近年来，检验医学已经成为当前生命科学、医学、工学以及各类技术学科交叉的前沿阵地，也是基础研究向临床转化的重要出口，其主要任务是通过检测个体的分子､细胞及体液状态，实现全生命周期的生理病理监测｡检验医学在疾病诊断､治疗和预防方面起着至关重要的作用｡自19世纪出现并在20世纪不断发展，临床检验诊断学历经了从手工测试到半自动化和全自动化分析的发展过程，目前已进入自动化和信息化的现代实验室医学时代｡然而，在全球人口增长以及非传染性疾病和疫情爆发的多重威胁下，当前检验医学依赖大型仪器和基础设施，主要局限于集中式实验室环境的工作范式，存在设备依赖、人力有限，难以满足日益增长的工作量和对更高精度的需求，迫切需要优化和创新解决方案来提高效率、可扩展性和可及性。
据麦姆斯咨询介绍，中国科学技术大学苏州高等研究院潘挺睿教授、叶海航研究员课题组联合深圳大学高壮强教授近期总结了近年来不同驱动力下微流控自动化技术赋能实验室医学的案例，并介绍了通过人工智能来分析微流控自动化产生的大量数据的应用潜力。相关研究成果已经以“Transformative laboratory medicine enabled by microfluidic automation and artificial intelligence”为题发表于Biosensors and Bioelectronics。
I 微流控自动化
微流控自动化需要特殊的驱动力来驱动液体通过微通道和微结构，然后以不同的方式对流体进行操控。研究人员总结了能够实现流体及其顺序释放的自动化微流控设计策略，其驱动方式主要可以分为：被动驱动力（如重力、毛细管力）、主动驱动力（如指压、离心、气动等）以及外场驱动（如电场、磁场、声场、光场）等类型。
1、基于被动驱动力的微流控自动化系统
重力驱动：在可编程重力驱动微流控芯片（PGSMC）中，芯片的多层结构和微通道设计是关键。其具有分层结构，不同层的微通道宽度等参数经过精心设计，如一组六个平行chambers通过特定宽度（400 μm）的微通道互连，并直接暴露于大气，利用重力势能使流体自然流动。延迟通道的长度呈梯度设计（L1 < L2 < L3 < L4 < L5 < L6），产生梯度阻力，确保试剂按顺序在时间和空间尺度上释放。例如在抗核抗体（ANA）检测中，将芯片倒置后，试剂因通道阻力依次下降，实现了多步反应且互不干扰，完成至少两次抗原 - 抗体反应和两次洗涤步骤，从而可靠地区分阳性和阴性样本。
毛细管驱动：以3D打印微流控链反应（MCR）为例，其核心是毛细管多米诺阀（CDV）结构。CDV由止回阀组成，在相邻储液器之间形成空气连接作为液体塞。当使用吸收纸泵送流体通过主通道时，功能连接（FC）防止储液器排空。在排空第一个储液器时，止回阀（SV）转换为释放阀（RBV），使空气在CDV中传播到下一个液体储液器，FC变为出口并提供流动阻力防止液体溢出，从而实现液体在完全集成和可扩展的毛细管回路中的条件和结构编程传播。这种设计可实现大规模流体操作，如成功连接四个芯片，每个芯片有75个MCR。
基于被动驱动力的自动化微流控器件
2、基于主动驱动力的微流控自动化系统
指压驱动：如Fd-MC芯片，其制作在聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）基板上，通过激光雕刻形成特定结构，包括样品注射口、缓冲存储室、用于DNA提取的 “W” 形微通道、废物储液器和用于多重检测的小圆柱形室等。在操作中，利用手指按压激活泵驱动流体运动。例如，在结核病诊断中，涉及三个顺序步骤：首先注入裂解的病原体样本进行SiO₂孵育，然后手动挤压洗涤缓冲液以去除杂质和抑制剂来纯化DNA，最后手动挤压RPA缓冲液将DNA运输到检测区进行扩增。芯片的进液口采用悬臂式瓣状止回阀结构，由PDMS制成，当正向施压时瓣状结构变形打开让液体流动，反向施压时变形关闭防止液体回流。
