原子間力顕微鏡カンチレバーを用いたナノインデンテーション:空気および流体中のナノスケールでの機械的特性測定
2022年12月2日
原子間力顕微鏡(AFM)プローブチップが試料表面に与える接触面積と力を定量化することで、ナノスケールの機械的特性測定が可能になります。弾性率やその他のナノ機械的特性を測定するために、柔らかいサンプルと硬いサンプルの空気または流体にAFMカンチレバーベースのナノインデンテーションを実装するためのベストプラクティスについて説明します。
原子間力顕微鏡、またはAFMカンチレバーベースのナノインデンテーションを使用して、空気と流体の両方でキロパスカルからギガパスカルまでの弾性率の範囲の材料のナノスケールの機械的特性を決定できます。AFMカンチレバーベースのナノインデンテーションは、幅広い材料および関連環境で、ナノスケールの精度と分解能で、共局在的なトポグラフィーイメージングとその場での定量的機械的特性測定を可能にします。AFMカンチレバーベースのナノインデンテーションは、異なる機械的特性を示す健康な構造、組織、または細胞を区別するために使用できます。
カンチレバーベースのナノインデンテーション中にチップサンプルの接触面積と加えられる力を正確に決定するには、AFMプローブの慎重なキャリブレーションが必要ですが、これは困難ですが、定量的なナノスケールの機械的特性測定に不可欠です。まず、媒体、予想される弾性率、サンプルのトポグラフィー、および関連する特徴サイズに基づいて、目的のサンプルのナノインデンテーションに適した原子間力顕微鏡またはAFMプローブを選択します。プローブをプローブホルダーにロードし、プローブホルダーをAFMスキャンヘッドに取り付けます。
AFMソフトウェアで適切なナノインデンテーションモードを選択して、個々のランプをユーザーが制御できるようにします。レーザーをプローブ先端の位置の反対側のプローブカンチレバーの背面と位置感知検出器(PSD)に合わせます。合計電圧を最大化することにより、カンチレバーの背面にレーザービームスポットを中央に配置します。
次に、垂直方向と水平方向の偏向信号を可能な限りゼロに近づけるように調整することにより、反射レーザービームスポットをPSDの中央に配置し、カンチレバー偏向に比例した出力電圧を生成するための検出可能な最大偏向範囲を提供します。プローブAFMシステムのたわみ感度(DS)を校正します。これを行うには、サファイアでDSキャリブレーションインデントを設定して実行し、測定された変位は先端のたわみ角度の関数であり、大きなたわみでは非線形になるため、計画されたサンプルインデントとほぼ同じプローブのたわみを実現します。
ランプを5回繰り返します。結果として生じる力変位(FD)曲線の最初の接触点の後、接触レジームの線形部分の傾きから、ナノメートルあたりのボルトまたは逆光学レバーの感度とナノメートルあたりのボルトでDSを決定します。精度を最大にするには、値の平均を使用します。
相対標準偏差が1%を超える場合は、接着力が最初に導入されたために最初のいくつかのFD曲線が理想的でない場合があるため、DSを再測定します。プローブカンチレバーのばね定数Kが工場で校正されていない場合は、ばね定数を校正します。プローブに工場で校正された先端半径測定がない場合は、有効な先端半径Rを測定します。ブラインドチップ再構成法を採用する場合は、低速のスキャンレートと高いフィードバックゲインを使用して先端の特性評価または粗さサンプルを画像化し、非常に鋭い特徴の追跡を最適化します。
予想される先端半径に基づいて画像サイズとピクセル密度を選択します。次に、AFM画像解析ソフトウェアを使用してプローブ先端をモデル化し、予想されるサンプルのくぼみ深さでその端半径と有効先端直径を推定します。プローブのキャリブレーションが完了したら、ソフトウェアにDS、K、およびRの値を入力します。
最後に、サンプルのポアソン比の推定値を入力して、測定された還元弾性率を実際のサンプル弾性率に変換します。先端形状とくぼみ深さに基づく円錐または円錐の接触力学モデルを採用する場合は、先端半角を入力する必要があります。AFMヘッドの下でサンプルをナビゲートし、目的の関心領域に移動します。
垂直たわみ信号を監視するか、小さな初期ランプを実行して、チップとサンプルが接触していることを確認します。AFMヘッドの位置を少し上向きに調整し、再度ランプします。チップとサンプルが接触しなくなるまで繰り返します(ほぼ平坦なランプとカンチレバーの垂直方向のたわみが最小限であることからも明らかです)。
明らかなチップサンプルの相互作用が存在しない場合は、AFMヘッドを手動で動かすときにプローブチップがサンプルに衝突しないように、ランプサイズの約50%に相当する量だけAFMヘッドを下げます。再びランプし、良好な曲線が観察されるまで繰り返します。ランプパラメータを調整します。
サンプルと希望のくぼみの深さに応じて、適切なランプサイズを選択します。次に、適切なランプ レートを選択します。1ヘルツは、ほとんどのサンプルの出発点として適しています。
ランプあたりのサンプル数を設定して、目的の測定分解能を実現します。X回転を設定して、Z方向にインデントしながらプローブをX方向にわずかに動かすと同時に、サンプルとチップにかかるせん断力を低減します。X Rotate には、サーフェス法線に対するプローブホルダーのオフセット角度に等しい値を使用します。
次に、トリガーされたランプとトリガーされていないランプのどちらを使用するかを選択します。トリガーランプを選択した場合は、トリガーしきい値を設定して、サンプルに目的のインデントを作成します。選択した場所でインデントを実行します。
ソフトウェアで分析するデータを選択してロードします。ばね定数、DS、または逆光学レバーの感度、プローブ先端半径の校正値と、サンプルのポアソン比の推定値を入力します。先端とサンプルに適したナノインデンテーション接触力学モデルを選択してください。
フィットアルゴリズムを実行します。FD曲線が正しく適合していることを確認します。ユニティに近い平均R二乗に対応する低い残差誤差は、選択したモデルに良好に適合していることを示します。
