。
因此，用CD68与CD163观察分布和表达是合理的研究起点；如果课题要回答免疫抑制、炎症反应或吞噬能力等功能问题，就应加入对应的功能实验或其他状态指标。报告中可以写清“哪些区域检测到CD68或CD163表达”，再由功能实验回答这些细胞在做什么。
选择指标之后，观察区域会直接影响结果。病变内部、周边间质和浸润边缘的细胞密度，可能呈现不同面貌。两组样本即使都有不少阳性细胞，若一组主要集中在周边，另一组进入病变内部，单独报一个总数也无法体现这层差别。
一个经典例子是结肠癌共识Immunoscore验证研究。Pagès等最终纳入2,681例Ⅰ—Ⅲ期结肠癌，分别量化肿瘤内部与浸润边缘的CD3、CD8阳性细胞密度，再按既定方法形成评分。它研究的是明确区域、标准化量化与特定评分体系，而非简单判断两项染色是否阳性。[5]
图4｜散在、聚集及病变区域的任意布局示意；不是病例数据。
对普通科研观察，可以借鉴其中的区域意识：在计数前明确观察区，记录所分析的组织面积，并保留代表图像。若报告细胞密度，就使用一致的面积单位；若报告阳性比例，就说明分母是哪类细胞。这两种结果表达不同，不能直接混用。
这项研究说明，把细胞类型与组织位置放在一起观察，可以保留更多信息。不过，结肠癌共识Immunoscore有明确的适用人群与检测流程，其他肿瘤或不同检测方案不能直接沿用它的评分与预后解释。
如果只是初步了解T细胞、B细胞及巨噬细胞相关分布，可以围绕CD3、CD20、CD68分别安排观察；需要进一步关注CD8相关表型或CD163表达时，再补充相应检测。每增加一项，都应能说清它让我们多看到什么信息。
组织IHC、细胞染色和流式分析各有自己的制样与判读方式。某货号标注了IHC，不能据此推定它也适合流式；同样，单标染色可用，并不表示已经完成多重染色验证。若要做同细胞共定位，还要考虑抗体宿主、检测系统及顺序对结果的影响。
预实验保留三个重点就够了：选与目的相符的材料和对照，在该货号建议范围内比较少量稀释梯度，并同时查看定位、目标信号与背景。确定条件后，记录样本制备、抗原修复、孵育和检测方法，后续比较沿用同一套设置。
下列五款产品围绕本篇涉及的靶点整理，分别列出官网反应种属、应用和IHC推荐条件。单克隆产品同时列出公开克隆号；多克隆产品不填写单一克隆号。产品页与说明书链接均可直接打开。
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| CD3 | CD3 Rabbit mAb克隆：AA0212R种属：Human、Mouse、Rat应用：WB、IHC、IF、ELISAIHC：1:100—1:800 |
| CD8 α | CD8 α Rabbit mAb克隆：AA0117R种属：Human、Mouse、Rat应用：WB、IHC、IF、ELISAIHC：1:200—800（官网原文） |
| CD20 | CD20 Rabbit mAb克隆：未公开种属：Human应用：WB、IHC、FCIHC：1:50—1:200 |
| CD68 | CD68 Rabbit pAb克隆：不适用（多克隆）种属：Human、Mouse应用：WB、IHC、IF/ICCIHC：1:50—1:200 |
| CD163 | CD163 Rabbit mAb克隆：AA0856R种属：Human、Mouse、Rat应用：WB、IHC、IF、ELISAIHC：1:100—1:800 |
核验日期：2026-10-23。应用保留官网IHC标注，五款均未单列IHC-P；产品名称与货号可点击查看原页。种属与应用分别照录，不表示所有组合均已实测。
资料差异：AAY1590推荐栏及说明书写作“IHC: 1:200-800”，部分历史图例使用1:100；两者未合并为新推荐范围，具体条件需向技术支持核对。AYP11387说明书另有“预测反应”字段，本表仅照录“反应”字段。
选人来源样本时，可以进一步查看对应IHC材料；涉及小鼠或大鼠时，则按具体货号筛选。例如，本表CD20产品AYM28605标注Human，CD68产品AYP11387标注Human、Mouse，不能将其他几款的Rat标注套用过来。
AYM28605官网提供人扁桃体石蜡切片IHC示例，下图保留原图外观，仅作等比例缩放。它展示的是公司公开的应用材料，不能代替其他组织或疾病场景的验证。
图5｜AYM28605官网人扁桃体石蜡切片IHC示例。原图仅等比例缩放，公开图注未列本图稀释度。
需要核对具体样本时，可向艾博立技术支持提供货号、反应种属、制样方式和实验用途，索取相应说明书与批次应用资料。
[1] Zuccolo J, Deng L, Unruh TL, et al. Expression of MS4A and TMEM176 Genes in Human B Lymphocytes. Frontiers in Immunology. 2013;4:195. 发表：2013-07-15。DOI: 10.3389/fimmu.2013.00195；PMID: 23874341。本文用于CD20表达背景。
[2] Gottfried E, Kunz-Schughart LA, Weber A, et al. Expression of CD68 in non-myeloid cell types. Scandinavian Journal of Immunology. 2008;67:453–463. 期刊出版：2008-05。DOI: 10.1111/j.1365-3083.2008.02091.x；PMID: 18405323。本篇依据公开摘要介绍。
[3] Lau SK, Chu PG, Weiss LM. CD163: a specific marker of macrophages in paraffin-embedded tissue samples. American Journal of Clinical Pathology. 2004;122:794–801. 期刊出版：2004-11。DOI: 10.1309/QHD6-YFN8-1KQX-UUH6；PMID: 15491976。本篇依据公开摘要介绍。
[4] Xue J, Schmidt SV, Sander J, et al. Transcriptome-based network analysis reveals a spectrum model of human macrophage activation. Immunity. 2014;40:274–288. 首次在线：2014-02-13。DOI: 10.1016/j.immuni.2014.01.006；PMID: 24530056。本篇依据公开摘要介绍。
[5] Pagès F, Mlecnik B, Marliot F, et al. International validation of the consensus Immunoscore for the classification of colon cancer: a prognostic and accuracy study. The Lancet. 2018;391:2128–2139. 首次在线：2018-05-10。DOI: 10.1016/S0140-6736(18)30789-X；PMID: 29754777。本篇依据公开摘要介绍。
产品资料来源：表中五款官方产品页与说明书，链接见货号及说明书入口。本篇用于科研交流与选型参考；所引研究未证明使用了上述艾博立产品，不将文献结果作为本公司抗体性能。
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