基于一步法构建DNA支架传感器水凝胶与机器学习的器官芯片连续pH监测技术

来自意大利的研究人员通过将DNA支架荧光水凝胶与立体光刻技术结合，开发了一种新型器官芯片pH实时监测系统。该研究利用机器学习算法实现多形状水凝胶的时空识别，成功追踪酶反应（脲酶/乙酰胆碱酯酶）和胚胎体代谢动态，突破了传统监测技术的时空分辨率限制，为器官芯片提供了一种高精度化学成像新范式。

　　

近年来，微流控芯片(Lab-on-Chip)与器官芯片(Organ-on-Chip)等生物工程技术革新了复杂生物学机制的研究范式。然而，现有系统难以实现化学分子的实时动态监测，且缺乏空间分布信息。本研究提出一种创新策略：通过立体光刻技术(Stereolithography)将DNA共轭荧光水凝胶传感器精确集成至芯片内，并利用几何形状进行区分标识。结合机器学习算法，实现了在延时实验中自动识别不同水凝胶，并解析其局部光学响应信号。该技术最终通过实时时空pH监测验证——在芯片环境中成功追踪了脲酶(Urease)、乙酰胆碱酯酶(Acetylcholinesterase)的酶促反应动力学以及胚胎体(Embryoid Bodies)的代谢过程，证明了该方法兼具高时空分辨率与精准监测能力。