微流控信息学：数据驱动下的跨学科融合新范式与未来展望

本综述创新性地提出“微流控信息学”（Microfluidic Informatics）研究范式，旨在通过信息学方法（如机器学习）整合微流控技术中多源异构数据，构建通用信息表征模型MicrofluidicInfo={I, F, S, D, O, DF, DA, MR, UM}，打破学科壁垒（如材料科学、生物医学、机械工程），为微流控机理研究与临床转化（如细胞分离、单细胞分析）提供数字化智能框架。

　　

Advancements and future directions of microfluidics

微流控领域涵盖材料科学、物理学、化学、生物医学、机械工程与计算机科学等多学科。近年来，这些学科的显著进展极大推动了微流控分支（如操控、分析与制备）的研究。下文将全面回顾这些学科的最新发展，作为微流控信息学范式的基础。

Concept and architecture of microfluidic informatics

尽管多学科进展显著促进了微流控各分支的发展，但学科间的信息壁垒日益阻碍整体融合。当前孤立的研究范式减缓了创新速度，限制了微流控应对新兴应用需求的能力。为解决这一挑战，我们提出一种新型研究范式——微流控信息学。该范式从设计科学视角出发，利用数据驱动原则（如降维、聚类、分类与回归等机器学习方法）构建通用信息模型MicrofluidicInfo，实现多层次研究单元内复杂信息及其处理流程的结构化表征。该架构支持直观、标准化地表达单元内有效信息及其互联关系，为微流控研究提供数字化智能视角。

Conclusion

为打破微流控研究中多学科间的信息壁垒，我们提出微流控信息学这一新范式，系统阐述了其丰富内涵与实施框架。微流控的三个研究分支（操控、分析与制备）可进一步划分为四个研究层级：机理分析、器件开发、系统集成与应用转化。通过结构化信息模型与数据库构建，该范式有望加速微流控技术的机制探索与临床转化应用。