锂电池sci期刊（无需外部能源的微流控设备）

芯片实验室系统旨在将实验室的功能封装在一个微型设备中，用于医疗诊断、生物医学组织工程和环境采样。但这类系统通常需要笨重的辅助设备，如射流泵、显微镜和高压电源，因此被称为“实验室中的芯片”。2002年5月18日，加拿大魁北克省蒙特利尔麦吉尔大学生物医学工程系麦吉尔基因中心David Juncker等人在Science期刊（科学）发表了题为“Microfluidic chain reaction of structurally programmed capillary flow events”的文章，报道了一种芯片上的实验室系统，它可以轻松通过3D打印获得，只需要借助一部智能手机，就可用作光电探测器。该设备可以和手机一起检测人体唾液中的一系列生物学指标，包括检测新型冠状病毒。

[文章概览]

基于微流体链式反应的微流控系统实现了小型化，不需要额外的设备，使基于芯片的设备更接近主流商业现实，其框架可以广泛应用于诊断。

第一个芯片实验室系统建于1970年代。它是一种气相色谱分析仪，一种通过蒸发分离化合物的设备。它由硅制成，采用微电子行业开发的制造技术。然而，尽管这些技术提供了令人印象深刻的精度，但使用微加工方法构建芯片上实验室系统仍存在许多组织上的问题。尤其是，通过此类方法生产的设备通常由聚二甲基硅氧烷（更广为人知的别称是，PDMS）制成，因其透水性强，从而产生流体浸出和蒸发等问题。芯片实验室设备的组件通常也需要多种精密制造工艺，这限制了制造的可扩展性。

因此，人们的注意力转向测试使用激光消融和2D或3D打印技术构建的系统原型。David Juncker等人使用3D打印技术构建了他们的芯片实验室系统。这为构建低成本设备提供了一个蓝图，需要最少的制造技能，并可以纳入众多功能，如流体流动。

作者的装置包括微米尺度的通道和储层网络，可用于操作含有试剂的液体，从而控制生物反应。该系统通过使用多米诺骨牌阀来控制一系列储层中的试剂释放，从而促进微流体链式反应(图1)。只有当链条中前面的储层排干后，才会打开一个储层。通过这种方法，David Juncker等人能够控制化学链式反应的传播。

概览图1

为了做到这一点，他们利用了毛细管作用，这种现象发生在固体和液体之间的界面上的分子间粘附力与液体中的粘结力的竞争作用。植物利用这种机制将水吸入根部，微流控平台可以利用同样的原理，通过改变通道表面的有效“润湿性”来控制流体的流动。David Juncker等人设计了一个这样的系统，其中目标流体的表面相互作用可以在3D打印通道中控制。他们通过仔细考虑材料的表面特性和通道几何结构来实现这一点，从而实现复杂的流量控制。

概览图2

使用毛细管作用的关键优势在于，它消除了对大型流体泵送系统的需要。作者用一个类似于电路的系统分析了他们的微流控设备。例如，流动速度与电阻相当，因为流动阻力的增加会减缓流体的迁移。如果阻力增加超过阈值，流体可以固定在通道结构内。

这项研究的一个令人印象深刻的方面是开发了可用于操纵流、控制迁移速度以及停止和重新启动流的配置。该设备还可以在不引入气泡的情况下将多个流汇集在一起，这是任何微流控系统的短板。

也许更重要的是，这些配置可用于从充满的通道中排出液体。这种能力改变了游戏规则，因为清除复杂的微通道流体网络绝非一件小事。通常使用空气置换流体，这种方法通常会导致形成气泡和难以清除的停滞区域。David Juncker等人的演示为精确控制反应过程中使用的流体体积铺平了道路，使此类微流控系统易于使用，并最大限度地减少昂贵试剂的浪费。

