微流控技术对于航天飞行来说是一项重大技术创新,因为它能够操纵微升到纳升尺度的流体,并以很小的物理尺寸可靠地进行高灵敏度的化学和生物分析。微流控平台在寻找地外生命的有机生物特征方面尤其具有吸引力。例如,已有相关研究详细分析了在土卫二和木卫二上采集冰样本并对其进行微流控分析以获取生物特征的可行性。此外,微流控生物分析系统在机组人员的健康监测方面也很有价值。然而,虽然相关研究已经开发出了强大的原型微流控仪器并进行了实验室测试,但是用于原位空间探索的紧凑、节能和可重构微流控平台的重力灵敏度尚未得到检验。
据麦姆斯咨询报道,为了解决以上问题,来自美国犹他大学(University of Utah)和加州大学伯克利分校(University of California Berkeley)的研究人员开发了一种微流控有机分析仪(MOA)系统,该系统由直接集成玻璃微通道和激光诱导荧光(LIF)检测系统的可编程微阀阵列(PMA)组成。该可编程微阀阵列是完全可寻址的气动微流控阀阵列,由于其可编程性,该微阀阵列可以执行几乎无限种类的样品制备和操作步骤。
类似于传统的逻辑电路,气动控制的微阀可以切换状态,从而构成一个处理器。当特定的微阀处于真空环境下时,微阀内的膜向上偏转,从而打开阀门并将液体拉入其流体室。当气动状态切换到压力状态时,腔内的液体沿着由周围微阀的状态决定的路径被推出。此外,样品可以被自动标记、孵育和操作,并递送到集成的毛细管电泳(µCE)芯片中,然后用激光诱导荧光(LIF)系统进行检测。相关研究成果以“Operation of a programmable microfluidic organic analyzer under microgravity conditions simulating space flight environments”为题,发表在npj Microgravity期刊上。
图1 用于微流控有机分析仪(MOA)飞行测试的设备,由可编程微阀阵列-毛细管电泳(PMA-µCE)芯片、操作硬件和传感器组件组成
图2 可编程微阀阵列-毛细管电泳(PMA-µCE)芯片组件
图3 在微重力飞行中进行的每个实验的流体流动路径
以往,微流控有机分析仪的应用主要关注的是氨基酸、醛类、酮类和羧酸的荧光标记性能,以及高分辨率毛细管电泳分离和纳摩尔到皮摩尔浓度范围的被标记物的检测。而近期,研究重心则转移到了技术就绪水平(TRL)的飞行模式仪器系统的开发上,该系统具有适合太空飞行的配置和制造。然而,虽然研究人员已经对该系统进行了初步的热、真空和振动测试,但在地面环境中进行零重力测试更具挑战性。
为了在零重力抛物线飞行中测试微流控有机分析仪(主要是它的可编程微阀阵列和激光诱导荧光系统),以确定其在失重和超重条件下的性能灵敏度,该研究进行了五次微重力飞行,并展示了其中前两次飞行的结果。
图4 飞行过程中的测试环境参数以及可编程微阀阵列的性能表征
研究结果表明,随着重力的减小,该可编程微阀阵列芯片的泵送性能保持不变,但当重力增加到测试条件下的2g水平时,该可编程微阀阵列芯片的泵送性能会有所下降。这种性能的下降可能是由于测量误差和由流量测量设备位置引起的微小的流体静力学效应引起的,而不是由可编程微阀阵列芯片本身的功能退化导致的。此外,微流控有机分析仪平台的混合、计量和检测能力不受重力条件的影响,呈现较强的线性趋势,并且不同重力条件下制备的样品之间的浓度差异约为10%。这种差异与在各种浓度(~16 nM)下人工制备的样品所观察到的误差相当。以上两方面结果的结合显示了该微流控有机分析仪在地外化学和生化分析应用中的潜力。微流控对重力场的不敏感也证明了在实验室环境中初步开发微流控仪器以最终用于空间部署是合理的。
更重要的是,在这次首次飞行活动中吸取的经验教训将通过设备和方案的改进对未来的微重力飞行和实验产生影响。在即将到来的微重力飞行中,研究人员计划对微流控有机分析仪在太空探索中的两种不同的应用进行测试。这种测试研究将利用毛细管电泳在微重力/超重力循环期间进行,这是一种模拟在现场分析样品以寻找地外生命的方法。其次,研究人员将通过在微重力环境下对相关宇航员生物标志物进行模拟临床分析,来演示微流控有机分析仪系统作为机组人员健康监测平台的性能。
目前,该微流控有机分析仪平台正在根据从飞行中吸取的经验教训进行升级,包括利用LED指示器以监测实验状态、增加用于毛细管电泳的高压电路,以及更改当前布局以提高可用性,以便它可以作为未来微重力实验和其他实地工作的强大和可靠的平台。
责任编辑:彭菁
-
处理器
+关注
关注
68文章
19125浏览量
228888 -
芯片
+关注
关注
453文章
50277浏览量
421226 -
微流控
+关注
关注
16文章
501浏览量
18850
原文标题:可编程微流控有机分析仪在模拟太空飞行环境的微重力条件下的运行性能研究
文章出处:【微信号:MEMSensor,微信公众号:MEMS】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
发布评论请先 登录
相关推荐
评论