近日，中国科学技术大学赵刚教授团队成功开发出CryoSIM一体化微流控–人工智能分析平台，实现卵母细胞膜通透性的高通量、高精度自动化表征。相关研究成果以“Intelligent microfluidics: A deep learning-integrated platform for high-accuracy oocyte membrane permeability characterization in cryobiology”为题发表在Analytica Chimica Acta上。

        卵母细胞冷冻保存是辅助生殖与生育保护的核心技术，但水与冷冻保护剂跨膜转运动力学难以精准测量，制约保存效率。传统方法依赖人工分析，单细胞耗时近1 小时，通量低、重复性差，无法满足大规模研究需求。

        针对这一痛点，研究团队构建一体化CryoSIM 系统：设计 Y 型 + 锯齿流道与抛物面微柱阵列微流控芯片，可并行处理 8 枚卵母细胞，稳定生成浓度梯度并可在 4–37℃范围内实现精准温控；研发深度学习模型 MLSNet，明场图像分割精度达 98.7%，分析时间缩短 90% 以上；搭建 Python 可视化 GUI，集成双参数模型与 Kedem–Katchalsky 模型，自动输出水导率 Lp、保护剂渗透率 Ps。

        实验显示，该平台分析通量提升90% 以上，数据变异系数低于 3%，卵母细胞存活率达 94.0%。研究同时阐明 EG、PG 两类保护剂及温度对膜通透性的影响机制，为冷冻方案优化提供定量依据。

        此项成果将AI 与微流控技术深度融合，解决低温生物学长期存在的检测难题，为人类卵母细胞冷冻保存、细胞疗法开发等领域提供标准化、高通量研究工具，推动辅助生殖技术迈向更精准、高效的新阶段。