Сайт издательства «Медиа Сфера»
содержит материалы, предназначенные исключительно для работников здравоохранения. Закрывая это сообщение, Вы подтверждаете, что являетесь дипломированным медицинским работником или студентом медицинского образовательного учреждения.

Хунь Инь Чжоу

Первая народная больница г. Цзыгун, Цзыгун, Китай

Яксин Хуанг

Больница Анчжэнь Наньчонг Пекинского столичного медицинского университета, Наньчонг, Китай;
Центральная больница Наньчонга, Наньчонг, Китай

Руйцзянь Чжуан

Народная больница района Накси, Лучжоу, Китай

Шуньян Сюнг

Народная больница района Накси, Лучжоу, Китай

Джиминг Чжоу

Психиатрическая больница Лучжоу, Лучжоу, Китай

Тяньцзи Ли

Психиатрическая больница Лучжоу, Лучжоу, Китай

Юнган Ху

Народная больница района Накси, Лучжоу, Китай

Автоматизированный подсчет ретикулоцитов: достижения, проблемы стандартизации и клиническая доступность

Авторы:

Чжоу Х.И., Хуанг Я., Чжуан Р., Сюнг Ш., Чжоу Д., Ли Т., Ху Ю.

Подробнее об авторах

Журнал: Лабораторная служба. 2026;14(1): 41‑52

Прочитано: 92 раза


Как цитировать:

Чжоу Х.И., Хуанг Я., Чжуан Р., Сюнг Ш., Чжоу Д., Ли Т., Ху Ю. Автоматизированный подсчет ретикулоцитов: достижения, проблемы стандартизации и клиническая доступность. Лабораторная служба. 2026;14(1):41‑52.
Zhou H, Huang Ya, Zhuang R, Xiong S, Zou J, Li T, Hu Yu. Automated reticulocyte counting: advances, standardization challenges, andclinical accessibility. Laboratory Service. 2026;14(1):41‑52. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/labs20261501141

Рекомендуем статьи по данной теме:
Клас­си­фи­ка­ция циф­ро­вых ме­ди­цин­ских про­дук­тов и сер­ви­сов. Ме­ди­цин­ские тех­но­ло­гии. Оцен­ка и вы­бор. 2026;(1):11-25

Литература / References:

