【综述】官建国教授团队揭示出微纳米马达智能化的奥秘- 大数跨境

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2019-01-19

导读：武汉理工大学长江学者官建国教授课题组发表综述文章，系统地阐释了微纳米马达产生趋向性的一般性原理，并在此基础上分析指出利用微纳米马达的趋向性运动特性是赋予其智能行为的一种重要方式，以及该领域存在的问题和

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自然界中，生物的趋性使他们能够根据环境的变化来改变自身的行为以适应环境。例如大肠肝菌可以感知附近化学信号梯度而产生向着食物和远离毒物的运动，鱼类会逆流而上寻找食物或繁衍后代，飞蛾在黑暗的环境中会向着光源飞行。发展具有类似的自寻靶的微纳米机器人，能有效简化其执行任务时的控制过程，表现出人工智能，大幅拓宽应用范围。

图1. “扑火”的飞蛾。图片来源：Acc. Chem. Res.

微纳米马达是指能够将环境中的化学能或其它形式的能量转化为自身动能的微纳米器件。由于其具有小尺寸和自主运动特性，在药物的靶向运输、微创手术和环境修复等领域都具有广阔的应用前景。自哈佛大学G. Whitesides课题组（Angew. Chem. Int. Ed., 2002, 41, 652-654）于2002年首次报道能够自主运动的毫米级圆盘马达以来，该领域吸引了越来越多研究者的关注，每年发表的论文也快速增长。2016年诺贝尔化学奖授予研究分子马达的Jean-Pierre Sauvage, Sir J. Fraser Stoddart和Bernard L. Feringa三位科学家也表明了该领域的重要性和关注度（点击阅读详细）。作为国内最早从事微纳米马达研究的课题组和该领域的领导者之一，武汉理工大学官建国教授课题组在微纳米马达的生物相容性、结构简化与宏量制备和运动控制等方面取得了重要突破性研究进展，并发表了多篇高水平论文（Angew. Chem. Int. Ed., 2013, 52, 7208-7212; ACS Appl. Mater. Interfaces, 2014, 6, 9897–9903; Small, 2015, 11, 2564-2570; Adv. Funct. Mater., 2015, 25, 6173–6181; ACS Nano, 2016, 10, 10389–10396; Nanoscale, 2016, 8, 4976–4983; Adv. Mater., 2017, 29, 1603374; Chem. Soc. Rev., 2017, 46, 6905-6926; ACS Appl. Mater. Interfaces, 2017, 9, 22704-22712; ACS Nano, 2018, 12, 6668-6676; Angew. Chem. Int. Ed., 2018, 57, 241-245; Adv. Funct. Mater., 2018, 28, 1706100）。

为了实现实际应用，微纳米马达必须满足运动速率和方向可控的要求，能在预定时间到达预定位置以完成既定目标。迄今，人们发展了多种外场（如光、超声场、磁场等）调控手段来调控微纳米马达的运动，但这些手段通常需要体积庞大的外场发生装置和复杂的控制过程，同时需要实时追踪马达的位置和不断调整外场参数以精确控制其位置。另一方面，某些微纳米马达也能够对周围环境中的物理或化学信号产生响应而自主地靠近或远离信号源，以类似趋性生物的方式自主到达目的地，表现出智能特性。近日，武汉理工大学长江学者官建国教授课题组在Accounts of Chemical Research上发表了题为“Intelligent Micro/nanomotors with Taxis”的综述文章，系统地阐释了微纳米马达产生趋向性的一般性原理，并在此基础上分析指出利用微纳米马达的趋向性运动特性是赋予其智能行为的一种重要方式，以及该领域存在的问题和未来的发展方向。

图2. 微纳米马达趋向性运动的一般性原理。图片来源：Acc. Chem. Res.

作者分析指出信号源在环境中往往会建立一种矢量场（如化学浓度梯度、光场、磁场等），在其中的趋性马达具有由矢量场和马达本身特性共同决定的等效势能，而马达的趋向性运动旨在降低其等效势能。因此，设计趋向性马达的关键在于如何使马达在矢量场中获得沿等效势能梯度方向的定向驱动力，使其产生向着靠近或远离信号源的方向运动。然而，在微纳米尺度下，马达易受无规布朗力的扰动，不停地随机旋转，难以获得定向驱动力。作者在文中归纳出了趋向性微纳米马达两种趋向性运动物理模型，即非对称结构微纳米马达的自取向模型和各向同性马达的无取向模型。在第一种模型中，具有非对称结构的微纳米马达在矢量场中可以通过两种方式产生的转矩来调整自身的取向最终产生取向运动：其一是马达的驱动力方向偏离矢量场时，由其化学反应或物理效应产生的产物或能量会非对称分布在马达对称轴两侧，形成一个的转矩以缩小偏离角、实现取向运动（图2A）；其二是微纳米马达在矢量场（如磁场、流场等）中直接受到转矩力的作用产生使马达取向（图2B）。当产生的转矩不足以抑制其无规布朗转动，马达的取向一直处于“偏移-修正”的动态变化中，呈现出曲线接近或远离信号源的运动；反之，马达产生近直线的趋向性运动。第二种模型适用于各向同性的马达。各向同性马达驱动力的方向不受其布朗转动影响，而只取决于局部矢量场的方向（图2C），因此它通常可呈现出趋向性运动。

基于上述两种模型，作者从环境体系中存在的矢量场类型，比如化学浓度场、光、流体场、重力场、磁场等，梳理了包括趋化性、趋光性、趋流性、趋重性和趋磁性微纳米马达等在内的现有的趋向性马达的设计原理、运动行为和应用前景与研究进展。指出趋化性微纳米马达主要是利用其非对称结构与化学浓度梯度场的相互作用或生物本身的趋化性来实现自导向。趋光性马达利用光化学反应/物理效应构建局部非对称场以导致趋光性运动。趋流性马达利用非对称马达在流场中受到的剪切力产生的转矩来调整自身的取向，从而产生趋流性运动。趋重性马达是通过其质量的非对称分布或与周围物理/化学变化生成的产物的非对称扩散泳使马达取向，进而产生沿重力相同或相反方向的运动。趋磁性马达通过非对称负载的磁性组分在磁场中受到的磁力来调整马达的取向，实现趋向运动。

作者在文章的最后部分从趋向性原理、设计方法和应用场景的角度指出了该领域未来发展方向，包括提高趋向性微纳米马达对目标信号的敏感程度、增加化学驱动马达系统的多样性、用马达的多驱动机制来实现多功能趋向性马达等。这篇文章将启迪研究人员更快、更富创造力地研制出下一代具有实际应用前景的趋向性智能微纳米机器人。

文章的第一作者为博士研究生游明，通讯作者为官建国教授与其团队成员牟方志副研究员。

该论文作者为：Ming You, Chuanrui Chen, Leilei Xu, Fangzhi Mou, Jianguo Guan

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