离心驱动：以集成自动化离心微流控芯片平台（IACMC）为例，其直径为14 mm，包含多个关键模块。气动平衡模块通过控制离心速度和方向实现试剂的顺序释放；气动离心辅助模块按需释放溶液；芯片上的硅膜模块用于核酸提取；科里奥利力依赖的流体切换模块利用科里奥利力切换流体方向；扩增模块用于核酸扩增。在操作过程中，通过编程控制离心过程，如逆时针旋转时，红色腔室首先打开，由于离心力产生的负压将分析物释放到提取室，其他辅助腔室根据离心过程和液体排空情况依次释放试剂，顺时针旋转时则实现洗脱缓冲液引入和核酸转移到扩增反应室等操作，并且通过虹吸阀等结构实现精确的液体释放控制。
气动驱动：在气动微流控芯片中，外部压力控制系统与微阀、微混合器和微泵等功能组件协同工作。例如，一些微混合器利用整体式膜阀实现稳定混合，其中常开和常闭微阀通过弹性体（如PDMS）膜的偏转控制流体流动。在实际应用中，如模块化机器人 - 微流控接口（RoMI）系统，通过标准机械臂实现模块化微流控装置的全自动操作。在ELISA处理中，微流控芯片采用特定的模块化设计，包含气动互连、缓冲室、含纳米纤维膜（NFM）的检测室和微流控通道等部分，实现自动化的样品混合、富集、洗涤和酶促反应等步骤，并且通过机器视觉实现比色读数，取代了传统ELISA操作中的手动步骤，提高了灵敏度。
基于主动驱动力的自动化微流控器件
3、基于外场驱动的微流控自动化系统
电场驱动：在基于电润湿介电（EWOD）的数字微流控系统中，芯片设计有电极网格，每个电极可作为独立的生化分析容器。通过调整电极间电压改变液滴在绝缘表面的润湿性，从而使液滴的接触角改变，实现液滴的变形和移动，进而完成诸如合并、混合和分裂等操作。例如在单细胞全基因组测序（WGS）平台中，由两个平行玻璃板组成，上板有接地电极，下板有细胞捕获元件。其独特的蝴蝶结构结合表面润湿和流体动力学捕获细胞，细胞通过蝴蝶结构中的堰捕获，单个细胞可依次被回洗、裂解和扩增。通过优化反应体积等参数，如在60～200 nL范围内增加基因组模板有效浓度可减少扩增偏差，在150 nL时可实现最佳的数字WGS扩增。
磁场驱动：在磁控机器人系统中，由可单独寻址的机器人组成网络，在微流控芯片和带有2D线圈阵列的印刷电路板（PCB）协同工作。PCB上的线圈作为可寻址的驱动器产生局部电磁力移动铁磁机器人，内置永久磁铁增强磁场。在病毒核酸扩增检测中，通过编程控制PCB上的线圈按特定顺序激活，使铁磁机器人以5～50 mm/s的速度快速运输含铁液滴，实现液滴的分区、合并、运输和混合等操作。例如在融合过程中，可添加试剂到样品或合并多个输入样品，通过交替激活相邻线圈诱导铁磁机器人振动实现合并液滴的均匀化，且混合程度随振荡频率增加而提高，同时可与RT - LAMP结合实现高效筛选，并通过自适应检测算法提高检测效率。
声场驱动：在基于声表面波（SAW）的正交可调声学镊子（OTAT）系统中，通过在 128°Y-X 铌酸锂（LiNbO₃）表面沉积四个倾斜叉指换能器（IDTs）形成两对倾斜 IDTs（SIDTs），产生声表面波（TSAWs）。在操作前，在延迟线区域（操作区域）涂覆自制硅酮聚合物溶液并干燥形成疏水层以保持液滴形状。启动后，OTAT从液滴外围以瑞利角向内部产生 TSAWs，通过设置TSAWs波长小于液滴尺寸产生内部声压移动液滴，实现单向、多向、往返运输、倾斜角度移动和多液滴融合等功能。对于液滴离心操作，通过调整IDTs频率产生横向不对称的TSAWs，诱导液滴内的不对称声力，产生强声学流动力使分析物集中在液滴中心或绕中心轴旋转，从而实现如痕量miRNA生物标志物检测的可编程工作流程。
光场驱动：在光镊系统中，利用紧密聚焦的光产生梯度力和散射力等作用于微观粒子。例如在基于光诱导电荷效应控制液滴运动的系统中，由液体金属颗粒/聚（偏二氟乙烯）（LMPs/P (VDF-TrFE)）聚合物复合材料制成光诱导带电表面（PICS），并涂覆有微金字塔结构的氟化SiO₂纳米颗粒（NPs）。当暴露于近红外（NIR）光时，PICS中的LMPs吸收热量改变局部温度，扰乱共聚物内的偶极取向产生自由表面正电荷，液滴在光诱导电场中受到不对称的介电泳力（Fe）在x和z方向上滚动。在生物检测应用中，如含有辣根过氧化物酶（HRP）的液滴在 NIR 光照射下向含有过氧化氢的液滴移动并融合，通过检测融合液滴的荧光强度实现对过氧化氢的检测，且荧光强度与过氧化氢浓度呈标准线性相关（R=0.99）。