  1. World Health Organization, Health Laboratory Technology and Blood Safety Unit, International Committee for Standardization in Haematology Expert Panel in Cytometry. ICSH guidelines for reticulocyte counting by microscopy on supravitally stained preparations. Geneva: World Health Organization; 1992. Available from: https://iris.who.int/handle/10665/61756.
  2. Bain, BJ, Bates, I, Laffan, MA. Dacie and Lewis practical haematology E-book: Dacie and Lewis practical haematology E-book. London: Elsevier Health Sciences; 2016. 
  3. Means, RTJr. Rodgers, GM, Glader, B, Arber, DA, Appelbaum, FR, Dispenzieri, A, Fehniger, TA, editors, et al.. Wintrobe’s clinical hematology, 15th ed. Philadelphia, PA: Lippincott Williams & Wilkins, A Wolters Kluwer Business; 2024.
  4. Sung, HH, Seok, DI, Jung, YH, Kim, DJ, Lee, SJ. Experience of reticulocytes measurement at 720 nm using spectrophotometer. Korean J Clin Lab Sci 2017;49:382-9.  https://doi.org/10.15324/kjcls.2017.49.4.382.
  5. Tanke, HJ, Rothbarth, PH, Vossen, JM, Koper, GJ, Ploem, JS. Flow cytometry of reticulocytes applied to clinical hematology. Blood 1983;61:1091-7.  https://doi.org/10.1182/blood.V61.6.1091.1091
  6. Davis, BH, Bigelow, N, Ball, ED, Mills, L, Cornwell, GGIII. Utility of flow cytometric reticulocyte quantification as a predictor of engraftment in autologous bone marrow transplantation. Am J Hematol 1989;32:81-7.  https://doi.org/10.1002/ajh.2830320202
  7. Van Hove, L, Goossens, W, Van Duppen, V, Verwilghen, RL. Reticulocyte count using thiazole orange. A flow cytometry method. Clin Lab Haematol 1990;12:287-99.  https://doi.org/10.1111/j.1365-2257.1990.tb00039.x.
  8. Piva, E, Brugnara, C, Chiandetti, L, Plebani, M. Automated reticulocyte counting: state of the art and clinical applications in the evaluation of erythropoiesis. Clin Chem Lab Med 2010;48:1369-80.  https://doi.org/10.1515/CCLM.2010.292.
  9. Piva, E, Brugnara, C, Spolaore, F, Plebani, M. Clinical utility of reticulocyte parameters. Clin Lab Med 2015;35:133-63.  https://doi.org/10.1016/j.cll.2014.10.006.
  10. Obstfeld, AE, Davis, BH, Han, J-Y, Urrechaga, E. Report of the International Council for Standardization in Haematology working group for standardization of reticulocyte parameters. Int J Lab Hematol 2024;46:266-74.  https://doi.org/10.1111/ijlh.14209
  11. Lim, YK, Chi, HY, Lee, MK, Kim, HR. Necessity of reticulocyte calibration for more accurate and precise results. Ann Lab Med 2018;38:375-7.  https://doi.org/10.3343/alm.2018.38.4.375.
  12. Fleming, KA, Horton, S, Wilson, ML, Atun, R, DeStigter, K, Flanigan, J, et al.. The Lancet Commission on diagnostics: transforming access to diagnostics. Lancet 2021;398:1997-2050. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(21)00673-5.
  13. Sharma, S, Zapatero-Rodríguez, J, Estrela, P, O’Kennedy, R. Point-of-care diagnostics in low-resource settings: present status and future role of microfluidics. Biosensors 2015;5:577-601.  https://doi.org/10.3390/bios5030577.
  14. Mei, Y, Liu, Y, Ji, P. Understanding terminal erythropoiesis: an update on chromatin condensation, enucleation, and reticulocyte maturation. Blood Rev 2021;46:100740. https://doi.org/10.1016/j.blre.2020.100740.
  15. Ovchynnikova, E, Aglialoro, F, von Lindern, M, van den Akker, E. The shape shifting story of reticulocyte maturation. Front Physiol 2018;9:829.  https://doi.org/10.3389/fphys.2018.00829.
