中山大学周建华教授课题组近年来重要工作概览

周建华教授简介

周建华，中山大学生物医学工程学院教授，博士生导师，哈佛大学访问学者，国家重点研发计划主持人，生物医学传感检测及微流控技术实验室负责人，生物医学工程学院生物医学传感教研室副主任，广东省便携式普及型先进实用医疗器械工程技术研究中心副主任。2014年至2017年负责“中国-澳大利亚健康科技与创新联合研究院”日常事务。2004年毕业于中山大学（优秀毕业生），同年保送清华大学攻读硕士学位（获清华优秀毕业生称号）。2007-2011年在香港科技大学攻读博士学位。2012年在日本仙台东北大学从事博士后研究工作。2013年赴英国斯旺西大学开展合作研究。2019-2020年在哈佛大学开展合作研究。2009年入选美国富布赖特（Fulbright）学者项目赴美国华盛顿大学圣路易斯联合培养1年，2013年入选广州市“珠江科技新星”，2014年入选“广东特支计划”科技创新青年拔尖人才，2017年入选科技部“中国-加拿大安大略青年科学家交流计划”赴加拿大金斯顿女王大学开展合作研究，2020年入选教育部重大人才青年项目。

周建华教授长期从事生物医学微纳医学传感、快速生化检测技术及芯片、微流控平台及芯片、高通量技术和人工组织器官芯片的研究。近五年主持包括国家重点研发计划、国家自然科学基金面上项目和青年项目、广东省自然科学基金等十余项国家、省市科研项目。目前已发表SCI论文130余篇，其中包括本领域主流期刊Nat. Commun., Nat. Med., Cell Rep. Phys. Sci., Adv. Mater., Proc. Nati. Acad. Sci., Adv. Sci., Angew Chem., Nano Lett., ACS Nano, Small, Lab Chip, Adv. Funct. Mater., Biosens. Bioelectron., Anal. Chem.等（其中，一作或通讯中科院一区论文62篇，封面文章12篇）；担任80余种国内外期刊的审稿人和仲裁审稿人、Biomedical Engineering Communications副主编。申请60余项国家发明专利（PCT 2项，转让2项）。获2017年广东省科学技术二等奖（4/9）。

周建华教授课题组积极引进和培养人才，已形成一支面向世界科技前沿和人民生命健康需求、有梯度、有多学科研究背景且方向互补的交叉研究团队。

图1. 周建华教授课题组成员概况与主要科研方向

下面以周建华教授代表性的文章来简要介绍该课题组近年来所取得的成果。

（一）生物医学传感器及可穿戴装置

作为人体面积最大的器官，人类皮肤会释放出各种反应人体健康状态的物理和化学信号。因此，研发能够有效地获取这些物理化学信号的表皮传感器对监测人体健康有着十分重大的意义。传统的相对刚性的生物表皮电子传感器通常不能很好地贴合天然皮肤表面，并且容易受到运动伪影干扰。由于尺寸不相容、附着力不够、柔韧性不足等问题，通常需要复杂的制造和高昂的成本。为了克服上述挑战，周建华教授课题组开发出了一种可以紧密贴合皮肤的电子传感器（ACS Nano, 2022, 16, 17931–17947）。他们通过近红外（NIR）光引发水凝胶前驱体水溶液的快速热交联，在皮肤表面原位形成弹性导电水凝胶生物电子传感器。这种复合凝胶材料具有理想的导电性、可调节的机械性能和生物粘附性能以及优异的生物相容性。而通过原位形成的弹性水凝胶电极或电子传感器设备（ISF-HE）在水凝胶界面厚度和皮肤发生变形时，可以与皱纹皮肤保持优异的一致性。因此，这种原位成像表皮水凝胶应变传感器具有相对较高的灵敏度、快速响应（<200 ms）和长期耐久性（>500次循环），可以准确监测大规模或微小的人体运动。高度贴合的水凝胶电极-皮肤界面表现出超低的界面阻抗，比普通粘性水凝胶电极和商用的银|氯化银电极阻抗低近一个数量级。此外，这种原位表皮水凝胶应变传感器还可以实时收集高质量的表面肌电图（sEMG）信号；其信噪比（SNR）水平的提高，信号串扰的减少，可以部分抵抗运动过程中皮肤变形的干扰。他们利用该弹性导电水凝胶传感器成功实现了运动过程中同时监测人体运动和sEMG的微小变化信号，用于有效评估运动员的典型射击过程和随后的指导训练。