必要に応じて、個々の曲線をスポットチェックして、曲線、モデルの適合、および計算された接触点を視覚的に検査します。樹脂包埋ロブロリーマツサンプル上の空気中および間葉系幹細胞核上のリン酸緩衝生理食塩水中で得られたほぼ理想的なFD曲線が示されています。シリコンプローブでは、イメージング全体を通して、チップは最初の手付かずの状態に比べてかなりの摩耗を経験しました。
後続の画像ごとに、先端は徐々に丸みを帯びます。ダイヤモンドプローブとは対照的に、チップ半径はブラインドチップ再構成法の限界内で変化せず、ダイヤモンドの極端な耐摩耗性を浮き彫りにしました。擬似3D描写とそれに対応するロブロリーマツサンプルの弾性率マップを備えた複数の細胞をカバーするAFMトポグラフィー画像がここに示されています。
AFM画像を取得する間に生成されたAFM誘導弾性率マップは、画像の中心にある鉱物包接が周囲の有機マトリックスよりも著しく硬いことを示しています。バッケン頁岩サンプルの高アスペクト比の特徴の外観に対するプローブ先端の半径と形状の影響が示されています。間葉系幹細胞および単離された核上のカンチレバーベースのナノインデンテーションは、弾性率に統計的差を示さなかった。
AFMによって研究されたコレステロール含有脂質二重層の形態および機械的性質がここで実証される。接触力学モデルにおける適切なプローブキャリブレーションと適切なランプパラメータの選択は、正確なナノメカニカル測定に不可欠です。弾性モジュラー測定を可能にすることに加えて、AFMカンチレバーベースのナノインデンテーションを使用して、生理学的関連条件下でのリン脂質二重層の破断強度または突破力を調べることができます。
AFMカンチレバーベースのナノインデンテーションにより、間葉系幹細胞核の機械的特性に対する運動をシミュレートするために、構造ノックアウト、薬物処理、および低強度振動の影響を調べることができました。
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概要
この記事では、原子間力顕微鏡（AFM）カンチレバーベースのナノインデンテーションを使用して、材料のナノスケール機械特性を測定することについて説明しています。定量的測定のためにAFMプローブが適用する接触面積と力を正確に決定することの重要性を強調しています。
主要な研究構成要素
科学の分野
- 神経科学
- 生物物理学
- 材料科学
背景
- AFMは高解像度イメージングと機械的特性の測定を可能にします。
- 機械的特性に基づいて健康な組織と病変組織を区別できます。
- AFMプローブの校正は正確な測定に不可欠です。
- AFMは空気や液体を含む様々な環境で使用できます。
研究の目的
- AFMカンチレバーベースのナノインデンテーションの実装に関するベストプラクティスを提供すること。
- 弾性率とその他のナノスケール機械的特性を測定すること。
- ナノスケールでの材料特性の理解を深めること。
使用された方法
- サンプル特性に基づいた適切なAFMプローブの選択。
- 正確な接触面積と力の測定のためのAFMプローブの校正。
- 空気と液体の両方の環境でのナノインデンテーションの実施。
- 機械的特性の評価中の局所的な地形イメージング。
主な結果
- 様々な材料の機械的特性の成功的な測定。
- 異なる組織タイプを区別する能力の証明。
- 改善された測定精度のための校正技術の検証。
- 軟質および硬質サンプルの機械的挙動に関する洞察。
結論
- AFMカンチレバーベースのナノインデンテーションはナノスケール分析のための強力なツールです。
- 適切な校正とプローブ選択は信頼できる結果を得るために不可欠です。
- この技術は材料科学と生物学の研究を進めることができます。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Atomic force microscopy (AFM) cantilever-based nanoindentation enables quantitative measurement of nanoscale mechanical properties in both air and physiological fluids, supporting high-resolution biophysical characterization. This capability is critical for de-risking early discovery hypotheses, especially when distinguishing healthy from diseased cellular or tissue states based on mechanical phenotypes. The method's precision and adaptability across diverse sample types position it as a reusable platform for predictive confidence in biopharma R&D pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables quantitative interrogation of cellular and subcellular mechanical properties relevant to disease mechanisms.
- Supports functional target validation by differentiating mechanical phenotypes in response to genetic or pharmacological perturbations.
- Facilitates mechanistic de-risking by providing direct biophysical readouts at the nanoscale.