基于外场驱动的自动化微流控器件
在微流控管理中的应用：在纳米孔技术分析中，以基于人工智能的病毒检测纳米孔装置为例，其纳米孔模块由化学键合的纳米孔芯片和塑料通道组成，在聚合物基板上制作Ag/AgCl电极确保稳定的电流测量。对于病毒检测，当病毒分子等分析物通过纳米孔时，会引起离子电流的变化，产生的离子电流 - 时间波形包含分析物的体积、结构和表面电荷等关键信息。为提高识别准确性，开发了机器学习算法，通过内部信号提取软件自动从离子电流 - 时间波形中识别和提取特征，包括峰电流（Ip）、持续时间（td）等独立参数及其组合，以及将波形数据分段得到的电流和时间向量等。利用这些特征训练机器学习模型，如随机森林算法，创建优化的分类器。在对不同直径的纳米颗粒和多种冠状病毒的检测中，该系统对200 nm和220 nm纳米颗粒的区分准确率可达97%，对多种冠状病毒也能实现较高准确率的识别，且能区分不同组合的病毒类型。
人工智能在微流控芯片中的流体管理应用
在快速显微镜成像分析中的应用：在纳米等离子体数字免疫分析中，基于卷积神经网络（CNN）的图像分析方法采用特定的网络架构。在图像预处理阶段，进行噪声过滤和对比度增强等操作。CNN架构包括下采样和上采样过程，下采样过程通过图像输入层、两个具有6个滤波器和3×3核的卷积层（Conv2D）、两个修正线性单元（ReLU）层和一个步长为2的最大池化层，将512×512暗场AgNC图像进行分类（将纳米颗粒分类为“1”，背景分类为 “0”）；上采样过程通过转置卷积层（Trans Conv2D）、ReLU层、Conv2D层、softmax层和具有类别权重平衡的像素分类层实现纳米颗粒的分割。在实际应用中，如对含有不同数量AgNCs的288张测试图像进行分析，与传统的Image - Pro Plus和全局阈值分割（GTS）等方法相比，CNN方法在高AgNC计数时对聚集/ 相邻和暗淡斑点的标记和计数更准确，具有更高的决定系数（R²= 0.9972）和近乎完美的线性回归斜率，且能在约30秒内处理完288张图像，而传统方法可能需要长达50小时，大大提高了分析效率和准确性。
人工智能驱动的生化检测，具有增强的分析精度和速度
尽管前景广阔，但必须坚持人工智能的伦理和认识论基础。在评估人工智能是否增强或挑战医疗解决方案以及确定这些技术的可靠性时，监管和道德问题引起了人们的严重关注。实验室医学中人工智能的伦理挑战与实验室专业人员的作用、数据处理和敏感病人信息的处理密切相关。生物医学伦理学的四个原则——尊重患者的自主权、有益性、不伤害性和公正性——可以为解决这些问题提供一个框架。继续支持人工智能的研究和发展对于实验室医学的创新至关重要。同样重要的是要解决法医学方面的考量，这需要医疗保健专业人士积极参与开发和验证人工智能解决方案。各利益相关者之间的合作是必不可少的，以建立促进负责任地整合人工智能的监管框架，最终提高患者的护理质量和结果。
微流控器件和人工智能在实验室医学领域取得了显著的进步和应用，为执行实验室任务和分析医疗信息提供了广泛潜力。通过减少反应环境的体积，微流控器件能够精确操控生化过程，提高诊断测试的性能和可靠性。此外，这些器件能够集成新颖、非干扰的生物传感和检测方法来识别感兴趣的疾病生物标志物。另外，微流控自动化已经应用于许多生物医学研究问题，包括疾病的诊断、个性化药物治疗和生物标志物发现等。这些进步是由对以可编程方式执行实验的需求推动的，这使得更快速地更好地控制诊断结果成为可能。同时，通过引入人工智能算法实现了诊断试验的快速分析，从而促进了光谱学和显微镜仪器生成的大数据量的分析，并实时提供见解，优化诊断流程。它们提供了精度、效率和先进分析能力的强大结合，为创新的诊断解决方案和改善的健康护理成果铺平了道路。
https://doi.org/10.1016/j.bios.2024.117046
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