基于有源矩阵数字微流控的智能单细胞感知与操控平台
2025-07-20 13:36:37 来源：麦姆斯咨询 评论：0 点击：
该研究聚焦智能感知与决策领域，针对单细胞分析在揭示细胞异质性和阐明复杂生命机制方面重要价值，创新性地构建了一套基于有源矩阵数字微流控的软硬一体智能感知与操控平台。
细胞及其在人体内的相互作用非常复杂且多样，因此，需要在基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等多方面关注单细胞分析。这些单细胞研究能够发现基因调控机制和蛋白质表达动力学，彻底改变研究人员对细胞异质性在健康和疾病中作用的理解。许多技术和平台已被开发用于单细胞分析，例如流式细胞术、微孔微流控、微液滴微流控、光电镊以及数字微流控（DMF）。与其它平台相比，数字微流控系统具有许多优势，它可以在二维表面上同时执行样品分离、实时操作和原位分析。此外，数字微流控系统兼容各种检测模式（例如光学或电化学检测），使其在单细胞研究应用中特别有用。
数字微流控（DMF）系统由DMF驱动器和操作液滴的DMF芯片组成。大多数的DMF芯片采用无源矩阵（PM）结构，其结构利用一组大型电极，每个电极分别连接到控制线以产生液滴移动。然而，PM-DMF系统受限于其布线设计，因此其电极密度有限，使其可独立控制的液滴数量有限。为解决这一问题，已有研究开发了集成薄膜晶体管的有源矩阵数字微流控（AM-DMF）系统，每个像素都集成薄膜晶体管，通过扫描行和列控制信号，可单独寻址每个像素，并实现数千个含细胞液滴的并行操控。
在AM-DMF系统中，实现智能单细胞样品操控（SCSM）存在巨大挑战，这通常包括生成纳升级细胞捕获液滴、分离单细胞液滴，以及将分离的液滴分配到所需位置进行进一步实验。如今，单细胞样品操控工作流程仍然严重依赖于人工，特别是在液滴路径的手动编辑和单细胞液滴的手动分离方面。随着液滴数量的增加，这些过程变得越来越耗时且效率低下。因此，增强自动化工作流程的开发对于高效可靠的单细胞样品操控是至关重要的。现有研究表明，人工智能（AI）已成功应用于生物学和微流控领域的自动化设计。然而，将AI应用于AM-DMF系统的研究仍然较少。
据麦姆斯咨询介绍，西北工业大学人机物融合智能计算团队最新研究成果“Intelligent single-cell manipulation: LLMs- and object detection-enhanced active-matrix digital microfluidics”被Nature子刊Microsystems and Nanoengineering录用并在线发表。西北工业大学人机物融合智能计算创新中心、中心共建企业广东奥素液芯微纳科技有限公司、中国科学院苏州医工所、长春理工大学、香港中文大学等单位共同完成。
AI赋能的高通量有源像素数字微流控（AM-DMF）平台总体工作流
在这项成果中，研究人员迈出了第一步，开发了一个AM-DMF平台，用于实现智能单细胞样品操控的完全自动化生物过程。该平台采用基于AI的模型对单细胞液滴进行分选，并采用基于LLMs的液滴路径生成（DPG）模型来生成纳升级液滴，并将单细胞液滴路径规划至指定位置。基于全可编程的AM-DMF系统，研究人员通过结合LLMs和目标检测技术，为单细胞样品操控带来了新突破，显著提升了实验效率，拓宽了AI在生命科学中的应用前景。
利用模型对不同平面的液滴、细胞和油泡进行预测
其自动化工作流程结合了DPG模型和细胞识别模型，用于智能单细胞样品操控。通过整合这些方法，研究人员开发的AM-DMF平台提高了单细胞样品操控的准确性和可靠性，同时增强了其工作流程的灵活性和自动化程度。
用于检测隐藏在液滴边缘细胞的液滴运动方法
平台进展
作为一项开创性工作，研究人员开发了一种基于大语言模型（LLMs）用于单细胞样品操控的全自动有源数字微流控（AM-DMF）平台，该平台处理速度为1600–1700滴/小时，实现单细胞样品生成率超过25%，模型识别精度超过98%。
所提出方法的创新性
研究人员解决了数字微流控领域的多项挑战。该三分类检测方法通过识别油泡、利用所提出的液滴运动方法识别液滴边缘隐藏的细胞，以及使用DPG模型自动生成工作流程，提高了细胞识别精度，无需手动编辑。
推进新型生物应用的潜力
所提出方法作为一个强大的平台，为智能单细胞样品操控提供了支撑，扩展了其在单细胞研究中的应用范围，并使其在生物学和化学等各个研究领域发挥更大的作用。
智能单细胞样品操控的工作流
结论
该研究聚焦智能感知与决策领域，针对单细胞分析在揭示细胞异质性和阐明复杂生命机制方面重要价值，创新性地构建了一套基于有源矩阵数字微流控的软硬一体智能感知与操控平台。通过融合智能目标感知算法、大语言模型、微流控技术等，成功实现了从细胞识别、路径规划到样本分配的全过程自主决策与智能交互。在单细胞样本生成效率、识别精度等方面实现了大幅提升，为高通量、高精度的单细胞操控与分析提供了普适性解决方案。该成果对于系统性克服当前单细胞操控普遍面临的成本高昂、通量受限、人工依赖等瓶颈具有重要意义，也为智慧康养、生命科学等交叉领域的深入发展开辟了新的技术路线。
所提出方法的新颖点包括：（1）基于AI的算法，能够检测和区分液滴、细胞和油泡；（2）利用液滴运动来识别被液滴边缘遮挡的细胞，大约有20%的液滴边缘包含细胞；（3）用于自动生成实验路径的DPG模型，取代手动设计过程；（4）用于单细胞操控的完全自动化解决方案；（5）两个用于有源数字微流控（AM-DMF）芯片的全面标注数据集。
研究人员预计，AM-DMF技术、大语言模型和目标检测技术的集成与普及，结合相关功能模块的持续改进和扩展，将使AM-DMF系统成为单细胞操控的强大平台。该平台有望支持单细胞研究领域的广泛应用，并将其效用扩展到生物学和化学等各个研究领域。
论文链接：https://doi.org/10.1038/s41378-025-00962-y
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