2016년 5월 9일
소프트 리소그래피는 생리적 호흡 움직임을 모방하여 주기적으로 확장 및 수축하는 폐폐포폐포기도의 대표적인 실제 크기 모델을 생성하는 데 사용되었습니다. 이 플랫폼은 칩에서 호흡 아시나르 흐름을 재현하며, 흡입된 에어로졸 역학 및 폐 아시누스의 침착에 대한 실험적 조사를 용이하게 할 것으로 예상됩니다.
이 모델 시스템의 전반적인 목표는 Pulmonary Acinus의 기하학적 및 호흡 동작을 모방하여 Acinar 기류 패턴과 공기 중 미세 입자 궤적을 연구하는 것입니다. 이 방법은 Acinar Transport Phenomena 분야의 주요 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 입자 증착 결과에 대한 중력, 약물 및 확산의 영향.
이 기술의 주요 장점은 실험이 확대된 모델이 아닌 일대일 축척 모델 내에서 수행된다는 것입니다. 이를 통해 입자 브라운 운동을 정확하게 관찰할 수 있습니다. 이 기술의 의미는 에어로졸화된 약물 침착에 대한 더 나은 이해를 달성할 수 있기 때문에 흡입 요법으로 확장됩니다.
시작하려면 절연체 웨이퍼에 실리콘의 심층 반응성 이온 에칭을 사용하여 앞에서 설명한 대로 마스터 실리콘 웨이퍼를 제조합니다. 다음으로, PDMS와 경화제를 깨끗하고 작은 용기 안에 10:1 중량비로 혼합합니다. 모든 기포가 제거될 때까지 진공 상태에서 건조기로 혼합물을 가스를 제거합니다.
마스터 웨이퍼를 페트리 접시에 넣고 탈기된 PDMS 혼합물을 마스터 웨이퍼 위 약 1mm 높이까지 붓습니다. 웨이퍼 위의 모든 기포가 제거되고 웨이퍼 아래의 기포가 최소화될 때까지 최소 40분 동안 주입된 PDMS를 다시 한 번 가스를 제거합니다. 웨이퍼가 플레이트 바닥에 최대한 가까이 있는지 확인하십시오.
필요한 경우 두 개의 교반 스틱을 사용하여 웨이퍼를 바닥으로 부드럽게 누르고 다시 한 번 가스를 제거합니다. 그런 다음 PDMS를 섭씨 65도의 자연 대류 오븐에서 20분 동안 굽습니다. PDMS가 베이킹하는 동안 고운 모래 종이를 사용하여 2밀리리터 플라스틱 주사기의 배럴 부분을 정리하여 PDMS에 대한 순응도를 높입니다.
또한 샌드 페이퍼를 사용하여 샌드 페이퍼를 평평한 표면에 놓고 그 위에 주사기 배럴 바닥을 밀어 주사기 배럴 바닥을 평평하게 만듭니다. 압축 공기를 사용하여 주사기에서 이물질을 청소합니다. 그런 다음 주사기의 배럴 섹션을 PDMS 표면을 향하는 큰 구멍이 있는 첫 번째 PDMS 레이어 위에 놓습니다.
PDMS가 주사기 배럴에 들어가지 않도록 하면서 첫 번째 레이어 위에 PDMS의 두 번째 레이어를 약 5mm 높이로 붓습니다. 그런 다음 PDMS를 다시 한 번 제거합니다. PDMS를 강화하기 위해 자연 대류 오븐에서 최소 2시간 동안 전체 설정을 섭씨 65도에서 굽습니다.
메스를 사용하여 마스터 웨이퍼의 패턴화된 영역 주위의 PDMS 몰드를 절단합니다. 절단하는 동안 메스는 웨이퍼 표면에 약하게 닿아야 합니다. 그런 다음 메스에 의해 생성된 노치에 웨이퍼 집게와 같은 얇은 도구를 부드럽게 삽입하고 마스터 웨이퍼에서 주조된 PDMS를 벗겨냅니다.
알루미늄 호일로 덮인 부드러운 표면에 캐스트를 놓고 패턴이 있는 면이 위를 향하도록 하고 1mm 생검 펀치를 사용하여 챔버 입구와 채널 입구에서 PDMS에 구멍을 뚫습니다. 다음으로, 깨끗한 유리 슬라이드에 경화제가 포함된 PDMS를 추가하고 30초 동안 3, 000RPM으로 얇은 층을 스핀 코팅합니다. 그런 다음 섭씨 65도에서 최소 1시간 동안 슬라이드를 굽습니다.
스카치 테이프를 사용하여 슬라이드와 PDMS 캐스트를 청소합니다. 코팅된 유리 슬라이드와 성형된 PDMS의 표면을 코로나 처리기를 사용하여 산소 플라즈마로 처리합니다. 각 표면은 최소 1분 동안 처리해야 합니다.
그런 다음 표면을 부드럽게 누르고 섭씨 65도에서 밤새 굽습니다. 유리 바이알에 물 부유 형광 폴리스티렌 입자를 물 및 글리세롤과 혼합하여 0.25 중량 기준으로 입자를 포함하는 글리세롤과 물의 부피 대 부피 비율이 64 대 36입니다. 다음으로, 채널 주입구 위에 글리세롤 용액 한 방울을 놓고 챔버 주입구에 DI 물 한 방울을 놓습니다.
그런 다음 장치를 데시케이터 내부에 놓고 약 5분 동안 진공 청소기를 당깁니다. 진공을 해제하기 전에 글리세롤 용액과 DI 물 방울에 형성되는 거품이 터질 때까지 기다립니다. 진공 해제 시 액체는 장치 내부의 공극으로 유입됩니다.