图2. ISF-HEs的设计原理及其用于射击训练。（A）在被头发覆盖并被汗水浸湿的皱纹皮肤上原位形成表皮电极的示意图。（B）在有褶皱的皮肤表面上建立的生物电子耦合界面示意图。（C）射击综合评估系统。该系统基于ISF-HE的应用，可以同时监测手握步枪右臂的主要肌肉活动以及射击过程中关节弯曲运动。

在可穿戴应变传感器中，柔性电阻应变传感器（FRSS）因其读数相对简单、高拉伸性、较好的动态监测性能和简单的制造工艺，通常用于监测各种人体运动的机械信号。然而，这些传感器的应变传感范围仍然相对较窄，尤其是灵敏度高的传感器，且长期监测过程中稳定性较低。为此，他们联合清华大学提出一种微型网状增强结构，用于设计具有高拉伸性和稳定性的FRSS（InfoMat, 2024, DOI: 10.1002/inf2.12511）。该微型网状增强应变传感器（MRSS）由激光直写石墨烯（LSG）层和两个封装在 Ecoflex 中的 SEBS 微网层组成（图2A）。微网状增强结构赋予MRSS高拉伸性（120%）、出色的稳定性（11000次循环后重复误差为0.8%）和出色的灵敏度（超过100%的标距系数高达2692）的综合特性。令人印象深刻的是，MRSS仍然可以在工作范围内连续使用，即使拉伸到300%也不会损坏。另外，通过与不同结构传感器的对比，阐明了MRSS具有高拉伸性和稳定性的机理。此外，该文提出了一种基于LSG层状结构和裂纹形貌的多层有限元模型，研究了MRSS的应变感知行为和破坏机理。最后，由于性能突出，MRSS不仅在监测人体全范围运动方面表现出色（图2B），而且在神经网络算法的辅助下实现了对各种呼吸活动和手势的智能识别（准确率分别高达94.29%和100%）。这项工作为设计高性能电阻式应变传感器提供了新的方法，在全范围和长期的智能健康管理和人机交互应用中显示出巨大的潜力。

图3. MRSS的结构及其在人体运动全范围监测中的应用。（A）MRSS的结构图。（B）MRSS在人体运动全范围监测中的应用。（a）用于监测不同量程的运动信号的可穿戴应变传感器的位置图。（b）MRSS对脉冲信号的感应响应。拉伸后，MRSS对脉冲信号的感应响应增强。（c）传感器拉伸前后测得的脉冲信号特征峰值的比较。（d）握紧拳头时 MRSS对手臂肌肉运动的感知反应。（e）MRSS对脸颊凸起的感应响应。（f）MRSS对呼吸的感应响应。（g）MRSS 对膝关节弯曲的感应响应。

目前准确反映血糖水平的电化学生物传感器主要基于酶-电化学反应。酶-电极界面处的电子转移（ET）是这类可穿戴电化学生物传感器的关键步骤。由于酶的氧化还原活性中心通常被多肽紧密嵌入，因此酶与电极界面处的电极之间的ET通常不容易实现。为此，周建华教授课题组制备了一种柔性多级的介孔碳纳米管-乙烯-醋酸乙烯共聚物（EVA）纳米复合材料，并作为无介质传递电子的生物传感平台，用于实时监测人体汗液葡萄糖（Sens. Actuators B Chem., 2022, 312, 127962）。以葡萄糖氧化酶（GOx）和辣根过氧化物酶（HRP）为基质，在酶/CNT-EVA电极界面发生直接电子转移反应的无介质双酶系统，制备了具有三维中观/宏观多孔结构的“CNT纳米草”三维多孔结构的柔性CNT-EVA薄膜，用于汗液血糖的高灵敏度监测（图4）。这种形状良好的介观/宏观多孔结构，以增加酶的生产取向，实现直接快速电子转移，并由于其高比表面积而提高传感器的灵敏度。此外，所制备的柔性CNT-EVA薄膜还被用于表面肌电图（sEMG）监测。由于其高导电性和良好的皮肤贴合性，因此具有高信噪比的背景灵敏度。人体实验表明，所提出的柔性生物传感器能够同时监测汗液葡萄糖和肌电图，为未来健康监测、早期诊断和临床研究的多重生理信号测量提供了一种选择。

