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理大研發 3D 微打印傳感器 推動以生物芯片傳感技術檢測早期疾病

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理大研發 3D 微打印傳感器 推動以生物芯片傳感技術檢測早期疾病
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理大研發 3D 微打印傳感器 推動以生物芯片傳感技術檢測早期疾病

2025年09月25日 16:36 最後更新:09月29日 15:19

早期疾病診斷依賴高靈敏的生物標誌物檢測。光學回音壁模式(WGM)微腔傳感器作為一種精準、毋須標記的生物檢測技術,展現巨大潛力。然而,要快速製造大規模 WGM 微腔傳感器陣列,並集成於可作生物醫學應用的芯片實驗室器件,仍面對不少挑戰。香港理工大學(理大)研究團隊成功研發出新型 3D 微打印WGM 微激光器傳感器,具有高靈敏度的特點,適用於芯片上集成生物傳感功能。這項創新研究促進新一代生物檢測技術的發展,實現直接、超靈敏與量化的生物標志物測量,推動早期疾病診斷技術的發展。

理大電機及電子工程學系教授張阿平教授與其研究團隊,成功研發出新型3D微打印光學回音壁模式(WGM)微激光器傳感器,具有高靈敏度的特點,適用於芯片上集成生物傳感功能,有望應用於癌症、阿茲海默症等疾病的早期診斷,亦可用於應對類似新冠肺炎疫情等重大衛生危機。

理大電機及電子工程學系教授張阿平教授與其研究團隊,成功研發出新型3D微打印光學回音壁模式(WGM)微激光器傳感器,具有高靈敏度的特點,適用於芯片上集成生物傳感功能,有望應用於癌症、阿茲海默症等疾病的早期診斷,亦可用於應對類似新冠肺炎疫情等重大衛生危機。

理大電機及電子工程學系教授張阿平教授及其研究團隊結合靈活的 3D 微打印技術與WGM 微激光器的光學優勢,成功研發出一款新型傳感器——3D 微打印蝸線形 WGM微激光器傳感器。這項創新技術不僅簡化了光耦合過程,亦展現卓越的生物傳感效能,為芯片上集成生物傳感應用奠定重要基礎。

張阿平教授表示:「未來可將這些 WGM 微激光器傳感器與微流控芯片集成,研製成新一代的芯片實驗室器件,為多種生物標誌物進行超靈敏的量化檢測。這項技術有望應用於癌症、阿茲海默症等疾病的早期診斷,亦可用於應對類似新冠肺炎疫情等重大衛生危機。」

這款新型微激光器傳感器得以研發成功,受惠於張教授團隊自主研發的 3D微打印技術,能快速製造特殊設計的3D WGM 微腔,並對微腔懸掛微盤進行高精細加工定制。

這款新型微激光器傳感器得以研發成功,受惠於張教授團隊自主研發的 3D微打印技術,能快速製造特殊設計的3D WGM 微腔,並對微腔懸掛微盤進行高精細加工定制。

新研發的微激光傳感器設計克服了多種障礙,讓傳感器能夠更順利地集成到可用於即時醫療診斷的芯片實驗室器件上。研究進一步顯示,這款微激光器傳感器具備優異的諧振特性及極窄的激光線寬,能夠檢測極低濃度的人體免疫球蛋白 G(IgG),一種常見於血液或其他體液中的抗體。

實驗結果顯示,該款微激光器傳感器能夠檢測濃度低至約 70 阿克/毫升的人體 IgG,突顯其在早期疾病診斷中,實現超低濃度生物標誌物檢測的應用潛力。這項研究以「面向無標記生物檢測的 3D 微打印聚合物蝸線形回音壁模式微激光器傳感器」為題,已於國際期刊《光學快報》(Optics Letters)上發表,並獲國際光學專業學會 OPTICA發布新聞稿進行更廣泛的報道。

理大的先進科研設施是支持研究人員實現創新突破的關鍵。張教授表示:「這款新型微激光器傳感器的研發,受惠於我們團隊自主研發的 3D 微打印技術,能快速製造特殊設計的 3D WGM 微腔,並對微腔懸掛微盤進行高精細加工定制。」