Screening & Assay Development
- Prepares validated biological systems for downstream compound screening by establishing baseline mechanical profiles.
- Delivers reproducible, quantitative outputs such as elastic modulus and rupture strength for assay standardization.
- Enables high-resolution mapping of sample heterogeneity, supporting robust assay development and platform scalability.
Translational & Preclinical Research
- Aligns nanoscale mechanical measurements with disease-relevant models, enhancing translational biomarker discovery.
- Provides continuity from discovery through preclinical validation by enabling co-localized imaging and mechanical mapping.
- Supports risk-adjusted advancement decisions by quantifying the impact of structural or pharmacological interventions on mechanical properties.
Pipeline & Workflow Integration
AFM nanoindentation integrates into the discovery-to-preclinical continuum by providing quantitative, reproducible mechanical data for hypothesis testing, assay development, and translational research.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification through direct measurement of mechanical phenotypes.
- Screening: Delivers assay-ready, quantitative outputs for compound evaluation and reproducibility assessment.
- Analytics: Provides force-displacement curves, modulus maps, and rupture strength data for comparative analysis.
- Translational Research: Enables alignment of nanoscale mechanical properties with disease models and biomarker strategies.
- Enterprise Reuse: Functions as a reusable platform for diverse sample types and experimental questions across R&D teams.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in target validation.
- Operational Value: Standardizes measurement protocols and enhances reproducibility across experiments and teams.
- Strategic Value: Informs go/no-go decisions and improves capital efficiency by providing robust biophysical data early in the pipeline.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization and advancement of candidates based on quantitative mechanical criteria.
Implementation Considerations
- Requires expertise in AFM operation, probe calibration, and contact mechanics modeling.
- Demands access to high-precision instrumentation and analytical software for data acquisition and analysis.
- Necessitates cross-team standardization of calibration and measurement protocols for reproducibility.
- Must adapt probe selection and ramp parameters to accommodate sample heterogeneity and feature size.
- Considers limitations such as tip wear, surface roughness, and model selection for accurate data interpretation.
