即时检测在传染病防治和个性化精准医疗的发展中具有重要意义。但是在芯片上实现核酸样本的自动化富集及纯化仍然存在较大挑战。在前期离心微流控芯片相关研究工作基础上(Biosensors and Bioelectronics, 2022, 206, 114130; Anal. Chem. 2023, 95, 6145−6155; Anal. Chem. 2023, 95, 12521−12531; Biosensors and Bioelectronics 2024, 255, 116240; Anal. Chem. 2024, 96, 7145−7154),华中科技大学刘笔锋教授和陈鹏副教授团队联合深圳市亚辉龙生物科技股份有限公司进一步提出一种新型主动阀控离心微流控系统(ACMS),包括主动阀控模块和磁控模块。主动阀控模块,借助了硅胶膜的高弹性,设计了一种可逆阀(RV)技术来精确控制反应腔室内液体的驻留和释放;同时根据硅胶膜和锡箔之间的弹性差异,设计了芯片上离心穿刺阀(PV),实现多种试剂的自动化按需释放。通过采用在线可控磁阀,实现了纳米级磁珠快速聚集,分散及混合。在芯片内封装核酸提取所需的多种试剂和磁珠之后,只需要将样品加入芯片,即可在30分钟内完成核酸的自动化提取、富集、纯化及回收,摆脱对专业技术人员需求的同时将总操作时间减半。通过实时荧光定量PCR扩增成功检测到SARS-CoV-2病毒的多个靶点(检测限低至 10 copies/μL),靶向测序分析符合率达到99%。相关工作发表在微流控芯片领域国际旗舰刊Lab on a Chip 上。
研究要点:
1. 建立了一种新型主动离心微流控系统(ACMS),可在 30 分钟内自动动态富集和纯化病毒核酸。
2. ACMS 集成了穿刺阀(PV)、可逆阀(RV)和在线可控磁阀。
3. SARS-CoV-2 病毒的检测限低至 10 copies/μL。
4. 通过基因测序证明提取的核酸片段完整性达到了 99%,核酸序列比对得分都大于 200,从而保留了完整的核酸片段用于下游核酸分析。
图1. ACMS的设计和结构: (a).芯片的六层结构图;(b).芯片和各种功能组件的俯视图;(c).离心功能盘的设计;(d).穿刺阀 (PV)、可逆阀及在线可控磁阀的基本原理;(e-f). ACMS整体仪器的外部和内部示意图;(g). 离心功能盘的单个反应单元的实物俯视图;(h). PV控制部件;(i). PV穿刺状态;(j).可逆阀的控制部件;(k).关闭状态下的可阀。(l).去磁状态;(m).磁吸状态。
图2. 功能展示及验证:(a-c).可逆阀开放 (a) 和关闭 (b) 状态;(d-l).色素溶液选择性顺序释放过程示意图;(m). 磁珠初始状态;(n).固定磁珠;(o).废液去除;(p).固定磁珠;(q).回收溶液;(r).磁珠混合和固定状态放大图,以及选择性打开 RV 的放大图;(s). 混合角度对混合效率的影响。红色刻度尺:10 mm。
图3. 病毒核酸提取、富集和纯化的全过程:(a-c).试剂封装和芯片制备;(d).具体过程:(i-iv).将样品、结合缓冲液和裂解缓冲液释放进入反应室;(v).混悬磁珠,使其与核酸充分接触;(vi).固定磁珠;(vii).打开RV-1,去除废液;(viii-x).关闭RV-1并释放清洗液 1去除杂质;(xi-xiii) 关闭RV-1并释放洗涤液 2 以进一步去除杂质;(xiv-xvi) 释放洗脱液以洗脱和收集磁珠上的核酸。(iv-1)-(vii-1) 是相应图表 (iv-vii) 的物理图像。红色刻度尺:10 mm。
图4. 标准核酸提取试剂性能评估:(a).核酸标准品确定扩增循环次数(Ct 值)与浓度之间的关系;(b). orf1ab 基因提取效果;(c). N 基因提取效果;(d). E 基因提取效果。
图5. ACMS核酸提取性能评价:(a).手动核酸提取(orf1ab 基因)的检出限;(b). ACMS 核酸提取(orf1ab 基因)的检出限;(c).手动核酸提取(N 基因)的检出限;(d). ACMS 核酸提取(N 基因)的检出限。
图6. ACMS应用于SARS-CoV-2 假病毒的核酸提取:(a). ACMS 自动化假病毒核酸提取的 PCR 扩增曲线;(b).标准手工假病毒核酸提取的 PCR 扩增曲线;(c) 核酸扩增 Ct 值比较;(d) PCR 扩增产物的琼脂糖凝胶电泳;(e). ACMS自动提取的核酸片段测序结果比较。
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Multiple on-line active valves based centrifugal microfluidics for dynamic solid-phase enrichment and purification of viral nucleic acid
Shunji Li, Chao Wan, Yujin Xiao, Changgen Liu, Xudong Zhao, Ying Zhang, Huijuan Yuan, Liqiang Wu, Chungen Qian, Yiwei Li, Peng Chen, Bi-Feng Liu
Lab Chip, 2024, DOI: 10.1039/D4LC00074A
导师介绍
刘笔锋
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