WGM微腔傳感器作為一種精準、毋須標記的生物檢測技術,展現巨大潛力。

WGM微腔傳感器作為一種精準、毋須標記的生物檢測技術,展現巨大潛力。

在芯片上集成 3D WGM 微激光器傳感器,對高性能生物傳感技術的發展具有重要意義。光學 WGM 微激光器傳感器通過微小微腔讓光波進行諧振循環傳播。當目標分子在微腔表面結合時,就會引起激光頻率的微細變化,從而實現對生物分子的高靈敏檢測。

然而,實際應用這些傳感器的一大挑戰,是需要將光波耦合進出 3D WGM 微腔傳感器。通常這需要用上直徑小於兩微米的拉錐光纖。如此纖幼的光纖不僅難以對準耦合,亦容易受到各種環境干擾影響。此技術瓶頸限制了 WGM 微腔傳感器與芯片實驗室的技術融合,因而影響其在高靈敏生物分子即時檢測的應用潛力。

利用微激光器傳感器直接發射出的光波,為取代拉錐光纖進行光耦合,提供了一種可行的替代方案。然而,傳統 WGM 微激光器所採用的圓形微腔,在遠場光波收集效能上表現有限,導致傳感器微弱訊號難以準確解讀。

為了克服這項挑戰,研究團隊設計了一款採用蝸線形懸掛微盤的 3D WGM 微激光器傳感器。該創新設計使微激光器傳感器,兼具低激光閾值與定向光發射特性,有效提升光耦合效率,實現實用芯片上集成。

團隊利用自主研發的高分辨率及高靈活的 3D 微打印技術,可以快速製備 3D WGM 微激光器生物傳感器陣列。實驗結果顯示,該微激光器生物傳感器具有極低的激光閾值,僅為 3.87μJ/mm²,而激光線寬度約為 30pm。值得注意的是,該傳感器能夠檢測濃度低至阿克/毫升的 IgG,充展現其在早期疾病診斷中,超靈敏檢測生物標誌物的應用潛力。

展望未來,張教授計劃將 WGM 微激光器傳感器集成到微流芯片中,以開發光流控生物芯片,用於多種疾病生物標誌物的快速同時量化檢測。*註:芯片實驗室器件(Lab-on-a-chip device)是一種將化學或生物分析的多種功能集成到一個微小尺寸的集成電路(芯片)上的技術。

工業 5.0 時代的核心在於人機協作,香港理工大學(理大)科研團隊在此領域取得創新突破,研發出新一代「人機共生」協作製造系統,不僅能實時感知複雜環境、準確解讀操作人員意圖,更能通過簡單示教學習,完成技能遷移和自動學習,並實現自主的工藝代碼生成與高準確度任務執行的自動調節,已成功應用於大型飛機自主製孔、電動車電池拆解等高端製造任務,為業界打造「人本智能製造」新模式奠定重要基石。

人機之間的協同運作,旨在結合人類的靈活應變與適應能力,以及機器的高精準度與穩定性,發揮各自最大價值。這套「互相認知人機協作製造系統」,由理大黃鐵城智能機器人學青年學者、工業及系統工程學系副教授鄭湃教授及其科研團隊開發,一改傳統倚賴預編程設計,以整體場景理解為核心,通過收集及分析視覺、觸覺、語言及生理信號等多模態感知訊息,實現高準確度與全方位的環境分析,並可自主作出決策及靈活執行任務。

該「互相認知人機協作製造系統」能支援機器人執行情境認知、工具調用及密集接觸,完成複雜任務。

該「互相認知人機協作製造系統」能支援機器人執行情境認知、工具調用及密集接觸,完成複雜任務。

該新系統具備先進的機器學習與三維場景感知能力,兼具效率與安全性,大大促進了人與機器人在複雜製造場景中的流暢互動。透過產業合作項目,團隊已為多家領先企業量身打造人機協作系統,並成功於多種場景落地,主要涉及精密或複雜的工序。

