香港大学，今年第一篇 Nature Nanotechnology !
纳米人
2021-01-18
1. 证明了ZnO 纳米棒和 Sulfonated PS微球之间通过离子交换可以促进微纳机器的反应和加强运动。大自然中的群体智能总是让人着迷，从微观态的细胞，细菌到宏观的鸟群，鱼群，甚至人群。这些复杂体系中的个体，无论从智能角度看还是从尺寸，个体行为来看都相差甚远，但是他们的群体行为却惊人的相似。从物理学角度来看，他们都是偏离平衡态的活性物质的自组织行为。每个复杂体系包含大量的相似的个体，这些个体相互作用，每个个体遵从一定的，服从整体的运动规则，从而涌现出丰富的动态群体行为。从化学，工程和材料的角度来说，只要能够在人为的体系中构建相似的规则，那么仿生的人工群体智能就可能被实现。首先我们需要合成可以自驱动的活性物质，然后需要建立恰当的独立个体之间的相互联系，以期最终自发形成群体行为。纳米机器人是一种理想的人造活性物质，他们从环境中吸收 能量并转化为机械运动。鉴于其可操控性和微观尺寸，这些纳米机器人被寄希望能够应用于生物医疗和环境治理中。然而，由于尺寸太小，很难将复杂的功能集成于单一纳米颗粒中，因此，探索纳米机器人的集群行为显得尤为重要。有鉴于此，香港大学的唐晋尧教授课题组与中科院物理所杨明成研究员等人合作开发了一种基于离子交换反应的人工群体智能。要点1：ZnO 和 Sulfonated PS微纳机器在这项工作中，ZnO纳米棒和磺化的PS（Sulfonated PS）微球首先被合成，他们是两种能够分别在水中依赖于溶质扩散泳而自驱动的微纳机器。同时，在基底附近，ZnO周围产生向外的渗透流，而Sulfonated PS周围产生向内的渗透流。ZnO的运动强度取决于溶液的pH值，而Sulfonated PS运动的强度取决于溶液中的阳离子浓度。在运动中，ZnO持续产生锌离子而Sulfonated PS持续吸收阳离子并释放出氢离子。如图1所示。
图1. ZnO 和 Sulfonated PS的自驱动。当将这两种微纳机器混合时，ZnO产生的锌离子被Sulfonated PS吸收，而Sulfonated PS产生的氢离子被ZnO消耗。这一离子交换促进了两种微纳机器的反应并显著加强了它们的运动。从运动上来看，在三维空间里，ZnO纳米棒贴底运动，Sulfonated PS被吸引到ZnO纳米棒表面并贴壁旋转，此时两种粒子形成组合体，运动瞬间增强。然后微球又被弹射出去。如图2所示。
图2. ZnO 和 Sulfonated PS的离子交换相互作用。两种微纳机器的运动跟它们的间隔距离密切相关，而本质上是两种粒子的反应强度与距离相关，如图三所示。运用共聚焦显微镜，微纳机器的三维运动被解析出来。并且活性颗粒系统的pH扫描图清晰展现了两种微纳机器的离子交换作用。
图3. ZnO 和 Sulfonated PS的三维相互作用和pH分布。重要的是，当大量粒子聚集后，整个活性系统涌现出复杂的群体行为。Sulfonated PS球因为化学趋向性而聚集在ZnO纳米棒周围从而加强了向内的渗透流，而ZnO产生的向外的渗透流则被削弱。这样ZnO和Sulfonated PS形成的类似核壳结构的复杂小团簇，这些小团簇进一步聚合并且持续吸引周围游离的粒子从而形成大区域的队列，收缩等群体行为，如图4所示。这种由于离子交换作用引起的集群行为通过理论模拟得以复现。
图4. ZnO/Sulfonated PS 活性系统的群体行为。这些群体行为和个体的行为有相似之处也有明显的区别，首先这两种粒子的相互作用是由于离子交换引起，其次，它们的群体行为取决于粒子密度。这是一种活性粒子的集群共识机制。这一奇特的从单一到群体的涌现行为与自然界中的群体智能极为类似。比如微生物的quorum-sensing，蚂蚁搬家，蜜蜂觅食等等。实验中可以设计这种集群共识行为。比如通过设计不同的边界条件可以预设粒子的共识聚集位点从而控制粒子的群体行为，如图5所示。
图5. ZnO/Sulfonated PS 活性系统的相分离和群体共识机制。这种宏观群体行为的可控性非常重要并且有可观的应用前景。比如，在纳米诊疗领域中，由于病灶产生的化学物质梯度极小（通常不超过1mm），很难实现远距离的定向的药物递送。而本文展示的活性物质的群体共识机制只需要局部的梯度激发便可以由活性颗粒之间的相互作用传递信息实现长程的集体迁移聚集。这种群体共识机制不依赖于短程的化学梯度而依赖于活性颗粒间的相互联系，这也是生物界群体行为的独特之处。在本文中，这一群体智能在人工合成活性微纳机器中得以解析和实现。Changjin Wu, Jia Dai, Xiaofeng Li, Liang Gao, Jizhuang Wang, Jun Liu, Jing Zheng, Xiaojun Zhan, Jiawei Chen, Xiang Cheng, Mingcheng Yang & Jinyao Tang. Ion-exchange enabled synthetic swarm 2021.DOI: 10.1038/s41565-020-00825-9https://www.nature.com/articles/s41565-020-00825-9#Sec16