概览图3

该团队将其设备用于唾液测试SARS-CoV-2抗体。该测试可能被用于检测感染，评估患者的预后，并区分接种疫苗的个体和通过感染获得抗体的个体。结果可以用眼睛读出，也可以用智能手机进行量化，智能手机配有一个简单的纸板附件，用于阻挡环境光线。作者还表明，该芯片可用于检测血浆凝固情况，从而评估一个人的血栓风险。

最终，David Juncker等人的研究为困扰微流控系统的几个长期存在的“实验室中的芯片”问题提供了一个可靠的解决方案，并且以引人注目的方式实现了这一点。作者的设备有可能取代目前便携式诊断系统的“王者”，即横向流动测试，因为它是一个更复杂的平台，可以产生定量而非纯粹的定性诊断结果。这项研究能否成为家庭如何进行定量和临床有用诊断的关键部分？只有时间才能证明这一点，但鉴于2019冠状病毒疾病大流行后家庭诊断无处不在，这是朝着这一目标迈出的令人兴奋的一步。

[摘要]

链式反应以起始、传播和终止为特征，在微观尺度上是随机的，是重要化学（例如内燃机）、核技术和生物技术（例如聚合酶链式反应）应用的基础。在宏观尺度上，连锁反应是确定的，仅限于娱乐和艺术应用，如多米诺骨牌和鲁布·戈德堡机器。另一方面，微流控芯片实验室（也称为微全分析系统）被视为一个集成芯片，类似于微电子集成电路，但实际上仍然依赖于笨重的外围设备连接和计算机来实现自动化。毛细管微流体通过使用毛细管现象将能量供应和流量控制集成到一个芯片上，但编程能力仍然很差，最多可能有少数（8）种操作。在这里，我们介绍了微流控链式反应（MCR）作为毛细管流过程的有条件、结构编程传播。集成MCR的单片芯片是3D打印获得的，由纸泵的自由能驱动，一步一步地自动执行液体处理算法。通过MCR，我们自动化了（1）跨链式互连芯片连续释放300份等分，（2）检测唾液中SARS-CoV-2抗体的方案，以及（3）通过连续二次取样和分析凝血激活血浆进行凝血酶生成分析，并行操作包括计时器，同步流量和停止流量操作的迭代循环。MCR不受外围设备的限制，也不受外围设备的阻碍，在结构上对程序进行原位编码，可以形成一个低成本、通用、真正的芯片实验室，在液体处理和护理点诊断中有广泛的应用。

[研究背景]

MCR 编码了储存在一系列储层中的试剂的确定性释放，储层 n 的释放取决于储层 n-1中试剂的排空(排空) ，以及通过排空储层 n进而触发储层 n 1的释放。毛细管多米诺阀(CDVs)对这个条件进行编码，并串联（成链），储层，从而控制链反应的传播(图1a)。MCR可在3D印刷电路中实现，该电路由一台普通立体光刻打印机制成，特征尺寸为100 µm至1.5 mm，使用等离子体室进行亲水化（图S1和2），用平盖密封，并连接到纸（滤纸或吸水垫）制成的毛细管泵。通过释放纸表面储存的自由能，纸被微流控电路中提取的水溶液自发润湿，从而驱动链式反应；换言之，毛细管泵产生负毛细管压力，通过主通道和通过小导管连接的串联排水侧储液罐以液压方式传回回路，称为功能连接。CDV在相邻储气罐之间形成空气连接，沿平行于主通道的路径将其串联，但被充满的储气罐中断，在CDV空气连接之间形成液塞。当通过连续空气链路连接到通风口的（第一个）储气罐排空时，塞子被移除，空气链路的长度传播到MCR中的下一个充满的储气罐（图1a–d）。这种简单的设计在结构上对毛细管流过程的条件传播和任意数量的N个储层的逐步释放进行了编码，不需要外围连接或移动部件。

