微流控自动化：实时监测与反馈回路
随着微流控技术的不断发展，自动化已成为实现高精度、高重复性和高通量实验结果的关键。由于人为操作存在不可避免的差异性，并且需要频繁调整，传统人工操作往往难以满足复杂实验需求。微流控自动化通过将先进硬件与智能软件相结合，在尽量减少人工干预的情况下，实现对流体的精确操控。借助自动控制、实时流量监测和自适应反馈机制，这些系统能够确保微流控实验流程的稳定性、一致性和高性能。
从人工操作的挑战到微流控自动化解决方案
传统微流控实验通常需要不断手动调节，才能维持压力或流量的稳定。人工校准不仅容易引入实验差异，还会降低实验效率，进而影响实验通量和结果的可重复性。
即使是微小的波动，也可能影响混合效率、剪切力或细胞活性，而这些参数在器官芯片和长期细胞培养等应用中至关重要。
微流控自动化通过将高精度硬件与智能软件控制相结合，有效解决了上述问题。压力控制器、阀门和流量传感器在实时反馈算法的配合下，对实验参数进行持续监测和自适应修正。一旦出现偏差，系统即可实时调整，无需任何人工干预即可维持设定的目标流量或压力。
图 1. 用于微流控器件自动化运行的控制系统¹
Fluigent 正引领微流控系统向自动化方向转型。其产品组合包括 LineUp 系列、MFCS 系列和 Aria 系统，可实现自动化与远程控制的流体操作。这些平台使用户能够在极少人工监管的情况下执行复杂的微流控实验流程，从而显著提高实验的可重复性，并有效降低人为误差。
为进一步提升系统灵活性，Fluigent 提供了专用的软件开发工具包（SDK），用于高级自动化和系统集成。该 SDK 支持使用 Python、LabVIEW、C++、C# 或 MATLAB 编写自定义程序，对所有 Fluigent 仪器进行精确控制。SDK 内置大量实用示例，从读取传感器数据、设置压力（如 fgt_get_sensorValue、fgt_set_pressure）等基础操作，到涉及同步调节和阀门控制的高级流程，均有涵盖。这些示例使用户能够轻松构建定制化的自动化工作流程，并将 Fluigent 设备集成到更大型的实验室系统中。
实时监测与反馈回路：实现智能、自适应的微流控系统
微流控自动化的核心在于实时监测并动态调节实验条件的能力。通过集成压力与流量传感器，自动化系统能够即时检测参数偏差，并通过闭环反馈控制进行修正，从而确保实验条件始终稳定且高度可重复。
Fluigent 的 OxyGEN 软件在这一过程中发挥着核心作用。该软件可持续追踪连接仪器与传感器的压力和流量数据，并进行实时显示，同时自动调节系统参数。在自动化控制回路中，OxyGEN 能够对堵塞或流体阻力变化等情况作出即时响应，通过自动调节压力来维持目标流量。
该过程依赖于 Fluigent 的直接流量控制（Direct Flow Control，DFC）算法。DFC 将流量传感器与高响应算法相结合，持续对比实际测得的流量与目标设定值，并动态调整施加的压力以补偿波动。即使在环境条件或样品特性发生变化的情况下，该微流控反馈回路仍能保持精确控制，非常适用于长期灌流和液滴微流控等应用。
图 2. 微流控流量控制算法的工作原理示意图。系统同时监测压力和流量，DFC 自动调节压力以维持目标设定值。
除了基础监测功能外，OxyGEN 还内置协议编辑器（Protocol Editor），用于自动化复杂的微流控操作流程。用户可直接在软件中创建分步骤实验流程，设置时间参数、循环操作和条件响应，甚至可在实际运行前进行模拟。这一功能有助于将原本依赖人工操作的流程转化为标准化、可重复的自动化实验协议。
例如，在循环灌流实验中，OxyGEN 通过控制阀门位置来切换流体流向，并在长期细胞培养过程中保持回路内液体体积恒定。当流体阻力发生变化时，DFC 会立即通过调节压力进行补偿，以维持稳定的流速。该全自动反馈回路最大限度减少了人工干预，确保实验在数小时甚至数天内持续、可靠地运行。
图 3. OxyGEN 软件中循环灌流协议的运行界面
图 4. 循环过程中，流体在两个储液槽之间往返流动的示意图
欲了解更多信息，请观看我们近期网络研讨会《通过自动化推动微流体技术发展》的回放。
微流控自动化的应用与案例研究
微流控自动化的影响已覆盖多个领域，从生物医学研究到化学合成。自动化微流控系统通过提升对复杂生物或化学环境的控制能力，正在彻底改变传统实验流程。
器官芯片与细胞培养
在器官芯片和细胞培养应用中，自动化对于维持稳定的生理条件至关重要。连续灌流能够更真实地模拟体内环境，从而保证细胞活性和长期稳定性。
