微型鐵磁機器人自動化平臺，實現高效自動病毒檢測

最近，在香港大學機械工程系科研助理教授林海松擔任第一作者的 Nature 論文中，他和合作者利用名為 Ferrobot 的微型鐵磁機器人，實現了自動化的快速群組病毒檢測，可使檢測試劑成本下降 10 至 300 倍。

在這一技術中，10 個 Ferrobot 微型機器人高效協作，它們攜帶著輸入的鼻咽拭子樣品，在手掌大小的平臺上進行自動化運輸、分離、分類、混合等操作，通過集成核酸擴增檢測試劑，來對新冠病毒的遺傳物質進行群組篩查，從而對病毒感染情況進行診斷。

其與實驗室檢測的聚合酶鏈式反應測試法（即大家熟悉的核酸檢測），所得到的結果一致。同時，Ferrobot 平臺的制造成本既廉價、又簡單，可以實現大規模生產和部署。整個系統的運行可靠性，遠超諸多同類型的流體操縱技術，并在 800 多萬次自動化測試中得到了證明。

同時，它的另一突破在于：利用基于患病率的適應性檢測算法——平方矩陣方案，進行群組篩查。在同時測試 16 個樣品的前提下，相比單獨測試的方法，該技術的微量化測試與群組篩查設計的特點，能讓化學試劑的消耗量降低 300 倍。

如果群組測試結果為陽性，后續的篩查測試將繼續由該平臺自動進行，直到識別出具體的陽性樣本。測試全程只需 30 到 60 分鐘，具體時長取決于是否有陽性樣本。

圖 | 基于患病率的適應性平方矩陣檢測算法及硬件執行方案，可對 16 個樣本進行全自動群組篩查

此外，只有手掌大小的便攜式平臺利用可編程的自動化操縱，可以避免繁瑣的人工操作，從而縮短測試周期。在自動化分析中，無需過多的專業測試人員，就能在大規模測試點和社區實現自主檢測。

舉例來說，幾十個檢測組件就有望實現對一所大學進行快速病毒檢測。同時，這款手持式一體化實驗平臺，可以讓病毒檢測脫離實驗室的局限性，從而實現檢測的社區化普及，進而最大限度地利用資源，降低物資和人力的使用量，借此減少測試成本，同時還能有效遏制疫情蔓延。

也就是說，Ferrobot 平臺能對新冠病毒進行快速、廉價的自動化檢測，而且無需繁瑣的樣品處理和復雜的人員培訓。在芯片中，樣本會被進行自動化處理分析，從而減少對于實驗室規模集中檢測的依賴，可以輕易地在辦公樓、學校、機場甚至公共交通上部署病毒測試。

而這種無需實驗室分析的方法，在便攜快速的同時還能保障檢測的精準度。此外，基于微流控的測試對試劑的消耗較少，可以極大地降低測試所需成本。

事實上，在每一種新型病毒爆發的初期，對病毒的追蹤速度直接關系到疫情的傳播速度，測試方法的較長研發周期，也會直接導致疫情的快速蔓延。

而 Ferrobot 平臺能對新病毒的特定核酸信息進行“身份識別”，從而實現快速部署，借此建立準確的病毒檢測方法，進而及時控制傳播鏈。

此外，對于人體生物液中的多種生物標記，其也具備實時分析的潛力。除能對病毒性疾病進行檢測追蹤，還可以集成多種類型的生物試劑和傳感器，幫助人們更好地進行健康管理，以及協助醫生檢查患者的健康狀態。

另據悉，研究團隊也打算探索該系統在化學、材料領域的應用。由于 Ferrobot 微流控芯片系統具備高度集成的特質，可以實現多種快速液體操縱，因此課題組希望借此解放實驗室中人員的雙手，通過編程合適的反應流程，利用微流控系統對反應過程實現準確、安全的控制，并結合算法來快速探索未知的反應。

當然，該平臺的應用場景，絕不限于新冠病毒這一種病毒。過去幾十年間，包括新冠病毒在內的多種流行病毒，頻繁且規律性的出現威脅著人類的健康。

在控制病毒大面積爆發的過程中，及時的病毒檢測至關重要。然而，現有的檢測模式高度依賴實驗室設備，需要將待測樣本從各個檢測點收集、統計、運輸到特定實驗室進行分析，這會消耗大量的人力財力，并且耗時也比較長。因此，我們亟需一款便攜、廉價的檢測設備。

據介紹，Ferrobot 檢測平臺的研發，貫穿林海松的整個博士生涯。在此次論文發表之前，他和當時所在的團隊，已經積累了相對充足的經驗，并將階段性的技術整理為論文，以封面形式發表于 Science Robotics。

