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    基于微型鐵磁機器人的微流控平臺,實現靈活高效的病毒檢測

    微流控 ? 來源:微流控 ? 2023-01-10 15:55 ? 次閱讀
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    最近,在香港大學機械工程系科研助理教授林海松擔任第一作者的Nature論文中,他和合作者利用名為Ferrobot的微型鐵磁機器人,實現了自動化的快速群組病毒檢測,可使檢測試劑成本下降10至300倍。

    在這一技術中,10個Ferrobot微型機器人高效協作,它們攜帶著輸入的鼻咽拭子樣品,在手掌大小的平臺上進行自動化運輸、分離、分類、混合等操作,通過集成核酸擴增檢測試劑,來對新冠病毒的遺傳物質進行群組篩查,從而對病毒感染情況進行診斷。

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    圖 | 只有手掌大小的Ferrobot檢測平臺(來源:Nature)

    其與實驗室檢測的聚合酶鏈式反應測試法(即大家熟悉的核酸檢測),所得到的結果一致。同時,Ferrobot平臺的制造成本既廉價、又簡單,可以實現大規模生產和部署。整個系統的運行可靠性,遠超諸多同類型的流體操縱技術,并在800多萬次自動化測試中得到了證明。

    同時,它的另一突破在于:利用基于患病率的適應性檢測算法——平方矩陣方案,進行群組篩查。在同時測試16個樣品的前提下,相比單獨測試的方法,該技術的微量化測試與群組篩查設計的特點,能讓化學試劑的消耗量降低300倍。

    如果群組測試結果為陽性,后續的篩查測試將繼續由該平臺自動進行,直到識別出具體的陽性樣本。測試全程只需30到60分鐘,具體時長取決于是否有陽性樣本。

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    圖 | 基于患病率的適應性平方矩陣檢測算法及硬件執行方案,可對16個樣本進行多輪全自動群組篩查(來源:Nature)

    此外,只有手掌大小的便攜式平臺利用可編程的自動化操縱,可以避免繁瑣的人工操作,從而縮短測試周期。在自動化分析中,無需過多的專業測試人員,就能在大規模測試點和社區實現自主檢測。

    舉例來說,幾十個檢測組件就有望實現對一所大學進行快速病毒檢測。同時,這款手持式一體化實驗平臺,可以讓病毒檢測脫離實驗室的局限性,從而實現檢測的社區化普及,進而最大限度地利用資源,降低物資和人力的使用量,借此減少測試成本,同時還能有效遏制疫情蔓延。

    也就是說,Ferrobot平臺能對新冠病毒進行快速、廉價的自動化檢測,而且無需繁瑣的樣品處理和復雜的人員培訓。在芯片中,樣本會被進行自動化處理分析,從而減少對于實驗室規模集中檢測的依賴,可以輕易地在辦公樓、學校、機場甚至公共交通上部署病毒測試。

    而這種無需實驗室分析的方法,在便攜快速的同時還能保障檢測的精準度。此外,基于微流控的測試對試劑的消耗較少,可以極大地降低測試所需成本。

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    (來源:Nature)

    事實上,在每一種新型病毒爆發的初期,對病毒的追蹤速度直接關系到疫情的傳播速度,測試方法的較長研發周期,也會直接導致疫情的快速蔓延。

    而Ferrobot平臺能對新病毒的特定核酸信息進行“身份識別”,從而實現快速部署,借此建立準確的病毒檢測方法,進而及時控制傳播鏈。

    此外,對于人體生物液中的多種生物標記,其也具備實時分析的潛力。除能對病毒性疾病進行檢測追蹤,還可以集成多種類型的生物試劑和傳感器,幫助人們更好地進行健康管理,以及協助醫生檢查患者的健康狀態。

    另據悉,研究團隊也打算探索該系統在化學、材料領域的應用。由于Ferrobot微流控芯片系統具備高度集成的特質,可以實現多種快速液體操縱,因此課題組希望借此解放實驗室中人員的雙手,通過編程合適的反應流程,利用微流控系統對反應過程實現準確、安全的控制,并結合算法來快速探索未知的反應。

    當然,該平臺的應用場景,絕不限于新冠病毒這一種病毒。過去幾十年間,包括新冠病毒在內的多種流行病毒,頻繁且規律性的出現威脅著人類的健康。在控制病毒大面積爆發的過程中,及時的病毒檢測至關重要。然而,現有的檢測模式高度依賴實驗室設備,需要將待測樣本從各個檢測點收集、統計、運輸到特定實驗室進行分析,這會消耗大量的人力財力,并且耗時也比較長。因此,我們亟需一款便攜、廉價的檢測設備。

    據介紹,Ferrobot檢測平臺的研發,貫穿林海松的整個博士生涯。在此次論文發表之前,他和當時所在的團隊,已經積累了相對充足的經驗,并將階段性的技術整理為論文,以封面形式發表于Science Robotics。

