顾臻/王金强,最新Nature Biomedical Engineering!

2025-09-25 3726

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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。


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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。


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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。


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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。


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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。


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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


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