脂质纳米颗粒（LNP）在基因治疗、免疫治疗及疫苗等领域应用广泛，但不同临床场景需定制脂质组成，且潜在LNP制剂数量庞大（超10¹⁵种），需大规模筛选验证。传统LNP制剂方法存在明显瓶颈：液体处理器易产生批次差异和颗粒异质性，现有微流控平台通量低（仅15-20种/小时）、需手动制备储备液，且难以实现从发现阶段到生产阶段的规模化衔接，严重限制了早期LNP制剂的筛选效率与临床转化进程。
近期，有研究人员开发了一种新型自动化、并行化的微流控平台LIBRIS，实现了脂质纳米粒库的高通量、可定制化制备，生成通量达每小时约1000种不同配方。该平台通过集成微流控芯片与自动化收集系统，不仅极大提升了筛选效率，还能在从发现到生产的全流程中保持混合条件一致，为脂质纳米粒的规模化研发与应用提供了关键技术支撑。相关研究以“Automated and Parallelized Microfluidic Generation of Large and Precisely Defined Lipid Nanoparticle Libraries”为题目，发表在期刊《ACS Nano》上。
本文要点：
1、本研究开发了名为LIBRIS的自动化、并行化微流控平台，可高效生成大规模、精确定义的脂质纳米颗粒（LNP）库，解决了传统LNP制备吞吐量低的瓶颈。
2、该平台每小时可生成约1000种不同LNP配方，速度较传统微流控方法快100倍，通过光刻编码流体电阻和动态压力调节，实现脂质成分比例的精准调控。
3、结合硅-玻璃微流控芯片与定制板式机器人处理系统，可自动收集产物至透析盒，支持从10μL到升级规模的生产，且保持混合条件一致。
4、研究人员对96种LNP配方进行了理化性质表征和体外转染效率测试，核心候选物在体内验证中表现优异，与现有优化配方相当。
5、该平台加速了LNP的早期发现与临床转化，可用于基因治疗、免疫治疗和疫苗开发等领域，同时为机器学习模型提供大规模训练数据，助力新型LNP配方的智能化设计。
LIBRIS平台如何实现LNP制剂的高通量与精准性？
高通量源于8个并行LNP生成器+动态压力控制，单次压力设置可生成8种制剂，压力响应时间<150ms，每4-5秒即可完成1种制剂收集；精准性依赖光刻编码流体电阻，可实现～1%的化学计量比分辨率，结合硅-玻璃芯片的结构稳定性，8个生成器的混合效率和流速比一致性高（R²=0.96），确保制剂理化特性可重复。
LIBRIS平台对纳米药物研发的核心贡献及未来应用场景是什么？
其核心贡献在于打破了LNP制剂生成的通量瓶颈，实现从10mL/h（发现阶段）到10L/h（生产阶段）的规模化衔接，解决了传统方法“发现与生产脱节”的问题；
未来应用场景包括——①新型LNP制剂高通量筛选（尤其是临床相关脂质组合）；②为机器学习模型提供大规模、高质量的LNP组成-性能数据；③加速基因治疗、mRNA疫苗等纳米药物的研发周期，降低研发成本。
图1. 平台概览与性能对比。（A）展示利用LIBRIS平台迭代生成和筛选LNP库的整体流程，涵盖输入试剂、压力调控、产物收集及体内外筛选验证环节。（B）对比LIBRIS与其他商用微流控LNP制备设备的每小时独特配方生成量，LIBRIS最高可达10³级，且可通过超大规模微流控集成（VLSMI）进一步扩展。（C）呈现并行化微流控混合的规模不变性，以包含多个相同混合单元和电阻的SCALAR芯片为例，对比其他LNP制备混合技术在发现、临床前、临床阶段的批量体积适配能力。
图2. LIBRIS芯片设计与制造。（A）芯片示意图，6个流体输入口（i1-6）的流体通过差异化编码电阻（Rᵢ,ₘ）分配至8个LNP生成器（m1-8），不同组合生成8种独特配方（F1−F8）。（B）单个混合单元的标注图像，展示有机相混合区、水相混合区及最终LNP生成区的结构。（C）单个设备的电阻网络电路图，（D）单个流体输入口的电阻网络电路图，明确电阻对流体分配的控制逻辑。（E）通过调节输入压力（Pᵢ,ₙ）和利用光刻定义电阻，结合不同脂质浓度组合，可生成8n规模的LNP库（n为压力设定次数）。（F）所有压力条件下，每个LNP生成器中乙醇相和水相的总流速保持一致，确保混合条件稳定。
图3. 芯片混合效率与流速验证。（A）制备完成的LIBRIS芯片实物图。（B）荧光染料流经芯片的成像图，i₁含离子化脂质和胆固醇，i₃含磷脂和PEG脂质，直观展示流体流动与混合过程。（C-E）分别量化芯片乙醇相、水相及组合混合区的混合效率，通过单因素方差分析（ANOVA）验证不同混合单元间混合效率无显著差异（P值均为1.0）。（F-G）通过成对距离分析，对比各混合单元的假设流速比与实际流速比。（H）曼特尔检验验证流速比的预测值与实际值相关性极强（R²=0.96，P=0.001）。
图4. 定制板机器人接口相关特性。（A）单次收集流程概览，用户启动设置后，微控制器同步协调板运动与压力调节。（B）单组8种LNP的生成与收集生命周期，包括初始化、废液丢弃、产物收集等步骤。（C）单组8种LNP的2.75秒废液周期时序图，（D）收集32种LNP需约70秒的时序分布。（E）板式机器人的标注图像，展示显微镜、溶液输入口、板台及XYZ步进电机等组件。（F）同一板上20次重复运动的收集精度测试，穿刺半径远低于1mm可接受范围，且不同收集位置间无显著差异。（G）三块不同板上20次重复运动的收集一致性测试，穿刺标记方差及针在透析盒内的绝对位置无显著差异。
图5. LNP库的理化性质表征。（A）LNP库的设计空间示意图，每组脂质中离子化脂质（IL）与胆固醇摩尔百分比呈正相关，且均与磷脂、PEG脂质摩尔百分比呈负相关，PEG浓度升高会导致LNP粒径减小。（B）动态光散射（DLS）测得的各配方粒径数据，插图显示粒径随PEG摩尔百分比呈指数衰减（三种IL对应的P值均<0.0001）。（C-D）分别展示封装效率（EE%）和多分散指数（PDI）分布，95/96种颗粒的封装效率、93/96种颗粒的PDI均符合理化性能基准。
图6. LNP库的体内外性能验证。（A）96种LNP转染HepG2细胞后mCherry阳性细胞比例的热图，筛选出转染效率最高和最低的C12−200型LNP进行体内验证。（B）各组小鼠给药6小时后主要器官的活体成像（IVIS）图，展示肝脏（Li）、心脏（H）、肺（Lu）、脾脏（Sp）、肾脏（Ki）的荧光素酶表达情况，以PBS为对照。（C）肝脏总发光强度的定量分析，单因素方差分析显示F4（高转染效率候选物）的体内表达量较F24（低转染效率候选物）高约2倍，且与已优化的基础配方性能相当。
论文链接：https://doi.org/10.1021/acsnano.5c15613
(本文仅供参考学习及传递微流控研究成果，版权归原作者所有，如侵犯权益，请联系删除)
