UCLA研发微型铁磁机器人自动化微流体平台实现高效自动病毒检测米乐M6 M6米乐

　　最近，在香港大学机械工程系科研助理教授林海松担任第一作者的 Nature 论文中，他和合作者利用名为 Ferrobot 的微型铁磁机器人，实现了自动化的快速群组病毒检测，可使检测试剂成本下降 10 至 300 倍。

　　在这一技术中，10 个 Ferrobot 微型机器人高效协作，它们携带着输入的鼻咽拭子样品，在手掌大小的平台上进行自动化运输、分离、分类、混合等操作，通过集成核酸扩增检测试剂，来对新冠病毒的遗传物质进行群组筛查，从而对病毒感染情况进行诊断。

　　其与实验室检测的聚合酶链式反应测试法（即大家熟悉的核酸检测），所得到的结果一米乐M6 M6米乐致。同时，Ferrobot 平台的制造成本既廉价、又简单，可以实现大规模生产和部署。整个系统的运行可靠性，远超诸多同类型的流体操纵技术，并在 800 多万次自动化测试中得到了证明。

　　同时，它的另一突破在于：利用基于患病率的适应性检测算法——平方矩阵方案，进行群组筛查。在同时测试 16 个样品的前提下，相比单独测试的方法，该技术的微量化测试与群组筛查设计的特点，能让化学试剂的消耗量降低 300 倍。

　　如果群组测试结果为阳性，后续的筛查测试将继续由该平台自动进行，直到识别出具体的阳性样本。测试全程只需 30 到 60 分钟，具体时长取决于是否有阳性样本。

　　图 基于患病率的适应性平方矩阵检测算法及硬件执行方案，可对 16 个样本进行全自动群组筛查（来源：Nature）

　　此外，只有手掌大小的便携式平台利用可编程的自动化操纵，可以避免繁琐的人工操作，从而缩短测试周期。在自动化分析中，无需过多的专业测试人员，就能在大规模测试点和社区实现自主检测。

　　举例来说，几十个检测组件就有望实现对一所大学进行快速病毒检测。同时，这款手持式一体化实验平台，可以让病毒检测脱离实验室的局限性，从而实现检测的社区化普及，进而最大限度地利用资源，降低物资和人力的使用量，借此减少测试成本，同时还能有效遏制疫情蔓延。

　　也就是说，Ferrobot 平台能对新冠病毒进行快速、廉价的自动化检测，而且无需繁琐的样品处理和复杂的人员培训。在芯片中，样本会被进行自动化处理分析，从而减少对于实验室规模集中检测的依赖，可以轻易地在办公楼、学校、机场甚至公共交通上部署病毒测试。

　　而这种无需实验室分析的方法，在便携快速的同时还能保障检测的精准度。此外，基于微流控的测试对试剂的消耗较少，可以极大地降低测试所需成本。

　　事实上，在每一种新型病毒爆发的初期，对病毒的追踪速度直接关系到疫情的传播速度，测试方法的较长研发周期，也会直接导致疫情的快速蔓延。

　　而 Ferrobot 平台能对新病毒的特定核酸信息进行“身份识别”，从而实现快速部署，借此建立准确的病毒检测方法，进而及时控制传播链。

　　此外，对于人体生物液中的多种生物标记，其也具备实时分析的潜力。除能对病毒性疾病进行检测追踪，还可以集成多种类型的生物试剂和传感器，帮助人们更好地进行健康管理，以及协助医生检查患者的健康状态。

　　另据悉，研究团队也打算探索该系统在化学、材料领域的应用。由于 Ferrobot 微流控芯片系统具备高度集成的特质，可以实现多种快速液体操纵，因此课题组希望借此解放实验室中人员的双手，通过编程合适的反应流程，利用微流控系统对反应过程实现准确、安全的控制，并结合算法来快速探索未知的反应。

　　当然，该平台的应用场景，绝不限于新冠病毒这一种病毒。过去几十年间，包括新冠病毒在内的多种流行病毒，频繁且规律性的出现威胁着人类的健康。

　　在控制病毒大面积爆发的过程中，及时的病毒检测至关重要。然而，现有的检测模式高度依赖实验室设备，需要将待测样本从各个检测点收集、统计、运输到特定实验室进行分析，这会消耗大量的人力财力，并且耗时也比较长。因此，我们亟需一款便携、廉价的检测设备。

　　据介绍，Ferrobot 检测平台的研发，贯穿林海松的整个博士生涯。在此次论文发表之前，他和当时所在的团队，已经积累了相对充足的经验，并将阶段性的技术整理为论文，以封面形式发表于 Science Robotics。

　　此后，研究人员一直在寻找和发掘更多的应用场景，以将该技术最大化地用于日常生活。2020 年，关于此次 Nature 论文的课题正式立项。

　　但在当时，他们还迷茫于无法明确此类技术的最优应用价值。随后新冠疫情爆发，各领域专家纷纷加入抗疫队伍。作为相关领域的科研人员，该团队当然也不例外。

　　而对于已经初步研发完毕的 Ferrobot 平台，课题组深谙其在生化检测上的优势，并立即意识到它将给病毒检测带来实际帮助。伴随着疫情全球化的紧迫之感，他们开启了为期两年的研究。

