顾臻/王金强，最新Nature Biomedical Engineering！
2025-09-25
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人类的声音在交流中扮演着独特而宝贵的角色，特别是在不断发展的人机交互领域。随着自动语音识别技术的发展，诸如苹果Siri、谷歌助手和亚马逊Alexa等智能语音助手已经广泛应用于智能家居自动化、智能医疗保健和高效商业运营等多个领域。然而，现有的语音识别技术高度依赖于硬件和软件组件，包括声音采集设备（如麦克风）、信号处理器和机器学习算法，通过分析声学信号特征来检测和解释特定的声音模式。在紧急情况下，如电力或计算算法故障时，需要一种不依赖额外电力或计算资源的简单可靠的声音解码设备。
与电子设备不同，人类听觉系统通过一种完全不同的机制来感知声音和语音。20-20,000赫兹范围内的声音会引起空气振动，从而在人类耳蜗的基底膜和毛细胞中引起机械共振。毛细胞通过其高度特化的纤毛结构——毛束的位移，将机械声音振动转化为神经兴奋。在每个哺乳动物毛细胞的顶端，20-300根纤毛按高度递增的三行排列，这对于声音感知至关重要。因此，设计一种模仿毛细胞自然纤毛结构和功能的人工仿生装置，可能解决现有电子和软件驱动语音识别技术的局限性。
成果简介
近日，浙江大学顾臻、王金强等人成功构建了一种3D打印的微米级人工纤毛阵列，其长度与直径比（L/D）可变，能够感知并解码100-6000赫兹的声音频率信号，包括钢琴音乐和人声。此外，该装置还能在水中振动，以声频率响应的方式控制两种药物（胰岛素和胰高血糖素）的释放，用于治疗1型糖尿病小鼠。
图1|耳蜗毛细胞启发的人工纤毛阵列及其应用示意图
人工纤毛阵列的制备与特性
研究人员首先研究了新生大鼠耳蜗毛细胞的结构，模仿其纤毛结构制备了人工纤毛阵列。通过立体光刻3D打印技术，制造出直径100微米、L/D比30-100的人工纤毛。实验中，人工纤毛在600赫兹声刺激下产生振动，其运动轨迹与声信号函数曲线一致。经过超过800万次振动循环后，纤毛阵列依然保持完整，展现出良好的机械强度。通过光学显微镜和高速相机测量其在不同频率声刺激下的振动幅度，发现L/D比为30的人工纤毛在2400赫兹附近达到最大位移。
图2|人工纤毛阵列的制备与特性
声音解码
研究人员设计了具有不同共振频率的人工纤毛，并将其集成在单个基底上进行声音解码。实验中，人工纤毛能够响应不同频率的声音信号，如钢琴曲《小星星》和男女声音频信号。当播放特定音乐或语音时，相应频率的人工纤毛振动，其振动模式与音乐或语音信号的频率变化一致，从而实现了无需电子设备和复杂算法的声音频率解码。
图3|人工纤毛阵列的声音解码
水中人工纤毛阵列的流体力学
在水环境中，人工纤毛阵列的共振特性进一步被研究。由于声信号从空气到液体的传输能量损失较大，研究中使用了压电换能器（PZT）作为声激励源。通过COMSOL软件模拟，发现人工纤毛在共振频率下会在其尖端附近产生涡流，最大流速为0.00241米/秒。实验中，测量了不同L/D比的人工纤毛在水中的共振频率和振动幅度，发现其共振频率略低于在空气中的频率，振动幅度也因水的阻力而减小。通过粒子图像测速（PIV）实验，发现在共振频率下，人工纤毛尖端1毫米处的流体速度显著高于其他频率。
图4|人工纤毛阵列在水中的流体力学
声频率响应的药物释放
研究还探索了人工纤毛阵列在药物释放方面的应用。实验中，将胰岛素和胰高血糖素作为模型药物，包载在GelMA水凝胶中并涂覆在人工纤毛表面。在PZT产生的声刺激下，包载胰岛素的人工纤毛在1小时内释放的胰岛素量显著高于未刺激组。进一步的实验表明，经过120秒紫外线交联的GelMA-90水凝胶在声刺激下能释放最多的胰岛素。在体外实验中，经过6小时的声刺激，胰岛素和胰高血糖素的释放量均显著高于未刺激组。此外，人工纤毛还展现出脉冲释放药物的特性。
图5|声频率响应的药物释放
小结
本研究开发的仿生人工纤毛阵列装置，不仅能够无需电力和算法直接解码声音频率，还能在水中响应声刺激，加速流体流动并控制药物释放。这一装置在声音控制的智能设备、个性化语音交互以及医疗健康等领域具有广阔的应用前景。未来，人工纤毛阵列有望进一步优化，以覆盖更广泛的频率范围，精确解码更复杂的声音信号，如语音特征，从而实现个性化任务。此外，该装置还可用于检测和识别各种人体生理声音，如呼吸模式、打鼾、心跳和肠道活动等，为疾病监测和治疗提供新的手段。
参考文献：
Wei, X., Wang, H., Wang, Y. et al. An artificial cilia-based array system for sound frequency decoding and resonance-responsive drug release. Nat. Biomed. Eng (2025).
https://doi.org/10.1038/s41551-025-01505-6