Fluigent 基于压力的流量控制器与 OxyGEN 软件相结合，可在数周内实现灌流过程的实时精确调控。由于细胞生长引起的流体阻力或流体性质变化，系统能够即时补偿，从而在整个实验过程中维持最佳流动状态。
在紧凑且高度集成的自动化解决方案方面，Omi 器官芯片平台将压力控制、实时监测和自适应反馈整合于一体，并可直接放入培养箱使用。Omi 支持长期细胞灌流与循环，几乎无需人工干预，确保不同实验之间具有高度一致性。
这些自动化系统已成功应用于多器官模型，在多个互联腔室之间实现精确流量控制，用于模拟器官之间的相互作用。
图 5. 基于 Fluigent 组件的肿瘤研究长期细胞培养自动化平台：
I-LineUp Link 模块；II-LineUp PushPull（±1000/–800 mbar）；III-LineUp Switch EZ；IV-两个 Switch 模块；V-三个 15 mL Pressure CAP HP 储液罐²
了解更多： 适用于器官芯片应用的微流控技术
药物递送与自动化筛选
在药物研发领域，自动化微流控流程可实现药物制备、递送和筛选的高度可重复性。[Saut de retour à la ligne]Fluigent 的 LineUp 系列流体处理仪器与 OxyGEN 软件相结合，可对药物配方的制备与递送过程进行精确、自动化控制。例如，在载药脂质体的制备过程中，自动化控制能够确保混合比例、流速以及包封条件的一致性，而这些参数对于药效和粒径分布至关重要。
这一优势在高通量药物筛选中尤为突出，因为该类实验通常需要在不同浓度和条件下对多种化合物进行测试。自动化系统能够轻松切换不同溶液、保持稳定流动，并根据实验反馈进行动态调整，从而确保实验结果可靠且可重复。
了解更多： 微流控在药物递送中的应用
自动化免疫荧光与染色流程
自动化微流控系统正在彻底改变免疫染色和免疫荧光检测的实施方式。传统染色流程依赖人工移液、较长的孵育时间以及严格的时间控制，这些步骤都容易引入人为误差。
Fluigent 的 Aria 灌流系统与微流控阀门可对试剂注入和清洗步骤进行高精度自动化控制。该方案不仅确保试剂分布的一致性，还能显著节省实验时间。
自动化免疫染色对神经元培养或组织培养等敏感样本尤为有益。在这些应用中，时间控制和试剂浓度的一致性对于获得清晰、可重复的荧光信号至关重要。
了解更多： 面向组学应用的微流控技术
液滴微流控
基于液滴的微流控流程依赖于多路流体之间的精确同步控制。即使是微小的流量波动，也可能影响液滴的尺寸、生成频率或包封效率。
Fluigent 基于 DFC 算法的自动化流量控制解决方案，能够确保液滴生成过程的稳定性和一致性，而这正是单细胞分析、药物筛选和材料合成等应用的关键因素。
这些系统大幅简化了多通道液滴实验，使研究人员能够在极少人工监管的情况下，运行精确且长期的实验方案。
了解更多： 用于液滴生成的微流控技术
未来展望：从自动化走向人工智能
人工智能（AI）的引入代表了微流控控制技术的下一阶段演进。基于 AI 的系统可分析实时传感器数据，预测潜在偏差，并在系统出现不稳定之前主动调整参数，从而实现预测式控制，而非被动反馈。
近期研究已证明，将机器学习算法与自动化微流控系统相结合在技术上是可行的。目前，机器学习模型已经能够在计算机仿真环境中预测液滴尺寸，并对芯片结构进行优化³
通过融合数据驱动算法、高频传感器和自适应硬件，下一代微流控系统将能够自主决策实验参数、监测系统性能，甚至自动设计优化的实验流程，标志着微流控实验室正迈向智能化、自调节的新阶段。
图 6. 一种名为 DAFD 的流动聚焦液滴发生器设计自动化工具的工作流程示意图³
结论
微流控自动化正在深刻改变实验室开展实验的方式。通过集成高精度硬件、智能算法和实时反馈机制，自动化系统在一致性、可扩展性和效率方面均远超传统人工操作。
Fluigent 的软硬件生态系统（包括 MFCS、Flow EZ、OxyGEN、DFC 算法以及 Omi 平台）正是这一变革的典型代表。这些产品协同构建了高度自动化、可重复的微流控实验体系，使研究人员能够将精力集中于科学研究本身，而非系统维护与管理。
探索我们的流体控制仪器产品系列
专业技术与资源
如需更多信息或技术交流，欢迎联系我们。
关注我们的微信公众号，获取独家内容与最新动态。
References:
(1) Gonzalez-Suarez, A. M.; Long, A.; Huang, X.; Revzin, A. A Compact Control System to Enable Automated Operation of Microfluidic Bioanalytical Assays. Biosensors 2022, 12 (12), 1160. https://doi.org/10.3390/bios12121160.
