纳米机器人多通道应激调控下细胞应答力学特性宽频域实时表征

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61573121
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    70.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0306.自动化检测技术与装置
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

Cell mechanics is one of frontiers of biomechanics research. Mechanical properties of a cell are closely related to a lot of biological processes, e.g. multiple physiological and pathological processes of the cell can be deduced and evaluated by measuring and analyzing its Young's modulus changes. Meanwhile, cell’s mechanical properties can be changed by external stimulus that are significant to the regulation of its physiological function. However, measurement of cell mechanics is commonly performed by the quasi-static or low-frequency force loading approaches, or the state-of-the-art multi-harmonic resonant probing method. It is still a challenge to characterize cell mechanics over a wideband testing frequency. In this project, a new method called contact oscillating atomic force microscopy is proposed. Studies on fundamental principles, methodologies and key techniques for qualification of the cell’s viscoelastic properties within a frequency band of 1Hz to 1MHz, as well as key techniques for wideband oscillation drive of the probe with low noises and controllable amplitude are addressed. With the proposed method, the cell’s local nanomechanics can be serially qualified by frequency-sweep measurement and global nanomechanics distribution on the cell can be mapped by scanning measurement. Furthermore, a multi-probe (2-4 probes) nanorobotic system, integrated with a microelectrode array, is developed for multi-channel, multi-signals coupled stimulation and regulation of stress responses, as well as real-time characterization of mechanical responses of the breast cancer cell. This project will help biologists to understand the mechanism of external stimulus and cell mechanical responses, and to build viscoelasticity-based evaluation standards for quantitatively describing the apoptosis process of the breast cancer cell.
细胞力学是生物力学研究的一个前沿领域。细胞力学特性与诸多细胞生物学过程密切相关, 如通过测试与分析细胞膜杨氏模量的变化,便可推知或评价细胞的生理病理过程。同时,外界刺激将导致细胞力学特性改变,对细胞生理功能调控起着十分重要的作用。细胞力学测试往往采用准静态、低频加载,或新出现的多模态谐振探针的测试方法。针对目前细胞粘弹性特性宽频域动态测试的难点,提出了接触式振动探针原子力显微镜动态测试方法,研究1Hz~1MHz全频域内细胞粘弹性动态测试的基础理论、方法和关键技术,突破液体环境中探针宽频域、低噪声与振幅可控的激振方法与关键技术,实现细胞纳米力学局部扫频测试及其全局分布图的扫描构建;建立具有2~4个探针的纳米机器人系统,结合微电极阵列,实现乳腺癌细胞多通道、多信息耦合的应激调控及其力学特性的实时表征,揭示外部刺激与细胞力学特性变化的机制,建立基于动态粘弹性力学特性的乳腺癌细胞凋亡评价标准。

结项摘要

细胞力学特性是重现细胞生理病理过程的重要参数之一。该项目针对当时常规低频加载测试法很难实现细胞粘弹性特性动态测试的难题,突破液体环境中探针宽频域、低噪声激振、快速扫描成像难题,实现细胞纳米力学分布图的扫描构建;构建双探针纳米机器人系统,实现细胞多通道、多信息耦合的应激调控及其力学特性的实时表征,揭示外部刺激与细胞力学特性变化规律,量化评价细胞凋亡过程。 . 针对细胞生理环境下探针动态驱动难题,建立了探针-液体-细胞动力学模型,该模型充分考虑受迫振动探针与样品接触振动和压痕的状态下,影响探针动力学特性的因素。提出了探针悬臂梁磁扭直驱的方法,设计开发了磁驱装置与磁探针,实现了液体环境中探针低噪、宽频(1Hz-1MHz)的强迫振动、多阶谐振驱动。. 针对细胞纳米力学快速测量成像,建立了磁驱探针纳米压痕动力学模型,深入研究了压痕过程其动力学行为,提出了基于磁钮驱动的峰值力调制纳米力学扫描成像方法,比目前商用AFM测量的驱动频率、模量范围分别提高2个数量级,实现了细胞纳米力学特性高速、宽频扫描成像。. 建立了双探针纳米操作机器人系统,开发了可完成长时间(48小时)细胞操纵与测试的微环境装置,完成了活细胞长时间操纵和测试。提出了一种基于自主设计磁驱探针的粘弹性动态正交测量法,实现了细胞拉伸/剪切共频驱动,精确测量了细胞的复泊松比,揭示了细胞动态粘弹性特性随频率变化的规律。. 建立癌细胞给药与凋亡监测体外验证系统,开展了在药物刺激下,癌细胞凋亡过程中力学特性长时间(36小时)原位表征实验验证研究,量化揭示了癌细胞凋亡过程中其力学特性变化规律,给癌症治疗、新药开发提供支持。. 另外,提出了基于光纤探针的细胞核杨氏模量原位测量的方法;建立了360度立体多参数扫描成像的方法与系统;提出了纳米力学、表面势能等多参数同步测量与成像方法,同时提出了一种双频激励调制的开环Kelvin探针测量成像新方法,并构建了相应的测量系统。. 在项目的支持下,共发表学术论文28篇,其中在Nature Communications等期刊发表SCI论文24篇;申请发明专利4项,已授权2项;应邀大会报告4次;培养博士生5人(其中1人毕业);与欧洲多个著名实验室建立了紧密合作关系。完成了课题的研究计划。

项目成果

期刊论文数量(24)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(4)
Automated noncontact micromanipulation using magnetic swimming microrobots
使用磁性游泳微型机器人进行自动化非接触式显微操作
  • DOI:
    10.1109/tnano.2018.2797325
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Nanotechnology
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Xinjian Fan;Mengmeng Sun;Zhihua Lin;Jianmin Song;Qiang He;Lining Sun;Hui Xie
  • 通讯作者:
    Hui Xie
In situ gelation Induced death of cancer cells based on proteinosomes
基于蛋白体的原位凝胶诱导癌细胞死亡
  • DOI:
    10.1021/acs.biomac.7b00598
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Biomacromolecules
  • 影响因子:
    6.2
  • 作者:
    Yuting Zhou;Jianming Song;Lei Wang;Xuting Xue;Xiaoman Liu;Hui Xie;Xin Huang
  • 通讯作者:
    Xin Huang
Programmable Generation and Motion Control of a Snakelike Magnetic Microrobot Swarm
蛇形磁性微型机器人群的可编程生成和运动控制
  • DOI:
    10.1109/tmech.2019.2910269
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE/ASME Transactions on Mechatronics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xie Hui;Fan Xinjian;Sun Mengmeng;Lin Zhihua;He Qiang;Sun Lining
  • 通讯作者:
    Sun Lining
Multiparametric kelvin probe force microscopy for the simultaneous mapping of surface potential and nanomechanical properties
用于同时绘制表面电势和纳米力学特性的多参数开尔文探针力显微镜
  • DOI:
    10.1007/s41109-018-0091-2
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Langmuir
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Hui Xie;Hao Zhang;Danish Hussain;Xianghe Meng;Jianmin Song;Lining Sun
  • 通讯作者:
    Lining Sun
Electrochemical etching of lightweight nanotips for high quality-factor quartz tuning fork force sensor: Atomic force microscopy applications
用于高品质因数石英音叉力传感器的轻质纳米尖端的电化学蚀刻:原子力显微镜应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Micro and Nano Letters
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    Danish Hussain;Jianmin Song;Hao Zhang;Xianghe Meng;Hui Xie
  • 通讯作者:
    Hui Xie

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    --
  • 发表时间:
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  • 作者:
    孙永河;段万春;谢晖;李春好;柳文炜
  • 通讯作者:
    柳文炜
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    段万春

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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