  16. Tang, P, Wang, HQ. Regulation of erythropoiesis: emerging concepts and therapeutic implications. Hematology 2023;28:14.  https://doi.org/10.1080/16078454.2023.2250645.
  17. Aphaiwiwat, H, Ketloy, C, Thepnarin, T, Watanaboonyongcharoen, P, Prompetchara, E. Reference intervals and comparative analysis of reticulocyte counts using the Mindray BC-6200, flow cytometry, and manual microscopy. Int J Lab Hematol 2025;47:429-36.  https://doi.org/10.1111/ijlh.14438.
  18. Thomas, DW, Hinchliffe, RF, Briggs, C, Macdougall, IC, Littlewood, T, Cavill, I, et al.. Guideline for the laboratory diagnosis of functional iron deficiency. Br J Haematol 2013;161:639-48.  https://doi.org/10.1111/bjh.12311.
  19. Auerbach, M, Staffa, SJ, Brugnara, C. Using reticulocyte hemoglobin equivalent as a marker for iron deficiency and responsiveness to iron therapy. Mayo Clin Proc 2021;96:1510-9.  https://doi.org/10.1016/j.mayocp.2020.10.061.
  20. Clinical and Laboratory Standards Institute (CLSI). Methods for reticulocyte counting (automated blood cell counters, flow cytometry, and supravital dyes); approved guideline – second edition. CLSI document H44-A2. Wayne, PA: CLSI; 2004.
  21. Carter, JM, McSweeney, PA, Wakem, PJ, Nemet, AM. Counting reticulocytes by flow cytometry: use of thiazole orange. Clin Lab Haematol 1989;11:267-71.  https://doi.org/10.1111/j.1365-2257.1989.tb00218.x.
  22. Rowan, R, Van Assendelft, O, Bull, B, Coulter, W, Fujimoto, K. International Council for Standardization in Haematology Expert Panel on Cytometry. Proposed reference method for reticulocyte counting based on the determination of the reticulocyte to red cell ratio. Clin Lab Haematol 1998;20:77-9.  https://doi.org/10.1046/j.1365-2257.1998.00104.x.
  23. Jiang, H, Wang, J, Wang, K, Gu, J, Chen, J, Wang, Z. Interferents of automated reticulocyte analysis integrated with relevant clinical cases. Clin Lab 2019;65:1251-9.  https://doi.org/10.7754/Clin.Lab.2019.181245.
  24. Uppal, V, Naseem, S, Bihana, I, Sachdeva, MUS, Varma, N. Reticulocyte count and its parameters: comparison of automated analyzers, flow cytometry, and manual method. J Hematopathol 2020;13:89-96.  https://doi.org/10.1007/s12308-020-00395-8.
  25. Buttarello, M, Rauli, A, Mezzapelle, G. Reticulocyte count and extended reticulocyte parameters by Mindray BC-6800: reference intervals and comparison with Sysmex XE-5000. Int J Lab Hematol 2017;39:596-603.  https://doi.org/10.1111/ijlh.12705.
  26. Schapkaitz, E, Baiden, A, Raburabu, S. Performance evaluation of the new automated Atellica Hema 580 hematology analyzer. Int J Lab Hematol 2024;46:63-71.  https://doi.org/10.1111/ijlh.14170.
  27. Fujimaki, K, Hummel, K, Magonde, I, Dammert, K, Hamaguchi, Y, Mintzas, K, et al.. Performance evaluation of the new Sysmex XR-Series haematology analyser. Pract Lab Med 2024;39:e00370. https://doi.org/10.1016/j.plabm.2024.e00370.
  28. Coussee, A, Robbrecht, J, Maelegheer, K, Vandewal, W, Florin, L. Evaluating the performance of the new Sysmex XR-Series haematology analyser: a comparative study with the Sysmex XN-Series. Lab Med 2025;2:5.  https://doi.org/10.3390/labmed2010005.
  29. Lin, Z, Lin, Q, Yu, P, Chen, Z, Lin, H, Zhu, B, et al.. Performance evaluation of routine blood and C-reactive protein analysis using Mindray BC-7500 CRP auto hematology analyzer. Ann Transl Med 2022;10:588.  https://doi.org/10.21037/atm-22-1642.
