目的 建立一种基于显微共聚焦拉曼光谱技术的鼻咽癌循环肿瘤细胞鉴定方法，实现对鼻咽癌循环肿瘤细胞的无接触、无标记检测。方法 体外培养人T淋巴细胞白血病细胞株Jurkat和鼻咽癌细胞株Sune1，利用EpCAM、CD44、EGFR和波形蛋白适配体组装的纳米微流控芯片技术识别和亲和捕获单细胞，并使用显微共聚焦拉曼光谱技术对单细胞进行鉴定，得到单细胞拉曼光谱。以两种机器学习算法：支持向量机和线性判别分析构建分类器，对单细胞拉曼光谱进行建模分析。结果 共采集得到474个Jurkat细胞与Sune1细胞的单细胞拉曼光谱，其峰位分析结果显示：与Jurkat细胞相比，Sune1细胞中的腺嘌呤、胸腺嘧啶和鸟嘌呤含量显著下降（P<0.0001）；羟脯氨酸、蛋白质和脂类的含量显著上升（P<0.0001），差异有统计学意义。线性判别分析的预测准确率较高，能够有效区分两种细胞，预测准确率高达98.31%。结论 本研究基于显微共聚焦拉曼光谱技术和机器学习算法，建立了一种可能适用于鉴定鼻咽癌循环肿瘤细胞的方法，可对鼻咽癌的临床微创诊断产生积极作用。