做小胶质细胞研究，很多课题仍然沿用一套非常熟悉的逻辑：

LPS刺激以后，iNOS、CD86、TNF-α升高，所以小胶质细胞向M1极化；

药物处理以后，ARG1、CD206升高，所以小胶质细胞向M2极化；

最后得出结论：

“候选干预通过抑制M1、促进M2极化减轻神经炎症。”

这套实验并非完全不能做。

如果研究的是一个明确的体外LPS/IFN-γ或IL-4/IL-13刺激体系，用“M1-like”和“M2-like”描述实验诱导出的两种偏向，仍然具有一定操作价值。

真正的问题出现在下一步。

很多研究会把这种体外二分法直接搬进阿尔茨海默病、脑卒中、帕金森病、脑损伤、多发性硬化甚至脑肿瘤动物模型，然后用一两个marker把脑内所有小胶质细胞重新分成“M1”和“M2”。

现实中的小胶质细胞远比这复杂。

2026年Nature Immunology一项跨疾病、跨物种的大规模研究整合了约57.6万人脑细胞和约47万小鼠细胞，在不同疾病、脑区和发育阶段中建立小胶质细胞转录状态分类。研究最终识别出的并不是简单的两个方向，而是包括surveillance、neuroprotection、phagocytosis、inflammation、cytokine production、antigen presentation、interferon signature和proliferation在内的八类主要功能程序，而且同一疾病中可以同时存在多个程序。

这意味着，小胶质细胞研究真正需要改变的问题已经从：

“它是M1还是M2？”

变成：

“当前疾病阶段，小胶质细胞到底进入了什么功能状态？”

它是在释放炎症因子？

吞噬髓鞘和突触？

呈递抗原？

响应I型干扰素？

积累脂滴？

围绕病理蛋白进行吞噬？

还是已经从稳态监视状态进入另一种疾病相关状态？

更重要的是，这些状态并不一定互斥。

一颗小胶质细胞完全可能同时具有炎症、吞噬、脂质代谢和抗原呈递特征。

所以，如果研究仍然只靠CD86和CD206完成“极化”判断，很可能把真正有价值的机制信息压缩掉了。

先说结论：

可以用，但最好把它限定在明确的实验条件里。

例如体外培养BV2、HMC3或者原代小胶质细胞。

一组加入LPS/IFN-γ。

另一组加入IL-4/IL-13。

随后比较炎症和修复相关指标。

这种实验里写：

M1-like inflammatory phenotype；

M2-like alternative activation phenotype，

问题并不大。

它本质上是在用两个标准刺激建立两端模型。

但如果进入真实脑组织，小胶质细胞受到的刺激同时来自神经元、星形胶质细胞、少突胶质细胞、髓鞘碎片、ATP、脂质、补体、细胞因子、病理蛋白和局部代谢环境。

这种情况下，很难期待细胞整齐地排成两队。

事实上，人脑高维度单细胞研究早已显示，健康和疾病状态下的小胶质细胞存在明显的空间、年龄和疾病依赖性转录状态，而不是稳定的M1/M2两群。

所以更严谨的做法是：

体外可以使用M1-like/M2-like作为操作性模型；体内研究尽量使用具体功能状态描述。

1、M1-like更接近强炎症刺激状态

实验室最常见的是LPS，或者LPS联合IFN-γ。

这类刺激下常检测：

NOS2/iNOS、CD86、TNF-α、IL-1β、IL-6、ROS以及NF-κB相关信号。

因此M1-like本质上代表的是：

强烈炎症、促炎因子释放、氧化应激以及部分细胞毒性功能增强。

但需要注意：

看到TNF-α升高，只能证明炎症输出增加。

看到iNOS升高，也只能说明NO相关炎症代谢发生变化。

它们本身都不能证明脑内存在一个固定的“M1细胞亚群”。

2、M2-like更接近替代性激活和部分修复程序

IL-4、IL-13是常见诱导条件。

实验中经常检测ARG1、CD206/MRC1、部分修复和抗炎相关因子。

部分旧文献还会继续把M2分为M2a、M2b、M2c等亚型。

这种分法更适合理解经典巨噬细胞体外刺激模式。

进入小胶质细胞以后则要更加谨慎。

尤其不能把：

ARG1高＝M2；

CD206高＝M2；

然后再进一步推出：

M2＝神经保护。

小胶质细胞真实状态并没有这么简单。

这是小胶质细胞研究中特别容易出现的问题。

1、ARG1并不是一个通用的“M2身份证”