    此后,研究人員一直在尋找和發掘更多的應用場景,以將該技術最大化地用于日常生活。2020年,關于此次Nature論文的課題正式立項。

    但在當時,他們還迷茫于無法明確此類技術的最優應用價值。隨后新冠疫情爆發,各領域專家紛紛加入抗疫隊伍。作為相關領域的科研人員,該團隊當然也不例外。

    而對于已經初步研發完畢的Ferrobot平臺,課題組深諳其在生化檢測上的優勢,并立即意識到它將給病毒檢測帶來實際幫助。伴隨著疫情全球化的緊迫之感,他們開啟了為期兩年的研究。

    期間,一個具有革新意義的創意,讓該研究迎來了真正的關鍵節點。正如前面說到,研究團隊的最初目標在于實現病毒個體樣本的檢測自動化。不過,這一目標在2021年初已被攻克。所以,他們并不滿足于當時的自動化檢測效率,總覺得Ferrobot的自動化程度并沒有完全發揮出來。

    這時他們注意到,中國已經開始使用核酸混檢方式。在人工混檢的背后,人力、物力的消耗不容小覷。一旦發現陽性,就要追溯同一混檢試管中的所有被檢人員,進行一一重新排查。

    這讓研究人員意識到,病毒檢測需要根據當地病毒傳播程度,來設計最優的混檢篩查方法,而且最好是高自動化的。而高適應性的Ferrobot平臺,是最有希望對該瓶頸進行突破的手段之一。

    接下來的一年多里,核心成員們進行著循環討論、實驗和分析,這種一周7天、早7晚11的工作模式,大大加速了實驗進程,讓微流控芯片的設計及優化、電路程序優化、生物化學試劑兼容性等核心問題得以解決。

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    (來源:Nature)

    而作為一款病毒檢測平臺,自然要對真實樣本進行大規模實驗。課題組與加州大學洛杉磯分校(UCLA,University of California, Los Angeles)醫學院、以及其他實驗室進行協調和求助,借此獲得大量的真實病毒樣本,最終對Ferrobot平臺進行了臨床驗證。

    結果顯示,對比日常的核酸檢測結果,其靈敏度和準確性基本沒有差別。但是,Ferrobot平臺自動化微流體平臺的特點,能讓人力和物力的成本下降2-3個數量級。

    研究期間,在第一次對病毒個體樣本實現自動化檢測時,擔任此次論文共同一作的余文卓,小心翼翼地從通風櫥里把芯片拿出來,當大家看到檢測結果和預期結果一致時,那是科研人員最美好的瞬間。

    后來,當看到準確率非常接近現有標準方法時,整個團隊更加興奮,因為這意味著Ferrobot平臺兼具全自動化和準確性高的優勢。

    科研有時就像“升級打怪”,總有更難的溝壑要越過。在個體檢測成功之后,課題組陷入了持續幾周的迷茫期——苦惱于如何對病毒檢測效率進行突破性提升。

    為此,課題組向多個科研團隊“取經”,以了解關于病毒檢測的更多需求。在一次晚飯閑聊時,有人偶然提到了前文的混檢模式。

    于是,林海松和余文卓開啟了一場激烈討論:如何利用Ferrobot平臺來優化群組檢測效率。最終他們意識到:人工混檢中的很多問題,都有望通過該平臺達到更高的效率。

    為此,他們決定采用基于患病率的適應性群組篩查算法:平方矩陣方案。林海松說:“記得那晚每個人都非常激動,對于項目的最終目標‘摩拳擦掌’。哪怕現在想到當時的情境,都會熱血沸騰。”

    而在實現對于群組篩查實驗的全自動化之后,當第一次在實驗室看到測試結果真實地呈現在大家眼前時。“那一刻我們一片歡騰,也為所有組員全身心投入的這段艱辛攻堅時期,畫上了圓滿的句號。”林海松表示。

    最終,相關論文以“Ferrobotic swarms enable accessible and adaptable automated viral testing”為題發表在Nature上。

    林海松為第一作者和共同一作,UCLA電子與計算機工程系博士研究生余文卓、基亞拉什·薩貝特(Kiarash Sabet)是共同一作。通訊作者為UCLA電子與計算機工程系副教授薩姆·埃馬米內賈德(Sam Emaminejad)和生物工程系教授迪諾·迪·卡洛(Dino Di Carlo)。

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    圖 | 相關論文(來源:Nature)

    如今,林海松已經離開美國,也離開了當時的團隊,目前任職于香港大學,但基于Ferrobot平臺的跨國合作仍會繼續。

    在科研層面,他們仍在基于Ferrobot平臺尋找一些關鍵的生物化學標記物,希望能對更多類型的人體健康狀況進行評估,甚至對潛在疾病進行預測。

    在成果轉化層面,在由香港大學機械工程系教授岑浩璋領導的先進生物醫學研究中心(Advanced Biomedical Instrumentation Center),林海松作為相關項目負責人正嘗試把自動化生物標記的檢測技術,推向更多外部實驗室、醫院、以及檢測機構。

    當然,也在嘗試推向尋常百姓家,希望能讓人們通過幾滴唾液或汗液,就可以在電腦旁獲取自己的健康信息。

    論文鏈接:

    https://doi.org/10.1038/s41586-022-05408-3

    審核編輯 :李倩

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    原文標題:基于微型鐵磁機器人的微流控平臺,實現靈活高效的病毒檢測

    文章出處:【微信號:Micro-Fluidics,微信公眾號:微流控】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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