ACS Nano：基于单心脏细胞最优机械搏动检测的通用灵敏药物评估生物传感平台
近日，浙大科创超分子新物质创制创新工坊胡宁研究员课题组在细胞机械搏动传感领域取得突破，成果发表在国际顶级期刊ACS Nano，标题为“Universal and Sensitive Drug Assessment Biosensing Platform Using Optimal Mechanical Beating Detection of Single Cardiomyocyte”。该论文第一作者为博士研究生徐冬馨，胡宁研究员为该论文通讯作者。
为了保证心血管疾病的有效预防和治疗，避免危害人体健康和造成资源的巨大浪费，临床前的疗效和安全性评价是心血管药物开发必不可少的环节。节律性机械搏动作为心肌细胞的重要特性之一，已被用于建立药物评估生物传感平台。然而，传统的无标记生物传感平台难以对单个心肌细胞进行高通量和高分辨率的机械搏动检测，而基于标记的策略则受到药理学副作用和光毒性的限制。因此，迫切需要开发一种无标记、高通量、通用、灵敏的单个心肌细胞机械搏动检测平台，以建立高效、准确的心肌细胞模型，用于广泛的药理学和病理学研究。
在这项研究中，我们基于优化的单个心肌细胞机械搏动检测建立了一种通用、灵敏的药物评估传感平台。该平台可以确定不同器件的特征工作频率，并动态检测多位点的单个心肌细胞机械搏动，以建立优化的心肌细胞模型，用于灵敏的药物评估。该平台可以检测到心血管药物引起的心肌细胞机械搏动信号的细微变化，证明了其在药理学评估中的高性能，可以广泛应用于心脏病学研究和临床前药物心脏安全性评估。
图一. 药物评估的优化单心肌细胞机械搏动传感平台
图二. 基于优化的单个心肌细胞机械搏动检测建立通用和灵敏的药物评估平台
我们开发了一个通用的机械搏动检测平台，兼容各种微/纳米器件。该高通量的检测系统包括电阻抗驱动模块(蓝色)、电阻抗放大模块(绿色)、数据采集模块(黄色)和定制的LabVIEW程序模块(红色)。对于机械搏动检测，电阻抗驱动模块产生600 mV的交流正弦波，经电压衰减器衰减至30 mV，作为驱动信号施加于多通道电极和参考电极之间。来自多通道电极的交流电流信号通过电阻抗放大模块的跨阻放大器转换成交流电压信号。然后通过带通滤波器去除基线漂移和低频噪声。数据采集模块将模拟电压信号转换为数字信号，并对每个多通道以1MHz并行采样信号。信号通过TCP/IP协议通过以太网端口传输到定制的LabVIEW程序模块。LabVIEW程序模块不仅实现了信号的采集、显示和存储，还控制了驱动信号的产生。该通用机械搏动检测平台可以产生不同频率(1 ~ 80 kHz)的交流驱动信号，并实时记录相同频率的机械搏动感应交流信号，为筛选和优化器件的特征频率奠定基础。
图三.单个心肌细胞通用机械搏动检测平台的建立
进一步，我们通过在平面和三维器件上分别培养新生大鼠心肌细胞来评估平台的性能。在心肌细胞表现出自发跳动后，该装置与阻抗测量系统电连接，用于机械跳动检测。心肌细胞的节律性收缩和舒张改变了细胞形态和细胞-电极的附着，从而引起电极的阻抗波动，并可通过测量系统检测到。不同结构的平面和三维器件具有不同的电极阻抗和细胞-电极界面，这将影响机械搏动检测的特征工作频率。为了灵敏地检测细胞附着和形态的变化，确定不同器件的特征频率是机械搏动检测的关键。我们将频率为1 ~ 80 kHz的交流驱动信号分别应用于平面和三维器件，并对记录到的信号进行统计分析，可以得出平面和三维器件的最佳特性工作频率分别在2 kHz和5 kHz。该通用平台可确定最佳特征工作频率，有助于建立高性能的心肌细胞的机械搏动模型，用于灵敏的药物评估。
图四. 单个心肌细胞机械搏动检测的特征频率优化
我们通过应用典型的受体激动剂(异丙肾上腺素)和离子通道阻滞剂(硝苯地平和氟卡尼)来测试优化的心肌细胞机械搏动模型，验证了生物传感平台的药物评估性能。异丙肾上腺素处理细胞的搏动频率和幅值增大，而硝苯地平处理细胞的搏动频率和幅值减小。此外，氟卡尼作用的心肌细胞搏动频率和幅值也显著降低，且随着氟卡尼浓度的升高，该机械搏动检测平台记录到的信号频率和振幅再次下降。这些都证明了我们的平台在单细胞机械搏动检测方面具有很高的灵敏度，可以广泛应用于药理学筛选和研究。
图五. 心肌细胞机械搏动模型应用于典型受体激动剂和离子通道阻滞剂的评估
该研究工作获得国家自然科学基金（82061148011, 62171483, 62104264）资助。
Dongxin Xu, Hongbo Xiao, Shuzhe Wang, Hongbo Li, Hui-Jiuan Chen, Chuan Liu, Ning Hu*, Universal and Sensitive Drug Assessment Biosensing Platform Using Optimal Mechanical Beating Detection of Single Cardiomyocyte, ACS Nano, 2022. 16, 9, 15484–15494.
论文链接：https://doi.org/10.1021/acsnano.2c08049