2023年Nature Neuroscience专门研究了ARG1阳性小胶质细胞。

结果发现，ARG1+ microglia在小鼠出生后早期主要富集于基底前脑和腹侧纹状体，并具有独特分子特征，同时参与胆碱能神经支配和树突棘成熟。

这些细胞还同时表达Apoe、Clec7a、Igf1、Lgals3等一系列状态相关分子。

这个结果非常有启发性：

ARG1可以标记一种特定小胶质细胞状态。

但ARG1阳性并不自动等于一个统一的“M2”。

2、CD206更加需要注意细胞来源

在脑组织研究中，CD206/MRC1同样表达于部分CNS边界相关巨噬细胞。

经典的小胶质细胞单细胞分选研究甚至会利用CD206阴性来帮助排除其他CNS巨噬细胞群。

所以如果脑组织免疫荧光看到：

IBA1+CD206+，

直接写成：

“M2 microglia增加”

证据其实并不充分。

首先还应该确认：

这到底是不是脑实质resident microglia。

3、CD86也不是M1专属开关

CD86增加说明抗原呈递/共刺激相关状态发生变化。

它更适合和炎症因子、细胞状态以及功能一起解释。

所以一个marker更合理的用途是：

给某种状态增加一条证据。

而不是：

用一个marker直接给细胞命名。

如果一定要问：

“小胶质细胞现在到底有哪些分类？”

2026年的跨人和小鼠病理分类给出了一个非常实用的答案：

与其分M1/M2，更适合按照功能程序划分。

目前可以重点理解为八类主要程序：

Surveillance：稳态监视。

Neuroprotection：神经保护。

Phagocytosis：吞噬。

Inflammation：炎症。

Cytokine production：细胞因子产生。

Antigen presentation：抗原呈递。

IFN signature：干扰素响应。

Proliferation：增殖。

这并不意味着以后所有小胶质细胞都必须硬分成八种细胞。

更准确的理解是：

这些是细胞在不同环境下可以调用的主要功能程序。

一颗细胞可能同时启动两个甚至多个程序。

这比把细胞简单放进M1或M2更加接近真实生物学。

健康脑内的小胶质细胞并不是“什么都不干”。

它们持续监视周围组织环境。

典型稳态相关分子包括P2RY12、TMEM119等。

2026年的跨疾病分类中，“surveillance”程序同样以P2RY12、TMEM119、TGFBR1等为代表，并且在正常脑组织中占据明显优势；疾病状态下，这类稳态程序往往下降，同时其他功能程序增加。

所以疾病研究里一个很有价值的问题是：

候选干预只是把炎症marker压下去了，

还是让小胶质细胞重新获得了稳态监视程序？

例如：

IL-1β下降了。

这是好事。

但如果P2RY12、TMEM119等稳态特征依然没有恢复，细胞可能只是从“强炎症状态”进入另一个异常状态。

这两种结论完全不同。

传统M1概念很容易把所有促炎变化装进一个篮子。

但新的功能分类进一步把：

inflammation

和

cytokine production

拆开。

这非常有价值。

有些小胶质细胞可能具有明显炎症激活和髓系受体程序。

另一些细胞则更突出TNF、IL1B、CCL2、CXCL10等细胞因子输出。

因此如果课题只检测：

TNF-α、IL-1β，

最后写：

“M1 polarization增强”，

会损失很多信息。

更加精确的问题可以变成：

候选处理到底让小胶质细胞增加了炎症感知？

还是增加了细胞因子分泌？

这两个过程谁先发生？

真正损伤神经元的是哪一层？

这样机制自然就会比单纯M1/M2更深。

IFN-responsive microglia是目前非常值得重视的一类状态。

它的典型特征包括ISG15、IFIT家族、MX1、IRF7、USP18、CXCL10等干扰素刺激相关程序。

2026年跨疾病研究发现，IFN signature形成了独立而且跨物种保守的功能程序，并在病毒性脑炎、自身炎症和部分EAE等疾病模型中特别突出；遗传性阻断IFNAR或IFNGR还会明显改变这些小胶质细胞状态的组成。

