近日，本实验室成功开发出一种基于人工智能引导的液滴浓度控制与视觉（DCCV）平台，可在20小时内获得X射线衍射质量的蛋白质晶体。尚广主为论文第一作者，相关研究成果以“AI-Guided Droplet Microreactors Enable Rapid and Reproducible Protein Crystallization”为题发表在Small上。

        蛋白质结晶是结构生物学中的关键瓶颈，传统方法存在样品消耗大、周期长、可重复性差等问题。该研究提出的DCCV平台，采用半透性双乳液滴作为微反应器，利用内外水相的渗透压梯度，实现液滴形成后溶质浓度的动态调控。结合基于深度学习的自动液滴分析系统，实现了高通量、无标记的结晶过程实时监测。

        研究系统评估了不同渗透压梯度下液滴体积与内部溶质浓度的变化规律，建立了渗透输运的理论模型。在溶菌酶结晶实验中，DCCV平台在20小时内成功获得分辨率达1.6 Å的X射线衍射质量晶体。

        该研究首次将AI引导的自动视觉分析、渗透压动态调控与双乳液滴微反应器相结合，为蛋白质结晶提供了一种快速、可控、可扩展的解决方案，可广泛应用于结构生物学与微尺度反应工程。