  30. Yahagi, K, Arai, T, Katagiri, H, Yatabe, Y, Yokota, H, Nagai, Y, et al.. Performance evaluation of a novel reticulocyte identification method that uses metachromatic nucleic acid staining based on a crossover analysis of emission DNA/RNA light (RNP Determination™) in hematology analyzer Celltac G. Int J Lab Hematol 2022;44:1050-9.  https://doi.org/10.1111/ijlh.13947.
  31. Bhagwat, GG, Admane, P, Lath, A, Das, P, Mallick, S, Patel, PM. Evaluation of optical platelet counts in HORIBA Yumizen H2500 and platelet counts by digital morphology platform in cases of thrombocytopenia with platelet interference flag: finding solutions with automation in high volume laboratory. Indian J Hematol Blood Transfus 2024;7.  https://doi.org/10.1007/s12288-024-01889-6.
  32. Patel, M, Hoshino, H, Chandras, R, Qu, K, Mukhtar, Z, Lakos, G. Alinity hq reference ranges for reticulocytes and related parameters. Clin Chim Acta 2019;493:S423. https://doi.org/10.1016/J.CCA.2019.03.900.
  33. Bruegel, M, George, TI, Feng, B, Allen, TR, Bracco, D, Zahniser, DJ, et al.. Multicenter evaluation of the cobas m 511 integrated hematology analyzer. Int J Lab Hematol 2018;40:672-82.  https://doi.org/10.1111/ijlh.12903.
  34. Kratz, A, Lee, SH, Zini, G, Riedl, JA, Hur, M, Machin, S. Digital morphology analyzers in hematology: ICSH review and recommendations. Int J Lab Hematol 2019;41:437-47.  https://doi.org/10.1111/ijlh.13042.
  35. Franchi, R, Giraldi, M, Bertazzolo, W, Bartolini, F, Di Maria, FM, Paltrinieri, S. Pre-analytical and analytical variability of reticulocyte counts in dogs. Vet Rec 2023;192:e2733. https://doi.org/10.1002/vetr.2733.
  36. Makhro, A, Huisjes, R, Verhagen, LP, Mañú-Pereira Mdel, M, Llaudet-Planas, E, Petkova-Kirova, P, et al.. Red cell properties after different modes of blood transportation. Front Physiol 2016;7:288.  https://doi.org/10.3389/fphys.2016.00288.
  37. Miller, WG, Keller, T, Budd, J, Johansen, JV, Panteghini, M, Greenberg, N, et al. Recommendations for setting a criterion for assessing commutability of secondary calibrator certified reference materials. Clin Chem 2023;69:966-75.  https://doi.org/10.1093/clinchem/hvad104.
  38. Hoenemann, C, Ostendorf, N, Zarbock, A, Doll, D, Hagemann, O, Zimmermann, M, et al.. Reticulocyte and erythrocyte hemoglobin parameters for iron deficiency and anemia diagnostics in patient blood management: a narrative review. J Clin Med 2021;10:4250. https://doi.org/10.3390/jcm10184250.
  39. Chung, Y, Lee, K, Han, M, Kim, JS, Park, J. Comparison of erythrocyte and reticulocyte indices for evaluation of iron deficiency by two automated hematologic analyzers. Clin Lab 2022;68.  https://doi.org/10.7754/Clin.Lab.2021.210544.
  40. Hevessy, Z, Toth, G, Antal-Szalmas, P, Tokes-Fuzesi, M, Kappelmayer, J, Karai, B, et al.. Algorithm of differential diagnosis of anemia involving laboratory medicine specialists to advance diagnostic excellence. Clin Chem Lab Med 2024;62:410-20.  https://doi.org/10.1515/cclm-2023-0807.
  41. Bracho, FJ, Osorio, IA. Evaluation of the reticulocyte production index in the pediatric population. Am J Clin Pathol 2020;154:70-7.  https://doi.org/10.1093/ajcp/aqaa020
  42. Riley, RS, Ben-Ezra, JM, Goel, R, Tidwell, A. Reticulocytes and reticulocyte enumeration. J Clin Lab Anal 2001;15:267-94.  https://doi.org/10.1002/jcla.1039.
  43. Sun, S, Wang, G, Zhang, B, Wang, F, Wu, W. Utility of faster R-CNN in methodological comparison and evaluation of reticulocytes. Front Physiol 2024;15.  https://doi.org/10.3389/fphys.2024.1395943.