这意味着：

如果研究病毒感染、自身免疫、中枢炎症或者某些神经退行性疾病，仅仅测CD86和CD206可能直接漏掉最重要的病理状态。

更合理的实验可以增加：

ISG15；

MX1；

IFIT1/IFIT3；

IRF7；

CXCL10；

以及相应IFNAR/JAK/STAT功能验证。

此时课题讲的就不再是：

“M1增加。”

而是：

“疾病诱导了IFN-responsive microglial program。”

后者的信息量明显更高。

1、Phagocytosis program

典型分子包括APOE、AXL、CD68、CLEC7A、SPP1、TREM2、TYROBP等。

这类状态在阿尔茨海默病、脱髓鞘、EAE、脑卒中等多种疾病中都可能增加。

但CD68升高不一定代表“坏”。

它可能意味着小胶质细胞正在处理：

死亡细胞；

髓鞘碎片；

病理蛋白；

突触；

脂质。

真正应该继续问的是：

它吞了什么？

吞噬以后有没有成功降解？

还是越吞越多，最后形成溶酶体和脂质负担？

2、Antigen-presentation program

这类状态突出MHC相关基因和抗原呈递功能。

如果研究EAE、多发性硬化或者T细胞进入CNS后的炎症，抗原呈递型小胶质细胞可能比传统M1/M2更具有解释力。2026年跨疾病分类也将antigen presentation作为独立的保守功能程序。

3、Proliferative microglia

疾病或者损伤后，小胶质细胞还可能出现明显增殖。

这类状态可以看到TOP2A等细胞周期相关程序。

所以Ki67+IBA1+增加代表的是：

某些小胶质细胞正在扩增。

它和炎症型、吞噬型并不是同一个概念。

DAM，全称Disease-Associated Microglia，是目前小胶质细胞研究中非常重要的概念。

2017年Cell在阿尔茨海默病模型中通过单细胞分析发现了一类与神经退行性病变相关的小胶质细胞状态。

它的形成具有阶段性：

早期部分变化可以不依赖TREM2；

随后进入更明显的TREM2依赖阶段。

过程中会出现：

部分稳态基因下降；

Apoe、Tyrobp等首先发生变化；

随后Trem2、Lpl、Cst7、Clec7a等疾病相关程序进一步增强。

这类细胞具有非常明显的脂质处理和吞噬特征。

所以DAM很难塞进：

M1＝促炎；

M2＝保护

这种二分框架。

它可能同时具有：

吞噬；

脂质代谢；

炎症；

组织保护或损伤相关功能。

真正应该研究的是DAM在具体疾病阶段干了什么。

DAM出现以后，另一项经典研究又提出了TREM2-APOE通路驱动的neurodegenerative microglial phenotype，也就是常说的MGnD概念。

这类状态同样强调：

稳态程序下降；

APOE/TREM2相关疾病程序增强。

因此DAM和MGnD存在明显重叠。

但它们来自不同实验设计、疾病模型和命名体系。

进一步研究甚至发现，以往被统一放在“DAM signature”里的细胞，并不一定全部来自真正的resident microglia。

2022年的研究发现，在衰老和神经退行过程中，还存在单核细胞来源的disease inflammatory macrophages，这类细胞也可以表达部分TREM2和DAM相关特征。

所以看到一组：

APOE↑；

TREM2↑；

SPP1↑；

并不能立即宣布：

“这里全是DAM microglia。”

第一步仍然需要把：

resident microglia

和

infiltrating macrophage

区分清楚。

LDAM，也就是lipid-droplet-accumulating microglia，是另一个非常有代表性的例子。

2020年Nature Neuroscience研究发现，衰老小鼠和人脑中的部分小胶质细胞会大量积累脂滴。

这些LDAM同时表现出：

吞噬能力下降；

ROS增加；

促炎细胞因子释放增加；

并具有区别于其他已知小胶质细胞状态的转录特征。

这个发现的价值在于：

以前可能只会写：

“老年脑中M1 microglia增加。”