鄭教授表示:「全球製造業轉型都正追求人機共生模式,看重更具彈性的自動化效能。我們的研究旨在構建一種嶄新人機協作架構,提供具有多模態自然感知、跨場景技能遷移、域模型自主執行的智能機器人製造系統,使機器人不再只是工具,而是能與操作人員同步演進的智能體,為智慧工廠突破基於預編程的自動化手段提供新方案。」

研究構建了一種嶄新人機協作架構,可因應應用場境打造不同的智能機器人製造系統,輔以頭戴式裝置後更能夠提供實時數據擷取,為操作人員提供即時、直觀的引導。

研究構建了一種嶄新人機協作架構,可因應應用場境打造不同的智能機器人製造系統,輔以頭戴式裝置後更能夠提供實時數據擷取,為操作人員提供即時、直觀的引導。

半結構化、非結構化生產場景,例如個性化產品製造,通常涵蓋大規模、複雜的產品組裝、拆解與檢測流程,要求高認知及快速適應能力。研究團隊引入新穎的「視覺語言導引」規劃架構,融合大型語言模型、深度強化學習等前沿人工智能技術,輔以混合實境(MR)頭戴式裝置,提升應對個性化與其他不可預測生產任務的能力。

研究構建了一種嶄新人機協作架構,可因應應用場境打造不同的智能機器人製造系統,輔以頭戴式裝置後更能夠提供實時數據擷取,為操作人員提供即時、直觀的引導。

研究構建了一種嶄新人機協作架構,可因應應用場境打造不同的智能機器人製造系統,輔以頭戴式裝置後更能夠提供實時數據擷取,為操作人員提供即時、直觀的引導。

該架構關鍵創新在於結合了視覺語言導引的目標分割模型,以及由語言指令驅動的任務規劃方法,令系統能整合視覺資訊與語言指令,協助機器人掌握複雜任務語意及識別動態場景,從而與操作人員高效協作。其中,頭戴式裝置能夠提供實時數據擷取,為操作人員提供即時、直觀的引導,亦革新了人機互動介面。

鄭教授強調:「未來智能製造的發展方向不是讓機器變得更聰明去取代人類,而是在人與機器共同學習、調適與成長的模式中,創造出更高的生產力與靈活性。為滿足此發展需求,下一代機器人械臂需具備在人類引導下持續學習與優化的能力,才
能實現高效且自然的人機互動。」

研究構建了一種嶄新人機協作架構,可因應應用場境打造不同的智能機器人製造系統,輔以頭戴式裝置後更能夠提供實時數據擷取,為操作人員提供即時、直觀的引導。

研究構建了一種嶄新人機協作架構,可因應應用場境打造不同的智能機器人製造系統,輔以頭戴式裝置後更能夠提供實時數據擷取,為操作人員提供即時、直觀的引導。

為進一步推動人機協作系統的進步,鄭教授將帶領研究團隊深入探索多個關鍵技術,包括具自我組態能力的人機網絡、技能轉移機制,以及自主多智能體的任務執行方式,建構「深度人本」的智能製造系統,並拓展至更多重要領域,令社會邁向一個由科技賦能、具同理心與人性導向的智能新世代。

理大黃鐵城智能機器人學青年學者、工業及系統工程學系副教授鄭湃教授(前排中)帶領科研團隊開發的「互相認知人機協作製造系統」,能實時感知複雜環境、準確解讀操作人員意圖,並自主作出決策。項目亦
   瑞典皇家理工學院可持續製造系講座教授及國家卓越生產研究中心主任王力翬教授(前排右)合作。

理大黃鐵城智能機器人學青年學者、工業及系統工程學系副教授鄭湃教授(前排中)帶領科研團隊開發的「互相認知人機協作製造系統」,能實時感知複雜環境、準確解讀操作人員意圖,並自主作出決策。項目亦 瑞典皇家理工學院可持續製造系講座教授及國家卓越生產研究中心主任王力翬教授(前排右)合作。

鄭湃教授一直致力研究「人機共生」協作製造系統,並獲選 2024 年度國家自然科學基金的「優秀青年科學基金項目」。鄭教授帶領 RAIDS 科研團隊進行以上研究項目,詳情:https://www.raids.group/

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