(2) Lacour, M.; Abdelwahed, A. B.; Azaiez, M.; Sciumè, G. Digitally Controlled Microfluidic System for 3D Cell Aggregate Cultures: Towards Advanced Modeling of Tumor Microenvironment. In 26e Congrès Français de Mécanique; 2025.
(3) Lashkaripour, A.; Rodriguez, C.; Mehdipour, N.; Mardian, R.; McIntyre, D.; Ortiz, L.; Campbell, J.; Densmore, D. Machine Learning Enables Design Automation of Microfluidic Flow-Focusing Droplet Generation. Nat. Commun. 2021, 12 (1), 25. https://doi.org/10.1038/s41467-020-20284-z.
(4) Liang, X.; Ouyang, M.; Brandon, N. P.; Xuan, J.; Wang, H. Automated Microfluidics for Efficient Characterization of Cyclohexanol Electrooxidation for Sustainable Chemical Production. JACS Au 2025, 5 (3), 1340–1349. https://doi.org/10.1021/jacsau.4c01207.
(5) Zhan, L.; Hinnen, H.; Gopinathan, K. A.; Toner, M. Autonomous Cryoprotectant Loading of the Oocyte Using Microfluidic Transistors. Device 2025, 3 (6).
(6) Chargueraud, A.; Kool, L.; Fattaccioli, J. Fully Integrated Automatic Reusable Microfluidic Setup for Immobilization, Analysis and Non-Selective Release of Particles. arXiv June 22, 2025. https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.06241.
(7) Amador-Hernandez, J. U.; Gonzalez-Suarez, A. M.; Stybayeva, G.; Caballero-Robledo, G. A.; Garcia-Cordero, J. L.; Revzin, A. An Automated Thermoplastic Microfluidic Device for Rapid Analysis of Microliter Volumes of Blood. Available at SSRN 5192100.
(8) Wang, X. Compact and Automated Multi-Solution Controller for Microfluidic Devices. PhD Thesis, Johns Hopkins University, 2025. https://jscholarship.library.jhu.edu/items/dff6cf5a-4a58-4b9d-936c-bea73040e34c (accessed 2025-10-06).
(9) Osaid, M.; Marino Miguélez, M. H.; Baryak, B.; Özmen-Capin, B. B.; Özenci, V.; van der Wijngaart, W. Rapid Automated Isolation and Concentration of Bacteria from Blood Samples. bioRxiv 2025, 2025–03.