但现在可以进一步问：

是不是某一部分小胶质细胞发生了脂质处理障碍？

脂滴为什么越来越多？

脂滴是保护细胞暂时储存脂质，还是已经变成代谢负担？

为什么脂滴增加以后吞噬反而下降？

ROS来自哪里？

这种“代谢状态＋功能状态”的研究明显比单纯CD86/ARG1更容易形成新的机制。

再回到ARG1。

如果按照传统极化逻辑：

ARG1高＝M2。

但2023年的ARG1+ microglia研究发现，这类细胞在特定发育时期和脑区存在明显富集，并具有独特的吞噬和神经发育功能。

降低小胶质细胞ARG1以后，甚至会影响胆碱能神经支配、树突棘成熟和后续神经功能。

这说明一个非常重要的问题：

marker的意义取决于细胞所处的时间、空间和疾病环境。

所以：

ARG1高，

真正的下一步不是马上写M2。

而应该继续问：

这些ARG1+细胞在哪里？

和什么结构相邻？

它们还表达什么？

真正的功能是什么？

当这个问题问下去以后，一个普通“极化课题”很可能就会变成一个有价值的细胞亚状态课题。

小胶质细胞最大的特点之一就是context-dependent。

2019年Nature的鼠—人单细胞研究已经显示，小胶质细胞状态会随着脑区、发育阶段、脱髓鞘和疾病环境发生明显改变。

2026年的跨疾病分类进一步显示：

阿尔茨海默病、EAE、LPS炎症、病毒性脑炎、脑缺血、胶质瘤等模型虽然都会出现“小胶质细胞活化”，但富集的功能程序并不相同。

因此不同疾病应该换不同问题。

阿尔茨海默病可以重点看：

DAM、TREM2、APOE、脂质处理、吞噬和斑块相关空间状态。

脑卒中可以重点看：

炎症、吞噬、缺血区域空间分布、死亡细胞清除和后期修复。

脱髓鞘可以重点看：

髓鞘吞噬、脂质处理、少突胶质细胞再生环境。

病毒性脑炎可以重点看：

IFN-responsive program。

脑肿瘤则需要进一步区分：

microglia和monocyte-derived macrophage，以及免疫抑制和肿瘤支持状态。

一个固定的：

IBA1＋CD86＋CD206

指标包，很难同时解释所有疾病。

真正高级一点的小胶质细胞课题，建议至少做四层。

第一层：先确认细胞身份

需要先区分：

resident microglia；

border-associated macrophage；

infiltrating monocyte/macrophage。

可以结合P2RY12、TMEM119、CX3CR1、HEXB等小胶质细胞相关特征，并根据疾病模型增加流式、遗传示踪或者其他身份验证。

因为疾病状态下某些经典稳态marker本身会发生变化，所以最好不要只靠单一marker。

第二层：定义状态

根据当前科学问题选择：

surveillance；

inflammation；

IFN response；

phagocytosis；

antigen presentation；

DAM；

LDAM；

或者其他疾病相关状态。

这一层建议至少使用多个相互支持的指标。

第三层：做真实功能

如果说它是phagocytic microglia：

就去测吞噬。

如果说它是neurotoxic：

就证明它真的损伤神经元。

如果说它是neuroprotective：

就看神经元存活、突触或者髓鞘是否改善。

如果说它参与清除病理蛋白：

就看真实清除能力。

marker只能告诉你细胞“像什么”。

功能实验才能告诉你细胞“真正干了什么”。

第四层：建立因果

最后还要回答：

这种状态是疾病结果，还是疾病原因？

可以选择一个关键状态节点进行遗传或者药理干预。

例如：

阻断TREM2以后DAM形成改变；

随后病理表型发生变化。

只有做到这一层，“小胶质细胞状态改变”才真正进入机制。

1、体外可以保留M1-like/M2-like模型

如果研究药物基础抗炎作用，可以设置：

Control；

LPS/IFN-γ；

LPS/IFN-γ＋Drug；

必要时IL-4/IL-13相关对照。

但不要只测marker。

建议增加真实功能：

吞噬；

神经元共培养；

ROS；

线粒体功能；

炎症因子释放；

迁移；

突触吞噬等。

2、动物组织不要简单重复体外二分

例如脑卒中动物已经做出来。

与其只做：

IBA1/CD86；

IBA1/CD206，

