生物芯片，也被称为微阵列或DNA芯片，是一种将大量生物分子（如DNA、RNA、蛋白质等）固定在微小的固体基质上（如玻璃片、硅片或者塑料薄片等），形成高密度微阵列的生物传感器。它利用生物分子之间的特异性识别反应，能够在非常小的空间内实现对生物样品中大量生物分子的快速、高效、并行检测。

 

生物芯片技术广泛应用于基因组学、转录组学、蛋白质组学等领域，并且在医学诊断、药物开发等方面也有重要的应用价值。

 

起源与发展

 

1991年，Fodor首次提出“生物芯片”的概念，标志着这一领域的正式诞生。随着微电子技术和生物技术的飞速发展，生物芯片迅速成为了生命科学研究的热点。1996年，美国Affymetrix公司成功研制出世界上首批商业化的基因芯片，标志着生物芯片时代的到来。

 

（第一个 DNA 微阵列芯片；图片来源：参考资料【1】）

 

生物芯片的发展历程大致可以分为以下几个阶段：

 

● 概念提出与早期探索：20世纪90年代初，随着分子生物学的进步，科学家们开始探索将生物分子固定在固体基质上进行高效并行检测的方法，以克服传统单一基因或蛋白质分析方法效率低下的问题。美国科学家R. Langer等人提出的微加工技术制作生物传感器概念，以及Stephen P.A. Fodor博士团队利用光化学合成寡核苷酸探针的技术，这些努力为后续生物芯片的发展奠定了理论和技术基础。

 

● 技术突破与商业化：进入20世纪90年代中期，生物芯片技术迎来了重大突破，Affymetrix公司成功实现了大规模并行合成DNA探针，并建立了配套的数据处理平台，使得生物芯片能够高效地用于基因表达谱型分析。1994年，Affymetrix推出了世界上首批商业化的基因芯片——GeneChip系统，标志着生物芯片从实验室走向市场的转折点。此后，Hyseq、Nanogen、Incyte等公司也相继推出产品，跨国科技巨头如摩托罗拉、惠普、IBM也开始涉足该领域，加速了生物芯片技术的应用和发展。

 

（图片来源：参考资料【3】）

 

● 应用拓展与多元化：21世纪初，生物芯片的应用领域迅速扩展至蛋白质组学、临床诊断、药物筛选等多个领域。蛋白质芯片、细胞芯片、组织芯片等新型生物芯片迅速崛起，荧光标记技术和激光扫描仪的进步提高了检测的灵敏度和准确性。同时，微流控技术的引入使得样本处理更加自动化和小型化，进一步增强了生物芯片的功能性和易用性。

 

● 技术创新与融合：自21世纪中叶以来，纳米技术、材料科学、工程学及计算机科学的新成果不断融入生物芯片的设计与制造过程。例如，纳米粒子作为信号放大器或载体材料，提高了检测限；基于MEMS（微机电系统）的微流控装置实现了样品的精准操控和即时分析。现代生物芯片集成了多种功能，成为“实验室芯片”（Lab-on-a-Chip），可以在单个平台上完成采样、反应、分离和检测等步骤。

 

生物芯片的结构与原理

 

生物芯片，本质上是一个微型的生物实验室，将大量的生物分子有序地固定在固体基质上，形成高密度的微阵列。其基本结构主要包括以下三个部分：

 

● 芯片基底：这是生物芯片的基础，通常是硅片、玻片、尼龙膜等。它为生物分子提供了一个稳定的附着表面。

 

● 生物活性层：这是芯片的核心，也是与待检测样品发生反应的部位。通常是将DNA、蛋白质、细胞或组织等生物分子固定在芯片基底上，形成高密度的微阵列。

 

● 检测系统：用于检测生物活性层与待测样品相互作用产生的信号。常见的检测系统有荧光检测系统、电化学检测系统、质谱检测系统等。

 

（生物芯片检测系统；图片来源：https://keylab.usst.edu.cn/2020/0521/c10288a220747/page.htm）

 

生物芯片的工作原理基于生物分子之间的特异性识别反应，最常见的是核酸的互补配对和抗原-抗体的结合。

 

● 样品制备：将待检测的生物样品（如血液、组织等）进行适当的处理，提取出其中的核酸或蛋白质，并进行标记。

 

● 杂交反应：将标记的样品与生物芯片上的探针分子混合，在特定的条件下进行杂交反应。如果样品中的靶分子与探针分子具有完全互补的序列，它们就会特异性结合。

 

● 信号检测：结合了靶分子的探针分子会产生可检测的信号，如荧光信号。通过对信号强度的测量，可以定量或定性地分析样品中靶分子的含量。

 

小结

 

生物芯片作为一项强大的工具，正在深刻地改变着生命科学研究的面貌。其高通量、高灵敏度和高特异性的特点，使得它在生物医学研究、药物开发和疾病诊断等领域发挥着越来越重要的作用。随着技术的不断发展，生物芯片的应用前景将更加广阔。

 

参考资料：

 

【1】Wulfkuhle J, Espina V, Liotta L, Petricoin E. Genomic and proteomic technologies for individualisation and improvement of cancer treatment. Eur J Cancer. 2004 Nov;40(17):2623-32. doi: 10.1016/j.ejca.2004.05.020. PMID: 15541963.

 

【2】https://www.antpedia.com/news/34/n-2388134.html

 

【3】Debnath, Mousumi & Prasad, GBKS & Bisen, Prakash. (2010). Microarray. 10.1007/978-90-481-3261-4_13.

来源：实验老司机

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