图1：带有单片CDV的MCR，用于在毛细管电路（CCs）中连续输送试剂

图S1: 3D打印的设计和测量尺寸渠道

图S2：用于 MCR CC 的材料上不含和含食用染料的水的接触角

MCR需要辅助式毛细管微流控组件，根据预期操作（例如，在MCR过程中加载、保持、混合和排放液体）实现不同功能，以形成完全集成和可扩展的毛细管电路（CCs）。CCs的设计基于一个构建块库，包括毛细管泵、流阻和多种类型的毛细管阀（截止阀（SV）、触发阀、滞留阀、滞留爆破阀（RBV）），因此类似于微电子集成电路，但缺乏可扩展性和功能性。在MCR中，样品流经毛细管流通过带有毛细管保留阀的入口加载，并完全填充三个SV排列的储层，其中两个SV具有连接到两个横向CDV的双RBV功能，另一个位于功能连接和主通道的交叉处（图1c）。虽然功能连接是一个看似简单的直通道，但它实现了六个关键功能。它是（1）储液罐加注过程中的通风口，（2）一个SV，用于防止试剂在排空时溢出到主通道中。主通道填充后，它形成一个（3）液压连接，将压力从主通道传播到储层，（4）一个屏障（和瓶颈），阻碍储层和主通道之间试剂的扩散。（5） 储液罐排空期间，它成为出口和流动阻力，以及（6）储液罐排空后阻止空气侵入主管道的毛细管滞留阀。因此，它的设计有许多权衡。

我们试图通过理论和实验来了解 MCR 的设计窗口和失效模式，特别是在 CDV 下游条件可能过早触发的情况下。MCR-CCs 根据以前建立的设计准则，在考虑3D打印机性能包括分辨率、不精确度和打印误差的情况下，结合了大量的毛细管 SV。然后我们分析了基于电路类比的 MCR (图S3) ，并导出了一个忽略微小电阻的简化电路(图2a)。该方法的成功和增量传播是以防止储层 n 中的液体突破到连通 n 1的 CDV 和空气链为条件的，这相当于规定储层 n 中的所有液体必须只通过功能连接 n 流动。

图2: 电路分析和实验确定了 MCRs的操作窗口

图S3：包括毛细管多米诺阀 (CDV) 和功能连接 (FC) 的 MCR 装置的等效阻力和压力源图

贮水库n至n  1的流道被CDV中断，CDV包括一端的毛细血管SV和另一端的RBV，破裂阈值分别为P(BURS)和P(RBV)。如果这些阀门中的任何一个过早失效，则MCR的传播有中断的风险。但由于两个阀门都是通过空气连接中截留的空气进行气动连接的，它们的压力是相加的，因此任何一个阀门的故障阈值都是这两个阀门的总和。当功能连接(FC) PFC = QFCRFC的压降满足下列数学公式时，成功的条件是Q(FAIL) = 0，即满足水库n排水时的压力降。

我们计算了 P(BURS) (数值)和 P(RBV) (解析)的管道具有正方形截面(W = H)的典型尺寸在我们的3D 打印的 CCs 中，并实验测量了他们的数值用于验证(图2b 和图S4)。P(BURS) 和 P(RBV) 均与矩形管道的最小尺寸成反比。我们解释了两种情况下密封胶带形成的疏水顶板(图S2b) ，这是形成一个功能性 SV的关键特征。请注意，由于相对较低的压力和体积较小的空气链接，压缩空气是可以忽略不计的。

接下来，用不同的毛细管压力和流量的泵测试了几个具有大型和增加的 R(FC) 功能连接的MCR。阻力和流量之间的相互作用决定了 CDV 的操作窗口，而他们是反比例的。我们发现 MCR 的操作窗口在理论和实验之间有很好的一致性，而且只有在 R(FC) 的最高值(第5和第6号)和最强大的毛细管泵(图2c，d 和图S5)出现故障。在概念验证应用中使用的 MCR 设计，如下所示，完全在故障阈值之内，有助于确保链式反应的可靠传播。