图4.（A）基于双酶系统通过多孔酶/CNT-EVA电极界面的直接电子转移反应进行汗液葡萄糖监测的无介质可穿戴电化学生物传感器示意图。（B）用于监测汗液、葡萄糖和表面肌电图的可穿戴生物传感器。（a）和（b）显示了柔性葡萄糖生物传感器在含有不同浓度葡萄糖的人工汗液溶液中的实验设置和获得的电流-时间曲线；（c）和（d）显示了柔性传感器的实验装置和表面肌电图迹线，用于连续监测肱二头肌（红线）和肱三头肌（蓝线）在腋下弯曲（灰条）和拉伸（黑条）。

（二）生化检测技术及集成芯片

通过检测口腔中挥发性硫化合物（VSCs）的分泌，有助于准确检测和早期诊断口腔疾病，例如龋齿和牙周炎。目前VSCs的诊断方法可以检测其在口腔是否存在和浓度，但无法定位牙齿病变部位。为此，周建华教授课题组联合哈佛大学张宇课题组研发了一种通过检测VSCs的局部释放来准确定位明显和隐藏的牙齿病变部位的方法（Adv. Mater., 2020, 32, 2000060）。该荧光牙套是用ZnO-PDMS纳米复合材料制成的。ZnO-PDMS是PDMS和荧光氧化锌量子点（ZnO QDs）的混合物。这种透明且具有弹性的ZnO-PDMS牙套具有可见荧光，可以特异性地响应VSCs（主要是H₂S），导致其荧光猝灭（图5）。ZnO-PDMS牙套对VSCs具有高度的灵敏性和选择性反应，在正常生理环境中表现出高荧光稳定性、良好的生物相容性和低生物毒性。然后，可穿戴的ZnO-PDMS护齿器被证明能够识别人类受试者病变部位的精确位置。结合图像分析，牙套成功地发现了龋齿的精确位置，可以方便地筛查牙医经常忽略的隐藏牙齿病变部位。由于成本低、长期稳定性好、患者依从性好，所提出的可穿戴牙套适合大规模生产，并能够在牙科诊所和常规体检之前对牙齿病变进行初步筛查，减少牙医的工作量。

图5.（A）ZnO-PDMS 牙套及其对 VSCs 的响应示意图。响应由以下情况产生：（a）龋齿，（b）牙周炎，与（c）健康牙齿相比。（B）用于在体内可视化牙齿病变部位的 ZnO-PDMS牙套的荧光图像：（i）在龋齿患者佩戴之前和（ii）之后，用于定位牙齿的病变部位。

核酸一体化检测是将核酸检测全过程整合到“待测样本”到“检测结果”系统中的分子生物学技术，广泛应用于微生物鉴定和疾病诊断。核酸一体化检测虽然具有全封闭系统、操作简单等优点，但仍面临设备依赖笨重、设计复杂、检测时间长等挑战。为了应对这些挑战，周建华教授课题组提出并制造了一种集成的石墨烯微芯片，用于超快速检测多种微生物。该微芯片由两个主要区域组成：电解-萃取区域和等温扩增-检测区域。在电解-提取区域，微芯片配备了微米结构的石墨烯叉指电极和用于供电的常规电池。在芯片上，核酸幽门螺杆菌仅通过电解在 1 秒内完成提取，然后在等温扩增检测区。幽门螺杆菌核酸检测的整个过程在不到 9 分钟的时间内完成，其检测浓度可低至10 CFU/μL。此外，这种集成的石墨烯微芯片具有三个并行通道，用于同时检测口腔多种微生物，例如，白色念珠菌、金黄色葡萄球菌和幽门螺杆菌。这些特性使该集成石墨烯微芯片有望为核酸检测的新技术，并广泛应用于各种医疗结构或现场环境，如家庭测试。

图6. 用于超快检测多种微生物的集成石墨烯微芯片。（A）裂解微芯片中，通过石墨烯叉指电极裂解微生物，提取其基因组DNA。（B）微芯片由两个区域组成：电解-萃取区和等温扩增-检测区。微生物首先进入电解-提取区释放其基因组DNA，然后被挤压到等温扩增-检测区进行荧光检测。