此后，研究人員一直在尋找和發掘更多的應用場景，以將該技術最大化地用于日常生活。2020 年，關于此次 Nature 論文的課題正式立項。

但在當時，他們還迷茫于無法明確此類技術的最優應用價值。隨后新冠疫情爆發，各領域專家紛紛加入抗疫隊伍。作為相關領域的科研人員，該團隊當然也不例外。

而對于已經初步研發完畢的 Ferrobot 平臺，課題組深諳其在生化檢測上的優勢，并立即意識到它將給病毒檢測帶來實際幫助。伴隨著疫情全球化的緊迫之感，他們開啟了為期兩年的研究。

期間，一個具有革新意義的創意，讓該研究迎來了真正的關鍵節點。正如前面說到，研究團隊的最初目標在于實現病毒個體樣本的檢測自動化。不過，這一目標在 2021 年初已被攻克。所以，他們并不滿足于當時的自動化檢測效率，總覺得 Ferrobot 的自動化程度并沒有完全發揮出來。

這時他們注意到，中國已經開始使用核酸混檢方式。在人工混檢的背后，人力、物力的消耗不容小覷。一旦發現陽性，就要追溯同一混檢試管中的所有被檢人員，進行一一重新排查。

這讓研究人員意識到，病毒檢測需要根據當地病毒傳播程度，來設計最優的混檢篩查方法，而且最好是高自動化的。而高適應性的 Ferrobot 平臺，是最有希望對該瓶頸進行突破的手段之一。

接下來的一年多里，核心成員們進行著循環討論、實驗和分析，這種一周 7 天、早 7 晚 11 的工作模式，大大加速了實驗進程，讓微流控芯片的設計及優化、電路程序優化、生物化學試劑兼容性等核心問題得以解決。

而作為一款病毒檢測平臺，自然要對真實樣本進行大規模實驗。課題組與加州大學洛杉磯分校（UCLA，University of California, Los Angeles）醫學院、以及其他實驗室進行協調和求助，借此獲得大量的真實病毒樣本，最終對 Ferrobot 平臺進行了臨床驗證。

結果顯示，對比日常的核酸檢測結果，其靈敏度和準確性基本沒有差別。但是，Ferrobot 平臺自動化微流體平臺的特點，能讓人力和物力的成本下降 2-3 個數量級。

研究期間，在第一次對病毒個體樣本實現自動化檢測時，擔任此次論文共同一作的余文卓，小心翼翼地從通風櫥里把芯片拿出來，當大家看到檢測結果和預期結果一致時，那是科研人員最美好的瞬間。

后來，當看到準確率非常接近現有標準方法時，整個團隊更加興奮，因為這意味著 Ferrobot 平臺兼具全自動化和準確性高的優勢。

科研有時就像“升級打怪”，總有更難的溝壑要越過。在個體檢測成功之后，課題組陷入了持續幾周的迷茫期——苦惱于如何對病毒檢測效率進行突破性提升。

為此，課題組向多個科研團隊“取經”，以了解關于病毒檢測的更多需求。在一次晚飯閑聊時，有人偶然提到了前文的混檢模式。

于是，林海松和余文卓開啟了一場激烈討論：如何利用 Ferrobot 平臺來優化群組檢測效率。最終他們意識到：人工混檢中的很多問題，都有望通過該平臺達到更高的效率。

為此，他們決定采用基于患病率的適應性群組篩查算法：平方矩陣方案。林海松說：“記得那晚每個人都非常激動，對于項目的最終目標‘摩拳擦掌’。哪怕現在想到當時的情境，都會熱血沸騰。”

而在實現對于群組篩查實驗的全自動化之后，當第一次在實驗室看到測試結果真實地呈現在大家眼前時。“那一刻我們一片歡騰，也為所有組員全身心投入的這段艱辛攻堅時期，畫上了圓滿的句號。”林海松表示。

最終，相關論文以《鐵機器人群使可訪問且適應性強的自動化病毒測試成為可能》（Ferrobotic swarms enable accessible and adaptable automated viral testing）為題發表在 Nature 上 [1]。

林海松為第一作者和共同一作，UCLA 電子與計算機工程系博士研究生余文卓、基亞拉什·薩貝特（Kiarash Sabet）是共同一作。通訊作者為 UCLA 電子與計算機工程系副教授薩姆·埃馬米內賈德（Sam Emaminejad）和生物工程系教授迪諾·迪·卡洛（Dino Di Carlo）。