综述：微流控与机器学习协同推动下一代智能片上实验室设备发展

这篇综述深入探讨了微流控（Microfluidics）与机器学习（ML）的协同融合，揭示了二者如何将传统片上实验室（Lab-on-a-Chip）升级为智能自主平台。文章系统梳理了ML在微流控器件设计（如流体动力学自动化设计DAFD）、实时控制（强化学习RL/贝叶斯优化BO）及生物技术（细胞分选/癌症诊断）、化学合成等领域的应用，强调了跨学科整合对个性化医疗和疾病建模的变革潜力。

　　

智能微流控：当实验室遇上人工智能

引言

微流控技术通过操控微升（10^?6）至飞升（10^?15）级别的流体，已渗透到生物医学、化学分析和药物开发等领域。而机器学习（ML）的崛起为处理微流控产生的高通量数据提供了新范式。两者的结合催生了"智能微流控"——一种能自主决策的下一代片上实验室系统。

数据驱动的智能模型构建

构建微流控ML模型需经历数据生成、特征选择和训练三阶段。数据来源包括实验（如888组液滴直径数据）、既有模型和仿真（如随机微混合器模拟）。其中，实验数据最精确但耗时，仿真可快速生成海量数据却存在真实性挑战。特征选择常基于无量纲数和流体特性，而算法从线性回归到深度神经网络（DNN）不一而足，需根据任务定制。

机器学习赋能器件设计

传统微流控设计依赖试错，而ML可自动化优化。例如：

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  DAFD工具：通过神经网络预测流动聚焦微通道中的液滴形态和生成速率，降低对专家经验的依赖

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  流型雕刻技术：利用卷积神经网络（CNN）预测微柱阵列对流体截面的变形效果，实现复杂形状的自动化设计

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  混合器优化：Wang等通过仿真生成随机微混合器数据库，ML模型据此推荐最优几何参数

实时控制的智能革命

ML使微流控设备具备动态响应能力：

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  计算机视觉+贝叶斯优化：实时调节流速以控制液滴尺寸

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  强化学习（RL）：在介电润湿（EWOD）系统中自主规划液滴路径

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  CNN反馈系统：通过显微镜图像实时调整乳液设备流体状态

生物技术的突破性应用

智能微流控在生物医学领域大放异彩：

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  细胞分析：支持向量机（SVM）实现无标记细胞分类，CNN助力荧光激活细胞分选（FACS）

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  疾病诊断：

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    循环肿瘤细胞检测：乳腺癌/胰腺癌生物标志物分析

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    罕见血液病识别：通过血小板聚集模式分析

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  COVID-19研究：微流控生物传感器结合CNN检测患者细胞因子风暴

化学与生物传感的创新

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  化学反应优化：液滴微流控最小化试剂消耗，DNN解析流体特性

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  可穿戴设备：表皮生物传感器监测汗液代谢物，结合ML实现脱水预警

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  食品安全：数字微流控平台搭载深度学习算法检测食源性病原体

器官芯片的智能未来

ML与器官/类器官芯片的结合正重塑疾病模型：

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  实时生物标记物分析推动个性化医疗

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  神经网络优化类器官培养微环境参数

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  动态模拟器官间相互作用机制

展望与挑战

尽管智能微流控已展现巨大潜力，仍面临数据质量、算法泛化性和临床转化等挑战。未来需开发更高效的跨学科协作框架，建立标准化数据库，并探索边缘计算与微流控的嵌入式集成。

结语

微流控与ML的协同不仅提升了实验效率（如DAFD缩短设计周期90%），更开创了自主科学探索的新模式。这种"智能实验室"范式将持续推动精准医疗、绿色化学和基础研究的变革，最终实现"设计-执行-分析"的全流程智能化闭环。