在新冠疫情爆发初期，常规的新冠核酸检测方法通常需要花费数小时的时间来确保检测的准确性，而在现场免疫测定（如层析试纸条）可以快速得出初筛结果。另外，药物治疗或疫苗注射后的治疗效果也需要通过测定人体血液中的抗体浓度来评估。但在实际应用中，高灵敏的免疫检测常有可能出现假阴性或假阳性的结果，而且耗时较长。针对这些问题，周建华教授课题组提出了一种利用液体往复流动的微流控芯片策略来实现新冠患者血清中的特异性病毒N蛋白抗体的超快速免疫检测（Biosens. Bioelectron., 2021, 176, 112920）。往复流动免疫结合方法使液体中的抗体在人为控制的连续往复流动中与微流控芯片上的固定抗原反复接触，能在60秒内达到充分的免疫结合。该策略被应用于13例新冠疑似患者的血清特异性抗体检测中，获得了与临床检测完全一致的阴性和阳性检测结果。其检测时间缩短至5分钟内，最低检测限（LOQ）低至4.14 pg/mL，实现了对新冠病毒抗体的超快速检测。

图7. 往复流动免疫结合的微流控技术原理。（A）芯片的结构。（B）免疫结合不同步骤中样品流动状态示意图。（C） 进气室中液位随时间的变化。（E）微通道中液体的流速分布和变化过程。

干眼症（DED）是最常见的眼表疾病之一，其特征是泪膜不稳定和眼部炎症，影响着全球数亿人。目前，DED的临床诊断主要依靠光学显微镜和眼表干涉成像等物理方法，但对DED进行分类仍然困难。为此，周建华教授课题组提出了一种紧凑且便携式的免疫检测系统，该系统基于具有几何形状梯度渐变的纳米光学超表面的直接成像，用于快速和超灵敏地检测泪液中的多种生物标志物（即基质金属蛋白酶-9（MMP-9）、脂质运载蛋白-1（LCN-1）、乳铁蛋白（LTF）），用于 DED 的诊断和分类（Biosens. Bioelectron., 2023, 248, 115933）。这种厘米级的同心纳米光学超表面由数百万个独特的金属纳米结构组成，通过具有成本效益的纳米压印光刻（NIL）工艺制造。基于抗体修饰超表面的免疫检测系统显示出良好的检测选择性、超高灵敏度（3350 pixels/ RIU）和最低检测限（LOD）（MMP-9 为 0.3 ng/mL，LTF 为 1 ng/mL，LCN-1 为 0.5 ng/mL）。进一步的临床采样和检测结果表明，该多生物标志物检测系统能够准确确定和分类DED的症状，与临床诊断结果具有高度的相关性和一致性。该平台具有样品消耗少、一步检测、操作简单、可同时检测多种生物标志物等优点，有望在临床实践中筛选和检测更广泛的生物标志物组合。

图8. 通过多通道超表面的直接成像系统对多种生物标志物组合免疫检测，用于DED的辅助诊断和分类示意图。（a）分析前样品处理：泪液收集、样品离心和混合、样品装载。（b）多生物标志物组合免疫检测系统的配置，从上到下：窄带光源、具有几何形状渐变的超表面、微距相机镜头和单色CMOS相机。在超表面不同区域检测泪液中的MMP-9、LTF和LCN-1，并修饰相应的抗体。当相应生物标志物的浓度发生变化时，明亮的条纹会移动。（c）根据三种生物标志物的浓度对DED进行诊断和分类：结合三种生物标志物浓度的结果进行DED的临床辅助诊断和分类。

（三）基于传感检测、微流控芯片和人工智能的高通量微流控平台

近年来，微流控技术的发展使得人们能够以更高通量在单细胞水平评估细胞的迁移和增殖，从而获得有关细胞异质性和亚型的独特信息。然而，由于芯片结构缺陷或缺乏用于高速数据分析的模块，当前大多数平台的通量有限，极大阻碍了统计无偏性生物数据的提取。2023年周建华教授课题组提出了一种高通量系统，该系统由可寻址的双嵌套微孔阵列芯片（DNMA芯片）和基于人工智能（AI）的图像分析算法组成（Cell Rep. Phys. Sci., 2023, 4, 101276）。其中，DNMA 芯片可实现单细胞的捕获、无标记编码和长期孵育。结合AI辅助数据处理，能够以高通量和非破坏性的方式定量分析正常培养或药物处理情况下单个肿瘤细胞的迁移和增殖情况。

图9. 显微镜成像监测单细胞的聚集和增殖。（A）显示AI DNMA的组成和工作原理的代表性照片。将单个细胞在DNMA芯片上培养。然后，通过显微镜成像监测单细胞的聚集和增殖。最后，通过AI辅助图像处理中心捕获并分析细胞的增值和迁移过程。展示了DNMA芯片的代表性照片，比例尺：5 mm。（B）图示编码的DNMA块图案的示意图。中心微孔中的棕色点表示捕获的单个细胞。（C）00-E3编码的双嵌套微孔的平面和横截面示意图。（D）双嵌套微孔中单细胞迁移和增殖随时间推移的示意图。（E）显示DNMA芯片中的平面图的代表性亮场图像。比例尺：100 μm。（F）显示DNMA芯片中一些双测试微孔的横截面图的代表性亮场图像。比例尺：100 μm。