更值得围绕病程设置多个时间点。

早期看：

炎症和IFN。

中期看：

吞噬和死亡细胞清除。

后期看：

稳态恢复、神经保护以及组织修复。

这样才能看到：

小胶质细胞是如何从一个状态转向另一个状态。

3、空间非常重要

同一只动物中：

病灶核心；

病灶周边；

远端正常区

的小胶质细胞状态可能完全不同。

如果把整块脑组织一起匀浆做WB，很多真正有价值的区域差异会被平均掉。

因此条件允许时，可以结合免疫荧光、空间定位和区域性取材。

1、IBA1升高就直接写“小胶质细胞M1极化”。

2、一个CD86就定义M1。

3、一个ARG1或CD206就定义M2。

4、把ARG1阳性默认解释成神经保护。

5、脑内IBA1+CD206+细胞不区分microglia和其他巨噬细胞。

6、只看细胞形态，从分枝状变成阿米巴状就定义M1。

7、CD68升高直接解释成促炎。

8、只检测炎症因子，不做小胶质细胞真实功能。

9、体外BV2的M1/M2结果直接外推到动物脑内。

10、所有神经系统疾病都使用同一套CD86/CD206指标。

11、研究AD却不考虑DAM/TREM2/APOE相关状态。

12、研究病毒性脑炎却不看IFN-responsive microglia。

13、研究衰老脑只看M1/M2，不考虑脂质和LDAM。

14、看到TREM2、APOE、SPP1升高就认为一定是resident DAM。

15、不区分外周单核细胞来源巨噬细胞。

16、单个时间点研究整个疾病过程。

17、整块脑匀浆后讨论病灶局部小胶质细胞状态。

18、marker变化以后没有任何功能验证。

19、药物把炎症指标降下来，就直接写“小胶质细胞恢复稳态”。

20、文章最后画出“M1→M2转换”，实际实验从来没有追踪同一批细胞是否发生状态转换。

小胶质细胞研究现在最值得升级的地方，就是从“极化marker”进入“疾病相关功能状态”。

博恩生物可以根据具体疾病、现有结果和研究假设，协助设计小胶质细胞体外和动物机制实验。

在体外研究方面，可以建立BV2、原代小胶质细胞及相关刺激体系，根据项目目的设计炎症、IFN响应、吞噬、氧化应激、线粒体功能等不同状态模型，而不是所有项目都只采用LPS诱导。

在细胞状态评价方面，可以根据疾病机制选择稳态、炎症、IFN-responsive、吞噬、抗原呈递、DAM相关、脂质代谢等指标组合，减少依靠单一CD86/CD206判断极化的情况。

在功能研究方面，可以进一步开展炎症因子释放、ROS、吞噬、efferocytosis、髓鞘/病理蛋白处理以及神经元—小胶质细胞共培养等实验，把状态marker真正连接到功能。

如果课题研究神经毒性，可以建立：

小胶质细胞状态改变→条件培养基或共培养→神经元死亡/突触损伤。

如果研究神经保护，则可以进一步评价：

神经元存活、突触、髓鞘及相应功能恢复。

在动物实验方面，可以结合阿尔茨海默病、脑卒中、神经炎症、脱髓鞘、脑损伤等疾病模型，根据不同病程设置小胶质细胞状态评价。

对于需要区分小胶质细胞与外周巨噬细胞的项目，还可以根据具体模型进一步设计流式、组织定位及细胞身份验证策略，避免把所有IBA1阳性髓系细胞统一解释成microglia。

如果已有课题目前做到的是：

LPS以后CD86升高；

候选药以后CD206升高；

下一步并不一定需要继续补更多M1/M2 marker。

更值得先问：

这个药真正改变了小胶质细胞什么功能？

吞噬恢复了吗？

炎症因子下降了吗？

线粒体恢复了吗？

神经元因此被保护了吗？

进入动物以后，对应的小胶质细胞状态还存在吗？

如果这些问题逐渐建立起来，文章就会从：

“药物促进M1向M2极化”

升级成：

“药物重新塑造特定疾病阶段的小胶质细胞功能状态，并通过具体细胞功能影响神经病理。”

小胶质细胞当然存在“极化”。

但它更像一个高度动态、连续变化的状态空间。

M1/M2可以作为最初理解这个空间的一张简图。

真正进入疾病机制以后，需要继续看到DAM、IFN-responsive、LDAM、吞噬、抗原呈递、神经保护以及稳态监视等更加具体的功能程序。

所以现在做小胶质细胞研究，最值得改变的问题已经不再是：

“它到底是M1还是M2？”

而是：

“在这个疾病、这个脑区、这个时间点，这批小胶质细胞到底在干什么？”

这个问题，往往才是真正能够把小胶质细胞课题继续做深的起点。