基于人工纤毛阵列的声频解码与共振响应型药物释放系统

受耳蜗毛细胞启发，研究人员开发了一种无需电力与算法的声频识别系统。该研究通过3D打印制备了微米级（40–200 μm）人工纤毛阵列，其长径比（30–100）可调，能基于声学共振原理解码声音频率（100–6,000 Hz），包括钢琴曲与人声。纤毛在水中可振动并触发药物释放，成功以声频响应方式调控胰岛素与胰高血糖素的释放，用于治疗1型糖尿病小鼠。这项技术为生理声音识别与个性化语音交互应用提供了新路径。

　　

人体耳蜗中的毛细胞（hair cells）通过不同长度的纤毛（cilia）感知不同频率的声学信号。受此启发，研究者开发了一种基于人工纤毛（artificial cilia）的声频解码装置，能够不依赖电力与算法直接识别并响应声音频率。他们通过3D打印技术制备了微米尺度（40–200 μm）的人工纤毛阵列，其长径比（aspect ratio）在30至100之间可变，可基于声学共振（acoustic resonance）感知并解码100–6,000 Hz范围内的声频信号，包括钢琴音乐与人声。该纤毛在水中也能发生相应振动，从而启动后续任务，例如以声频响应方式控制两种治疗药物——胰岛素（insulin）与胰高血糖素（glucagon）的释放曲线，用于治疗1型糖尿病（type 1 diabetic）小鼠。这一受耳蜗纤毛启发的装置在复杂生理声音识别与个性化语音交互任务中具有广泛的应用潜力。