我们分别为液体（主通道）和空气（连接CDV）设计了一个无泄漏连接的芯片到芯片接口，并用75个MCR连接了四个芯片（图3a）。这一结果说明了MCR和CDV的可靠性，并证明了“被动”毛细管微流控的集成、大规模流体操作，超出了许多“主动”计算机可编程微流控系统的能力。

图3：唾液中大规模MCR和2019新冠血清学检测

图S4 SV/RBV 爆破压力实验与模拟

图S5 CDV 和 MCR 的实验操作窗口

[SARS-CoV-2特异性唾液抗体自动检测试验]

我们测量了唾液中抗SARS-CoV-2核衣壳蛋白（N蛋白）的抗体，该抗体在早期感染检测，作为预后指标的初始患者评估、以及用于区分接种疫苗和自然感染个体的血清学调查方面具有潜在的应用价值。使用预干燥试剂的常规横向流动分析操作简单，但通常不包括作为实验室酶联免疫吸附试验（ELISA）基础的酶放大，并且必须在完成后几分钟内读取。在这里，我们使用MCR自动化常见实验室ELISA协议中的八个步骤序列（图3b）。芯片连接到一个小型纸泵以排出多余的缓冲液，用于分析读数的硝化纤维条本身连接到一个驱动MCR的大容量纸泵。请注意，MCR以与主通道中的流动相反的方向传播，从储液罐中依次释放的试剂都会流过之前排空的储液罐，从而将试剂之间的扩散混合降至最低。我们使用3,3ʹ-二氨基联苯胺作为底物，在酶转化过程中产生棕色的持久沉淀物，可以作为即时读数和存档记录。容量、时间和试剂浓度等分析参数按照标准协议进行了广泛优化（示例参见图S6），并将在其他地方报告。结果可通过肉眼可视化或使用扫描仪或与简单折纸盒集成的智能手机量化，以最小化光干扰，并具有灵敏、定量和可再现的输出（图3c和图S7和8）。

[自动微流控凝血酶生成分析（TGA）]

常规凝血试验（凝血酶原时间和活化部分凝血活酶时间）用于初步评估止血状态。这些试验在凝块形成时终止，因此仅在凝血开始时提供信息，而凝血级联反应继续并产生95%的凝血酶（凝血级联反应中的最终酶）。因此，以内源性凝血酶潜能表示的止血能力无法通过这些试验进行充分评估。全局凝血分析，如TGA，可提供凝血血浆中活性凝血酶浓度的时间过程，是更好的止血功能测量方法。凝血酶生成曲线（也称为血栓图，图4a）的峰高、形状和曲线下面积可以确定，并与临床表型相关，以研究凝血障碍，并测量抗凝剂的效果。 TGA 是在20世纪50年代第一次引入的，涉及到血液或血浆凝固的激活，然后是一个两阶段的测定，要求在20分钟左右的过程中，以精确的时间间隔(例如1分钟)收集和混合纤维蛋白原(或显色底物)的亚样品，然后对每个样品中的凝血酶进行定量。劳动强度、严格的时间要求和错误风险是通过二次抽样广泛采用和临床使用TGA的巨大障碍。2002年推出的校准自动血栓图（CAT）简化了操作，这得益于新合成的凝血酶底物、使用掺有参考材料的患者样本的校准TGA和数学推断。

图4: 血浆亚样品连续分析(血栓芯片)自动 TGA

图S6 SARS-CoV-2 抗体检测优化示例

图S7 硝酸纤维素上的 SARS-CoV-2 抗体测定膜

在这里，我们展示了MCR通过在微流控中进行二次采样来自动化原始TGA的能力，我们称之为“血栓芯片”。我们设计了一种算法（图4b），用于通过级联、迭代和分支流体操作来自动化和定时程序，并从结构上将其编程为3D打印芯片（图4c、图S9）。将去纤维蛋白化、凝血激活的血浆子样本和试剂加载到血栓芯片中，在触发MCR时，无需进一步干预，他们每隔1分钟从10对水样释放一次，在蛇形混合器中混合并储存在2.1 µl的反应室（宽500 µm），用于使用摄像头生成和读出荧光信号。每个子样本中的凝血酶浓度与荧光底物周转率成正比，凝血酶的时间过程以血栓图的形式报告。