채널 내부에 잔류 공기가 남아 있는 경우 주사기를 사용하여 유체에 외부 압력을 가하고 공기가 PDMS로 확산되도록 하여 공기를 제거합니다. 다음으로, 물이 완전히 채워질 때까지 약 2mm의 탈이온수를 상부 챔버에 주입합니다. 그런 다음 19게이지 뭉툭한 주사기 팁으로 챔버를 덮습니다.
다른 뭉툭한 19 게이지 주사기 팁의 끝을 자르고 이 팁을 측면 챔버 입구에 삽입합니다. 얇은 테프론 튜브와 T자형 커넥터를 사용하여 두 주사기 팁을 1ml 주사기에 연결합니다. 1밀리리터 주사기, 테프론 튜브, T자형 커넥터 및 상단 챔버가 모두 기포 없이 물로 채워져 있는지 확인하십시오.
그런 다음 1밀리리터 주사기를 주사기 펌프에 연결하고 함께 제공되는 텍스트 프로토콜에 설명된 대로 조용한 제목 호흡 주기를 모방하도록 프로그래밍합니다. 미세 입자 vilo 대칭 이미지를 얻으려면 장치를 무대에 올려 놓으십시오.tage 도립 현미경의. 그런 다음 이중 펄스 Nd:YAG 레이저를 켜고 컴퓨터에 이미지 분석 소프트웨어를 로드합니다.
장치가 작동되는 동안 제조업체의 사양에 따라 마이크로 입자 이미지 vilo 대칭 시스템을 사용하여 입자 시드 흐름의 일련의 9-12 위상 고정 이중 프레임 이미지를 얻습니다. 위상 고정 이중 프레임 이미지를 얻으려면 10Hz에서 이중 프레임 시리즈를 획득합니다. 그런 다음 전체 주기 시간으로 분리된 모든 프레임 쌍이 새 시계열을 형성하도록 데이터를 재구성합니다.
상관 관계 알고리즘의 합을 사용하여 위상 고정 속도 벡터 맵을 계산하여 이미지 시리즈의 결과 유동 필드를 계산합니다. 폐포 강 내부의 다른 흐름 영역을 해결하기 위해 각 프레임 쌍의 첫 번째 프레임과 두 번째 프레임 사이의 지연 시간을 변경하여 이 프로세스를 여러 번 반복합니다. 다음으로, 데이터 분석 프로그램을 사용하여 겹치는 데이터 포인트의 평균을 계산하여 개별 흐름 맵을 완전하고 상세한 흐름 패턴 맵으로 연결합니다.
여기에 제시된 micro-fluidic acinar 플랫폼의 중요한 특징은 acinar ducts 및 alveoli 내에서 생리학적 흐름 프로파일과 속도를 발생시키는 생리학적으로 사실적인 호흡 동작을 재현하는 능력입니다. 수로 폭을 가로지르는 유속 프로파일은 더 깊은 acinar generation으로 갈수록 유속이 꾸준히 떨어지는 것을 보여줍니다. 폐포강 근처 및 내부의 유동 프로파일은 폐포 개구부를 따라 유동 크기가 급격히 감소하는 것을 보여줍니다.
그 결과 유속이 2-3배 더 느려지고 폐포 내부는 덕트에 비해 느려집니다. 또한, 유동 패턴은 acinar 생성이 증가함에 따라 상당히 변화합니다. 1세대는 폐포의 중심과 대략 일치하는 재순환 구역을 특징으로 하는 반면, 3세대는 폐포의 근위부로 이동하여 보다 개방된 유선 패턴을 보이는 재순환 구역이 특징입니다.
마지막으로, 재순환 구역이 없는 방사형 유선은 장치 5세대에서 관찰됩니다. 일단 숙달되면 이 기술을 제대로 수행하면 몇 시간 안에 완료할 수 있습니다. 아시나르 형상에서 흐름 시각화를 가능하게 하는 이 절차에 따라 이 플랫폼을 사용하여 단일 공기 중 입자를 추적하여 흡입된 입자의 역학과 위치를 탐색할
수 있습니다.전체 스크립트를 보고 수천 개의 과학 동영상에 액세스하세요
본 연구는 생리적 호흡 운동을 재현하도록 설계된 폐포 기도(pulmonary alveolated airways)의 실물 크기 모델을 제시합니다. 이 모델은 폐포낭(pulmonary acinus) 내에서 흡입된 에어로졸의 역학 및 침착에 관한 연구를 가능하게 합니다.
이 미세유체 모델은 폐포관(acinar)의 공기 흐름과 입자 이동에 대한 생리학적으로 유의미한 시뮬레이션을 가능하게 하여, 전임상 흡입 치료제 개발의 결정적인 공백을 해결합니다. 실제 규모의 호흡 운동과 폐포관 흐름 현상을 재현함으로써, 이 플랫폼은 폐포 영역에서의 침착 역학을 직접 관찰하여 에어로졸 제형 약물 후보 물질의 기전적 리스크를 감소시키는 것을 지원합니다. 이러한 기능은 외삽되거나 규모가 조정된 모델에 의존하지 않고 제형 특성을 폐의 결과와 직접 연결함으로써 초기 발굴 단계에서의 예측 신뢰도를 높여줍니다.
이 플랫폼은 리드 최적화 전 에어로졸 거동에 대한 기전적 통찰을 제공함으로써 초기 발굴 워크플로우에 통합되며, 경험적인 유동 및 침착 데이터를 통해 제형 설계를 지원합니다.