  44. Briggs, C, Culp, N, Davis, B, d’Onofrio, G, Zini, G. International Council for Standardization in Haematology WG. ICSH guidelines for the evaluation of blood cell analysers including those used for differential leucocyte and reticulocyte counting. Int J Lab Hematol 2014;36:613-27.  https://doi.org/10.1111/ijlh.12201.
  45. Buttarello, M, Bulian, P, Farina, G, Temporin, V, Toffolo, L, Trabuio, E, et al.. Flow cytometric reticulocyte counting parallel evaluation of five fully automated analyzers: an NCCLS-ICSH approach. Am J Clin Pathol 2001;115:100-11.  https://doi.org/10.1309/m26b-1ynq-vnu8-m1ce.
  46. Bruegel, M, Nagel, D, Funk, M, Fuhrmann, P, Zander, J, Teupser, D. Comparison of five automated hematology analyzers in a university hospital setting: Abbott Cell-Dyn Sapphire, Beckman Coulter DxH 800, Siemens Advia 2120i, Sysmex XE-5000, and Sysmex XN-2000. Clin Chem Lab Med 2015;53:1057-71.  https://doi.org/10.1515/cclm-2014-0945.
  47. Davis, BH, Bigelow, NC. Reticulocyte analysis and reticulocyte maturity index. In: Darzynkiewicz, Z, Robinson, JP, Crissman, HA, editors. Methods in cell biology. San Diego: Academic Press; 1994, vol 42:263-74 
  48. Equey, T, Sletten, C, Dehnes, Y, D’Onofrio, G, Brugnara, C, Baume, N, et al.. Standardization of reticulocyte counts in the athlete biological passport: a practical update. Int J Lab Hematol 2022;44:112-7.  https://doi.org/10.1111/ijlh.13732.
  49. Melo, D, Ferreira, F, Teles, MJ, Porto, G, Coimbra, S, Rocha, S, et al.. Reticulocyte antioxidant enzymes mRNA levels versus reticulocyte maturity indices in hereditary spherocytosis, β-thalassemia and sickle cell disease. Int J Mol Sci 2024;25:2159. https://doi.org/10.3390/ijms25042159.
  50. Kulkeaw, K. Progress and challenges in the use of fluorescence-based flow cytometric assays for anti-malarial drug susceptibility tests. Malar J 2021;20:57.  https://doi.org/10.1186/s12936-021-03591-8.
  51. Gulati, G, Uppal, G, Gong, J. Unreliable automated complete blood count results: causes, recognition, and resolution. Ann Lab Med 2022;42:515-30.  https://doi.org/10.3343/alm.2022.42.5.515.
  52. Piane, L, Théron, ML, Aumann, M, Trumel, C. Spurious reticulocyte profiles in a dog with babesiosis. Vet Clin Pathol 2016;45:594-7.  https://doi.org/10.1111/vcp.12395.
  53. Lai, SK, Yow, CM, Benzie, IF. Interference of Hb-H disease in automated reticulocyte counting. Clin Lab Haematol 1999;21:261-4.  https://doi.org/10.1046/j.1365-2257.1999.00238.x.
  54. Hinchliffe, RF. Errors in automated reticulocyte counts due to Heinz bodies. J Clin Pathol 1993;46:878-9.  https://doi.org/10.1136/jcp.46.9.878.
  55. Godon, A, Genevieve, F, Marteau-Tessier, A, Zandecki, M. Automated hematology analysers and spurious counts part 3. Haemoglobin, red blood cells, cell count and indices, reticulocytes. Ann Biol Clin 2012;70:155-68.  https://doi.org/10.1684/abc.2012.0685.
  56. Raja-Sabudin, RZ, Othman, A, Ahmed-Mohamed, KA, Ithnin, A, Alauddin, H, Alias, H, et al.. Immature reticulocyte fraction is an early predictor of bone marrow recovery post chemotherapy in patients with acute leukemia. Saudi Med J 2014;35:346-9. 
  57. Luczyński, W, Ratomski, K, Wysocka, J, Krawczuk-Rybak, M, Jankiewicz, P. Immature reticulocyte fraction (IRF)–an universal marker of hemopoiesis in children with cancer? Adv Med Sci 2006;51:188-90. 
  58. Brugnara, C, Zurakowski, D, DiCanzio, J, Boyd, T, Platt, O. Reticulocyte hemoglobin content to diagnose iron deficiency in children. JAMA 1999;281:2225-30.  https://doi.org/10.1001/jama.281.23.2225.
