AI视频丨荷叶露珠给灵感，让样品自带“透镜”

▲研究开发出荷叶仿生气包液腔增强光学传感（视频由AI生成）

雨后荷叶上常滚着一颗颗露珠，阳光一照凹陷处的露珠格外亮眼，像镶在叶面的一颗颗小水晶。

在科学家看来，这种“亮眼”并非偶然。超疏水的荷叶表面与凹陷的几何结构“联手”，让液滴被一层空气轻轻托起，形成天然的“气包液”结构，光线在液滴与空气的交界面上发生反射和偏折。

这个自然界的光学机关，如今被科学家“搬”进了检测容器。近日，中国科学院成都生物研究所和四川大学等研究团队受荷叶凹陷处形成的露珠启发，将荷叶超疏水界面调控液滴形态的自然机制引入光学传感，开发出一种仿生自发形成气包液腔（BIOSAC）。该结构使液体样品加入后，自发形成带空气包覆界面的稳定液滴，相当于内置了一枚液体“透镜”，无需附加任何元件即可实现多模态光谱信号增强。

在光学检测中，微弱信号能否被有效捕获，直接影响检测的灵敏度。传统的信号增强通常依赖性能更高的光学元件，或通过富集、浓缩等前处理提高目标物浓度，但前者往往意味着更复杂、更昂贵的仪器系统，后者则增加了检测流程和操作成本。

BIOSAC的思路则不同，它让样品自己参与光路调控。研究团队将超疏水界面与V形容器结构结合，液体加入后，便自发形成带空气包覆界面的稳定液滴。

液滴的曲面形貌，加上液体与空气之间的折射率差，共同改变了光的传播方向和收集效率。部分光线在气液界面发生全内反射，被“定向”送往探测器方向。整个过程既不需要复杂的富集浓缩前处理，也不必加装额外的光学元件。

在荧光、表面增强拉曼散射和紫外-可见吸收三种检测模式下，BIOSAC分别实现了最高40.3倍、56.4倍和8.6倍的信号增强。样品由此从被测对象变成了光路的一部分，相当于给每滴样品配了一位免费的“打光师”。

这一设计的背后，是一个跨尺度的光学问题。信号始于荧光分子尺度的发光，经过界面与液滴曲面，最终在厘米乃至毫米尺度的容器和检测光路中被收集。

要完整描述这一过程，需要同时兼顾微观发光、界面作用与宏观光传播，并跨越波动光学与射线光学各自适用的尺度范围，很难用统一的模型做出定量预测。流体模拟与理想化射线追迹可以解释液滴形貌和光路的变化趋势，却难以阐明实际测量中的信号变化规律。

为此，研究团队进行了大规模系统实验。研究从不同的底部形状和内径出发，考察了23类V底结构、107种几何结构与体积的组合，并叠加6个测量高度以及超疏水处理前后的配对对照。由此构建出包含1284组容器与测量条件搭配的实验矩阵。每一组均独立重复多次，累计完成近万次测试。

这些数据清晰揭示了结构尺寸、锥角、样品体积与测量高度之间的关联，也为不同检测需求下的参数选择提供了直接依据。

为了进一步验证BIOSAC的实际应用价值，研究团队将其与无需预扩增的 CRISPR/Cas13a检测体系相结合，并利用常规酶标仪完成生物检测。结果显示，该体系能够在30分钟内检测出目标物。与此同时，研究团队还验证了冻干试剂与智能手机荧光读出的可行性。

研究表明，仿生界面产生的光学增强效应能够进一步与分子识别和生物传感技术结合，并有望与便携式检测设备、冻干试剂和手机读出等技术融合，推动仿生传感从实验室光学检测向简化、便携和现场化检测发展。