图S8 可折叠的盒子，用于减少期间的光干扰基于智能手机的测试读数

图S9 3D打印的微型计算机断层扫描图像血栓芯片

TGA子样本分析算法的可靠执行面临着几个实际挑战，尤其是同时排放两个水样本身就不稳定。事实上，一旦一个储液罐开始排水，CC中的（绝对）压力就会下降，并很容易降至第二个储液罐RBV的阈值以下，该阈值不会破裂，这意味着储液罐将保持充满状态。MCR和3D打印有助于克服这一挑战，含有血浆和试剂的储液罐对可以同步排出。将储液罐n的出口连接到两个n的RBV的嵌入式空气链路 n  1和n   1'，是相同且非常弱的RBV（横截面，1 × 1 mm2）导致链式反应同时爆发和可靠传播。其他关键功能包括蛇形混合器；停止流动并将溶液保持在反应室中，以进行凝血酶定量；主出口处的压力固定结构，用于在流体操作完成后切断与纸泵的液压连接；在凝血酶反应的长期监测和成像过程中，主出口处的RBV固定液体并帮助防止回流，以防止反应室不受控制的混合和最终蒸发。

作为血栓芯片的验证，对人血浆、去除因子V、VIII和IX的血浆以及加入抗凝剂依诺肝素（抗因子Xa药物）的血浆进行了分析。相应的血栓图是可重复的，与因子耗竭引起的正常和受损凝血级联反应一致，并测量了依诺肝素的剂量反应（图4f，g）。在这些概念验证实验中生成的血栓图的总体轮廓与CAT和其他基于微滴定板的分析的血栓图具有可比性，但直接比较滞后时间和峰值浓度等数据需要标准化的样品处理、参考材料和标准化，这可以指导血栓芯片的未来开发。

[结论与讨论]

MCR在中尺度引入了确定性、模块化和可编程链式反应，并通过控制液压和气动流量和连通性，为自主、可编程液体操作和算法提出了新概念。迄今为止，只有通过计算机、软件程序和笨重的外围设备才能实现复杂和重复液体处理操作的自动化，无论是机器人，还是在微流体情况下，提供试剂、电源或流量控制的系统。MCR将中尺度链式反应作为一种节约、集成、可扩展和可编程的过程引入，为集成芯片实验室提供动力。

MCR芯片微结构同时是连锁反应的电路和代码，可采用多种技术制造，并可沿着两条不同的路径进行扩展：首先，遵循微电子示例和摩尔定律，通过缩小和增加每单位面积和每单位体积的特征数量（例如，使用3D打印）。第二，通过互连和链接芯片，扩大CC-MCR的总体规模，并受树木的启发，能够吸取超过100 m高的液体，连接到强大的毛细管泵。我们预计步骤的数量远远超过此处显示的300步，并且算法比血栓芯片的算法复杂得多。

MCR具有通用性，与正压操作兼容，并可与主动微流体和机器人液体处理系统连接。使用永久亲水性树脂或涂层、液体储存袋和预干燥试剂也可进一步改善自发毛细流动MCR，尤其是用于护理点应用和任何其他用途。最终端用户只需在入口处滴下一滴溶液，就可以触发定时操作的编排，包括对几种化学品的分配额、输送、混合、冲洗和反应。由于MCR可以在芯片中进行3D打印构筑和单片编码，因此进入门槛非常低（入门级树脂打印机的成本<300美元）。MCR可以方便地在家制造，也可以邮购，为快速传播、新发明、新进展以及可下载和打印的微流控应用开辟了道路。

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