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中国科学家构建微米级人造纤毛超表面,首次将纳米驱动器与电路集成于300微米芯片,实...

 1 year ago
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麻省理工科技评论-中国科学家构建微米级人造纤毛超表面,首次将纳米驱动器与电路集成于300微米芯片,实现阳光驱动可编程微流控

芯片与量子
中国科学家构建微米级人造纤毛超表面,首次将纳米驱动器与电路集成于300微米芯片,实现阳光驱动可编程微流控
草履虫虽然体长仅 180-280 微米,但它可以在水中自由地游动,其“秘诀”就在于纤毛的助力。纤毛的长度约 10 微米,不仅可实现独立控制,还能组合形成非常复杂的运动。人体中也有大量的纤毛,例如人类大
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草履虫虽然体长仅 180-280 微米,但它可以在水中自由地游动,其“秘诀”就在于纤毛的助力。纤毛的长度约 10 微米,不仅可实现独立控制,还能组合形成非常复杂的运动。人体中也有大量的纤毛,例如人类大脑中的脑脊液、肺部的痰和污垢都是由纤毛驱动排出的。

科学家一直在尝试模仿纤毛的这种行为,制造人造纤毛用来在微观尺度下驱动流体的运动。虽然已经有使用光、静电或磁场等方式驱动的人造纤毛,但它们或者局限在毫米尺度,或者并不能被独立地、可寻址的控制。因此,学者们一直在探索如何使用人造纤毛对流体实现更精确的操控。

(来源:Nature)

近日,康奈尔大学团队开发了一种人造纤毛超表面,可在微米尺度独立地控制上千个纤毛,并实现对流体的精准操控。实际上,这是国际上首次集成了纳米驱动器和集成电路的器件,并且实现了无线供能和操控,只需将其放在阳光下就能持续地工作。

5 月 25 日,相关论文以《用于电子可编程微流体操控的纤毛超表面》(Cilia metasurfaces for electronically programmable microfluidic manipulation)为题,以封面论文的形式发表在 Nature 上[1]。康奈尔大学机械工程系博士生王伟、物理系刘清坤博士和伊泰·科恩(Itai Cohen)教授担任该论文共同通讯作者,王伟为该论文第一作者。

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图丨相关论文(来源:Nature)

审稿人高度评价了这项工作:“该工作实现了在微米尺度下单独控制纤毛的运动,这是一个巨大的进步。”

微型“地毯”实现用 1000 个人造纤毛进行复杂微流控操作


这种人造纤毛超表面从外观看像一块微型“地毯”,上面含有约 1000 个人造纤毛,整体面积约 1 平方毫米。它包括 16 个方形单元以及 64 个可单独控制的人造纤毛微流控阵列(8 个纤毛阵列*8 根纤毛)。

该平台最重要的突破是实现了用电子信号对人工纤毛阵列进行独立的、可寻址的控制,以产生复杂可编程的微流操作。

该人造纤毛平台的核心是由钛和铂组成的纳米驱动器:每根人造纤毛的厚度约 10 纳米,宽度和长度分别是 5 微米和 50 微米。该系统在生物缓冲溶液中只需加 1V 电压,就会以每秒几十微米的速度驱动液体流动。

其背后的原理在于施加电压后,铂的表面会被氧化产生表面应力,让人造纤毛弯曲,在反复地氧化还原下实现不断地弯曲和展平,人造纤毛的运动和流体相互作用,最终产生持续运动的流场。

图丨基于表面电化学驱动器的人造纤毛(来源:Nature)

该研究共用时近三年,经历了原理性验证、集成微流控芯片、无线智能微流控芯片三个阶段。

第一,原理性的验证。研究伊始,该团队并不确定通过纳米驱动器做出来的人造纤毛平台是否能实现流体的控制。因此,他们尝试了多种不同的设计。

王伟指出,该工作的难点在于,用纳米级的薄膜操控流体是一个全新的研究,从原理和实验上都存在巨大的挑战,需要团队从头摸索。

而交叉的学科背景无形中加速了原理验证的进程,他本科和研究生阶段从事力学方向的研究,因此从力学的角度分析了人造纤毛受到的弹性力和流体力。王伟发现人造纤毛的不同部分对于变形有不同的响应时间,通过合理的结构设计,可以让这个响应时间的差异产生非对称的摆动,最终在微米尺度下驱动流体。

最后,他和剑桥大学埃里克·劳加(Eric Lauga)教授合作,用流体力学仿真验证了人造纤毛可驱动流体的原理。

(来源:康奈尔大学)
第二,将人造纤毛封装为可编程微流控芯片。类似于将集成电路封装成芯片,该团队用成熟的集成电路外壳将人造纤毛封装成集成微流控芯片,通过引脚将电子控制信号输入到芯片中,从而对人造纤毛的运动进行“编程”,得到不同的流场。

刘清坤表示,“这种集成微流控芯片可以实现各种各样的流场的产生,如流体像淋浴喷头一样从一个地方喷出,或者像下水道井盖一样的向一个地方交汇,再或者让流体转弯等。”

而控制人造纤毛平台的方式也很简单,只需用电脑软件直接输入信号,再通过驱动电路便可以直接控制人造纤毛,从而产生可编程的流场。“我们通过在电脑上输入不同信号,使人造纤毛平台从一个流场切换到另一个流场。该平台有 64 个独立控制的阵列,理论上能产生 264 种不同的流场。”王伟说。

图丨由纤毛单元产生的几种基本流场(来源:Nature)

第三,将微型集成电路和纳米驱动器混合集成,做出无线供能和控制的智能微流控平台。

虽然可编程微流控芯片操作方式简单,但仍需要硬件、软件等配套系统给该平台输入信号。该团队进一步提出,能不能将硬件再简化、省去这些辅助的软硬件呢?