研究人员通常会借鉴以前的经验或其他人已发表的论文，以调整自己的实验参数和对所需结果的期望材料。这种试错方法耗时且成本高昂。高通量技术已成为一种替代方法，它被证明是一种简单、快速、准确和灵敏的技术。周建华教授课题组联合华南理工大学王迎军教授团队提出了一种微流控材料筛选平台。该平台具有一套6×6微阵列芯片，用于高通量合成和快速筛选生物医学材料的反应条件（Bioact. Mater., 2020, 5, 286-296）。该平台的核心设计是在微阵列芯片内部产生浓度梯度。考虑到磷酸钙（CaP）是生物硬组织中最重要的无机成分，本平台主要筛选Ca/P浓度比、NaOH浓度等反应条件，合成了具有不同形态的磷酸钙颗粒。该平台具有通用性，有望应用于其他系统进行高通量筛选和合成。

图10.（A）在硅衬底上制造微反应器的示意图概述：PDMS芯片1具有部分穿孔，PDMS芯片2具有固定在硅衬底上的全穿孔膜；在PDMS芯片1中加入反应物溶液，在PDMS芯片2中加入另一种反应物溶液；在将来自相对PDMS芯片的接触孔中的溶液混合后立即开始反应（PDMS芯片1中最深的孔与PDMS芯片2中最浅的孔对齐）；反应后，在硅衬底阵列上可以出现沉淀的产物。（B）使用用于筛选两种重要反应物[Ca(NO₃)₂和 (NH₄)₂HPO₄]之间浓度比的CaP结构的SEM图像。a）C_ca/C_p=2.5/0.5；b）C_ca/C_p=21/0.9；c）C_ca/C_p=1.7/1.3；d）C_ca/C_p=1.3/1.7; e）C_ca/C_p=0.9/2.1；f）C_ca/C_p=0.5/2.5。

活性药物成分（API）的结晶是制药工业中的关键工艺，因为它对药物疗效有很大的影响。然而，筛选原料药最佳结晶条件的传统方法通常耗时、劳动密集且成本高昂。液滴微流控技术为结晶条件的高通量筛选提供了另一种策略。尽管现有的微流控技术具有样品消耗低、操作时间短、通量高等诸多优点，但仍有一些挑战有待解决，例如液滴的长期不稳定以及从海量数据中提取有用信息所需的繁琐工作。为了解决这些问题，周建华教授课题组首次提出了一种将微流控水凝胶液滴与深度学习相结合的高通量系统用于筛选原料药的抗溶剂结晶条件（Lab Chip, 2020, 20, 1907-1916）。在该系统中，在芯片上生成含有不同浓度吲哚美辛、其溶剂和反溶剂的稳定水凝胶液滴。在水凝胶液滴中形成不同形态的吲哚美辛晶体，并用相机捕获其光学图像。然后应用深度学习识别数百张吲哚美辛晶体图像，并在短时间内成功对晶体形态进行分类；将实验结果与晶体形貌识别结果相结合，绘制了三元相图，并根据筛选结果指导吲哚美辛晶体的放大制备。该系统集高通量制备、表征和数据分析于一体，也可用于筛选半导体、催化剂、农用化学品、蛋白质和其他特种化学品的结晶条件和工艺。

图11. 将水凝胶液滴平台与深度学习方法相结合的高通量系统示意图，用于筛选API的抗溶剂结晶条件。（A）在微流控芯片上使用0.1%琼脂糖、API溶液及其反溶剂的三相生成的水凝胶液滴方案。（B）将含有不同形态的药物晶体的水凝胶液滴收集在S形收集芯片中。（C）应用深度学习对水凝胶液滴内部的不同药物晶体形态进行鉴定和分类。（D）根据液滴实验结果和药物晶体形貌的鉴定，绘制了三元相图，清晰地显示了在适当药物浓度下不同晶体形貌的结晶条件区域，以及反溶剂和溶剂的比例。（E）根据三元相图中的结晶条件，对原料药晶体进行放大制备，得到药物的棒状晶体。