  59. Thomas, C, Thomas, L. Anemia of chronic disease: pathophysiology and laboratory diagnosis. Lab Hematol 2005;11:14-23.  https://doi.org/10.1532/LH96.04049.
  60. Gaweda, AE. Markers of iron status in chronic kidney disease. Hemodial Int 2017;21:S21-7.  https://doi.org/10.1111/hdi.12556.
  61. Mantadakis, E, Panagopoulou, P, Kontekaki, E, Bezirgiannidou, Z, Martinis, G. Iron deficiency and blood donation: links, risks and management. J Blood Med 2022;13:775-86.  https://doi.org/10.2147/JBM.S375945.
  62. Urrechaga, IE, Hoffmann, JJML, Izquierdo-Álvarez, S, Escanero, JF. Reticulocyte hemoglobin content (MCHr) in the detection of iron deficiency. J Trace Elem Med Biol 2017;43:29-32.  https://doi.org/10.1016/j.jtemb.2016.11.001.
  63. Perrone, S, Dell’Orto, V, Beretta, V, De Bernardo, G, Giordano, M, Petrolini, C, et al.. Predictive role of reticulocyte fluorescence for late red blood cell transfusion in very low birth weight infants. Arch Med Res 2024;55:103066. https://doi.org/10.1016/j.arcmed.2024.103066.
  64. Adane, T, Asrie, F, Getaneh, Z. Clinical utility of immature reticulocyte fraction. J Clin Chem Lab Med 2013;4:p172.
  65. Parodi, E, Giraudo, M, Davitto, M, Ansaldi, G, Mondino, A, Garbarini, L, et al.. Reticulocyte parameters: markers of early response to oral treatment in children with severe iron-deficiency anemia. J Pediatr Hematol Oncol 2012;34:e249-52.  https://doi.org/10.1097/MPH.0b013e31825131d4.
  66. Viana, K, Filho, O, Dusse, L, Sathler-Avelar, R, Avelar, D, Carvalho, B, et al.. Reticulocyte count: comparison among methods. J Bras Patol Med Lab 2014;50.  https://doi.org/10.5935/1676-2444.20140037.
  67. Carter, JY. External quality assessment in resource-limited countries. Biochem Med 2017;27:97-109.  https://doi.org/10.11613/BM.2017.013.
  68. Ervasti, M, Matinlauri, I, Punnonen, K. Quantitative flow cytometric analysis of transferrin receptor expression on reticulocytes. Clin Chim Acta 2007;383:153-7.  https://doi.org/10.1016/j.cca.2007.04.012.
  69. Rusch, JA, van der Westhuizen, DJ, Gill, RS, Louw, VJ. Diagnosing iron deficiency: controversies and novel metrics. Best Pract Res Clin Anaesthesiol 2023;37:451-67.  https://doi.org/10.1016/j.bpa.2023.11.001.
  70. Daves, M, Roccaforte, V, Lombardi, F, Panella, R, Pastori, S, Spreafico, M, et al.. Modern hematology analyzers: beyond the simple blood cells count (with focus on the red blood cells). J Lab Precis Med 2024;9:4.  https://doi.org/10.21037/jlpm-23-32.
  71. Bejder, J, Aachmann-Andersen, NJ, Bonne, TC, Olsen, NV, Nordsborg, NB. Detection of erythropoietin misuse by the athlete biological passport combined with reticulocyte percentage. Drug Test Anal 2016;8:1049-55.  https://doi.org/10.1002/dta.1932.
  72. Astolfi, T, Crettaz von Roten, F, Kayser, B, Saugy, M, Faiss, R. The influence of training load on hematological athlete biological passport variables in elite cyclists. Front Sports Act Living 2021;3:618285. https://doi.org/10.3389/fspor.2021.618285.
  73. Saputra, DCE, Sunat, K, Ratnaningsih, T. A new artificial intelligence approach using extreme learning machine as the potentially effective model to predict and analyze the diagnosis of anemia. Healthcare 2023;11:697.  https://doi.org/10.3390/healthcare11050697.
  74. Nashwan, AJ, Alkhawaldeh, IM, Shaheen, N, Albalkhi, I, Serag, I, Sarhan, K, et al.. Using artificial intelligence to improve body iron quantification: a scoping review. Blood Rev 2023;62:101133. https://doi.org/10.1016/j.blre.2023.101133.

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.