于是,该团队继续探索更便捷地将控制系统集成在芯片上的方法。最终,他们在 300 微米的芯片上集成了光电池作为电源,振荡电路作为控制信号,以及分频器作为频率选择元件。“在电路上照射灯光,甚至只需要照射太阳光就可以让该人造纤毛平台实现自动运转的功能。”王伟说。

有望应用于低成本检测生化指标、结合微纳米机器人等

该平台适用于在微纳尺度对流体进行可编程操控的场景,主要体现在三方面。

第一,将人造纤毛与现有的微流控芯片结合,实现微米尺度下的控制,提高其局部可操控性。

第二,在电路上集成微型传感器,通过该平台可对人体生命健康相关的生化指标进行检测,例如检测蛋白质或血液中某些元素的含量。

王伟举例说道:“未来,如果我们把血液滴到该人造纤毛平台,在阳光照射下就能检测出血液中不同的成分,也可以做一些简单的化学测试。”

刘清坤表示,如果将人造纤毛平台与反馈控制电路结合,还可以制造出更加智能的人造纤毛系统。比如人造纤毛可根据在电路中传感器收到的信号,自主地决定其局部流场的形式。

第三,与微纳机器人结合,人造纤毛可以驱动纳米机器人游动。

实际上,微纳米机器人不仅需要 “大脑”即控制电路,还需要具备驱动功能的 “手脚” 执行各种任务。更进一步地,人造纤毛平台可以精确操控微纳机器人的运动,从而做一些更有意义应用。

图丨纤毛超表面能够产生任意和可切换的流场(来源:Nature)

王伟表示,“现在我们实现了几十微米每秒的速率,未来我们将继续提高人造纤毛平台驱动流体的速率与效率。”

由于该平台和成熟的芯片加工技术兼容,并且体积小巧,现阶段其制造成本只有几美元,这也利于其产业化的进一步发展。目前,该技术已申请相关专利,并在寻找相关合作公司将该技术进行产业化落地。接下来,该团队会继续优化技术,实现更复杂的功能,并将成本进一步降低。

(来源:Nature)

刘清坤认为,虽然现阶段面向个人健康的微流控检测芯片很小,但需要很多辅助设备如外部微流泵以及相关的检测及数据处理系统,导致整个设备的体积仍然很大。

“而我们将这些现有笨重的微流控操纵辅助设备集成到微型芯片上,接下来我们将把传感器和数据处理芯片也集成在该平台。因此,未来人们可能只需要该人造纤毛微流控芯片和手机就可轻松地在家里完成相关健康指标的检测。”他说。

跨学科研究融合,不断探索纳米机器人的进化

该技术取得重要进展与康奈尔大学团队高交叉学科的背景密不可分。王伟本科就读于大连理工大学力学系,研究生毕业于在清华大学力学系,目前在康奈尔大学机械工程系读博。

他表示,“力学背景帮助我理解人造纤毛驱动流体的原理,硕士期间对于折纸结构的力学行为的研究有助于我合理设计微纳机器人的结构。现在我们的团队包括了材料、化学、机械、物理和电子等方面的老师和学生,最终的成果是各个方向一起紧密合作的结果。”

图丨王伟(左)和刘清坤在实验室(来源:受访者)

刘清坤具备电子、物理、化学、材料学和微纳制造的跨学科研究经历。他表示,跨学科的经历可以打破学科的界限做创新的尝试。“康奈尔开放的学术环境让我的研究视野打开了,我非常享受做科研的过程。我们会瞄准一个重大的问题,而不是一个已有的研究领域。这个新问题里面可能包含物理的、材料学的、化学的子问题,我们具有不同研究背景的人会不断地讨论,直到把这个问题圆满的解决。在这个过程中,我们既组建了跨学科的研究团队,也培养了优秀的学生。”

微纳机器人就是这样一个有前景的跨学科研究领域。与生物从低等到高等进化相似,纳米机器人也在不断地进化升级,因此,该方向有巨大的研究空间。

康奈尔团队在纳米机器人的方向上不断探索。2020 年,该团队在 Nature 上发表论文,提出了适合集成工艺的纳米执行器,即微型机器人的“腿”,并制造了可行走的微型机器人[2]。2021 年,刘清坤与王伟在 Science Robotics 发表封面论文,制造出可自折叠的微型机器人的“身体”,包括世界上最小的千纸鹤(60 微米)[3]。

而人造纤毛的工作让微纳机器人有了“大脑”,并可以完成控制流体的任务。未来,纳米机器人不局限于可以走动、游动,还可能控制物质的输运,甚至驱动化学反应、制造纳米材料等。“我们希望未来微纳机器在小尺度下实现的功能可以和大尺寸机器人在大尺度下实现的功能相比拟。”王伟说。

刘清坤表示,“我们一直在模仿自然。生物在演化,纳米机器人也在演化。自然界的生物是纳米机器人未来发展的绝佳参照。我们的目标是在微纳机器方面更好地理解自然,并超越自然。”

-End-

1、Wang, W., Liu, Q., Tanasijevic, I. et al. Nature 605, 681–686 (2022). https://doi.org/10.1038/s41586-022-04645-w

2、Miskin, M. et.al. Nature 584, 557-561 (2020). https://www.nature.com/articles/s41586-020-2626-9

3、Liu,Q.,Wang,W., et al. Science Robotics 6,52(2021).https://www.science. org/doi/10.1126/scirobotics.abe6663


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