　　期间，一个具有革新意义的创意，让该研究迎来了真正的关键节点。正如前面说到，研究团队的最初目标在于实现病毒个体样本的检测自动化。不过，这一目标在 2021 年初已被攻克。所以，他们并不满足于当时的自动化检测效率，总觉得 Ferrobot 的自动化程度并没有完全发挥出来。

　　这时他们注意到，中国已经开始使用核酸混检方式。在人工混检的背后，人力、物力的消耗不容小觑。一旦发现阳性，就要追溯同一混检试管中的所有被检人员，进行一一重新排查。

　　这让研究人员意识到，病毒检测需要根据当地病毒传播程度，来设计最优的混检筛查方法，而且最好是高自动化的。而高适应性的 Ferrobot 平台，是最有希望对该瓶颈进行突破的手段之一。

　　接下米乐M6 M6米乐来的一年多里，核心成员们进行着循环讨论、实验和分析，这种一周 7 天、早 7 晚 11 的工作模式，大大加速了实验进程，让微流控芯片的设计及优化、电路程序优化、生物化学试剂兼容性等核心问题得以解决。

　　而作为一款病毒检测平台，自然要对真实样本进行大规模实验。课题组与加州大学洛杉矶分校（UCLA，University of California, Los Angeles）医学院、以及其他实验室进行协调和求助，借此获得大量的真实病毒样本，最终对 Ferrobot 平台进行了临床验证。

　　结果显示，对比日常的核酸检测结果，其灵敏度和准确性基本没有差别。但是，Ferrobot 平台自动化微流体平台的特点，能让人力和物力的成本下降 2-3 个数量级。

　　研究期间，在第一次对病毒个体样本实现自动化检测时，担任此次论文共同一作的余文卓，小心翼翼地从通风橱里把芯片拿出来，当大家看到检测结果和预期结果一致时，那是科研人员最美好的瞬间。

　　后来，当看到准确率非常接近现有标准方法时，整个团队更加兴奋，因为这意味着 Ferrobot 平台兼具全自动化和准确性高的优势。

　　科研有时就像“升级打怪”，总有更难的沟壑要越过。在个体检测成功之后，课题组陷入了持续几周的迷茫期——苦恼于如何对病毒检测效率进行突破性提升。

　　为此，课题组向多个科研团队“取经”，以了解关于病毒检测的更多需求。在一次晚饭闲聊时，有人偶然提到了前文的混检模式。

　　于是，林海松和余文卓开启了一场激烈讨论：如何利用 Ferrobot 平台来优化群组检测效率。最终他们意识到：人工混检中的很多问题，都有望通过该平台达到更高的效率。

　　为此，他们决定采用基于患病率的适应性群组筛查算法：平方矩阵方案。林海松说：“记得那晚每个人都非常激动，对于项目的最终目标‘摩拳擦掌’。哪怕现在想到当时的情境，都会热血沸腾。”

　　而在实现对于群组筛查实验的全自动化之后，当第一次在实验室看到测试结果真实地呈现在大家眼前时。“那一刻我们一片欢腾，也为所有组员全身心投入的这段艰辛攻坚时期，画上了圆满的句号。”林海松表示。

　　林海松为第一作者和共同一作，UCLA 电子与计算机工程系博士研究生余文卓、基亚拉什·萨贝特（Kiarash Sabet）是共同一作。通讯作者为 UCLA 电子与计算机工程系副教授萨姆·埃马米内贾德（Sam Emaminejad）和生物工程系教授迪诺·迪·卡洛（Dino Di Carlo）。

　　如今，林海松已经离开美国，也离开了当时的团队，目前任职于香港大学，但基于 Ferrobot 平台的跨国合作仍会继续。

　　在科研层面，他们仍在基于 Ferrobot 平台寻找一些关键的生物化学标记物，希望能对更多类型的人体健康状况进行评估，甚至对潜在疾病进行预测。

　　在成果转化层面，在由香港大学机械工程系教授岑浩璋领导的先进生物医学研究中心（Advanced Biomedical Instrumentation Center）里，林海松最为相关项目负责人正尝试把自动化生物标记的检测技术，推向更多外部实验室、、以及检测机构。

　　当然，也在尝试推向寻常百姓家，希望能让人们通过几滴唾液或汗液，就可以在电脑旁获取自己的健康信息。另据悉，目前林海松课题组也在招募博士生、博士后和科研助理（）。

　　特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。

　　2022年GDP10强预测：重庆领先广州，杭州突破2万亿，南京压力很大

　　刷屏！“飞机上坐满了人，12万一晚的酒店房间售罄”，“阳康”们涌向三亚，亚龙湾附近开始堵车了

　　湖南，一女子因夫妻冷战，于是带娃返回娘家，万万没想到，丈夫随后将她11年的家当全部邮回了娘家！

　　iPhone 15与苹果A17芯片双双曝光，iPhone 14优惠1000元

　　全球最大第三方Android系统！基于安卓13的LineageOS 20发布