综述：光热操控的现状与未来

以下文章来源于EngineeringForLife ，作者EFL

光热操纵是一种多功能的技术，它结合了光学和热力来控制合成的微/纳米颗粒和生物实体。这项新兴技术克服了传统光学镊子的局限性，包括高激光功率、对易碎物体的光子和热损伤，以及目标物体与周围溶剂之间折射率对比度的要求。

来自美国德克萨斯大学奥斯汀分校的Yuebing Zheng团队综述了丰富的多物理场光热流体如何导致在液体和固体介质中光热操纵的各种工作机制和模式，从而为生物、纳米技术和机器人领域的广泛应用奠定了基础。此外，本工作强调了目前在光热操纵方面的实验和建模挑战，并提出了未来的方向和解决挑战的方案。相关工作以题为“Optical Manipulation Heats up: Present and Future of Optothermal Manipulation”的文章发表在2023年4月6日的国际顶级期刊《ACS NANO》。

1. 研究内容

光热操纵的工作原理是使用光吸收组件(颗粒或衬底)将入射光能转换为局部热能。由于周围介质的热扩散率，该热能随后被扩散，从而产生指向光吸收部件的温度梯度。温度梯度可以跨越比入射光的电磁场大得多的区域(大约10-25倍)，从而允许操纵远离激光热点的物体。本研究利用这些光热场调节了各种合成粒子和生物体的运动(图1)。光热操纵的关键是目标物体的热泳反应。具体来说，当物体分散在液体中时，它会通过与溶剂的相互作用势来稳定，而溶剂的密度、粘度和介电常数等特性通常受温度的强烈影响。当溶剂被基板或粒子本身的激光吸收局部加热时，物体会经历相互作用势的变化以及其他现象，如流体流动和物体两端的压力差。这会导致物体向热点漂移（嗜热）或远离热点（疏热），这具体取决于相互作用势的净变化。这被称为热泳效应或路德维希-索雷特效应。从这个角度来看，本研究将热泳定义悬浮物体对温度梯度（相互作用势随温度变化）的整体响应，包含影响粒子运动的所有因素。通常，有两种方法可以调整物体的热泳响应，即调整溶剂的成分或使用热诱导的流体流动，从而导致热泳的可变场景。

图1 光热操纵的概述和基本机制

对于捕获和平移的操作模式，由于目标粒子的强光散射力或折射率对比度的要求，光镊在捕获某些类型的粒子时具有固有的局限性。例如，金属颗粒具有高散射截面，这会由于高光散射力而导致颗粒排斥。为了克服这个问题，通常需要光束整形技术来捕获处于局部平衡状态的粒子，从而使光学设置复杂化。相比之下，光热镊子已经能够通过简单光学设计溶剂、表面活性剂或电解质来捕获和操纵更一般类型的物体（图2）。捕获技术被扩展以提供位点选择力，以将各种胶体粒子组装成超结构或超材料。光热微移也可以通过利用粒子的疏热特性来实现。Fränzl 等人实现了基于多激光束的游泳应用的轻推行为。为了克服由于使用吸光基板而导致的二维（即面内）光热操作的限制，Lin 等人。已经成功地演示了使用吸光粒子的3D光热操作。简而言之，粒子产生的温度梯度使热电场能够将粒子引导到激光焦点，激光焦点可以在所有三个维度上移动。非对称散射粒子也用于打破2D限制并实现粒子的平面外运动。吸光粒子还可以作为移动热源，方便其他物体（包括非吸光物体）的3D光热操纵。

图2 液体中的光热操纵模式

由于液体中粒子固有的布朗运动，光学操纵的精度会降低，特别是在操纵纳米级实体时。最近，光热操作已经发展到可以在固体基底上操作，其中已经实现了空间分辨率低至~80 nm 的纳米粒子的精确操作（图 3）。简而言之，粒子首先分布在薄的相变材料上。当激光照射在粒子上时，由于粒子（或基板）的加热，周围的材料变成准液态，允许粒子基于光散射力和/或热毛细管力的定向运动。通过改变激光功率和粒子-激光距离，粒子可以在平移和旋转运动之间切换。更具体地说，图 3a、b 说明了使用激光束通过光热门控光子微移在固体表面上移动 200 nm 金属颗粒的过程。随着颗粒尺寸减小到 80 nm，随着金纳米颗粒开始多面化，热毛细管力将占主导地位。当激光-粒子距离保持在特定范围内时，光学力和热毛细管力达到径向平衡，粒子重新定向并开始围绕激光束旋转。该研究还表明，超球形金纳米粒子偶尔会表现出类似于图 3a 所示的微移效应，表明旋转是粒子多面性的结果。

图3 超液体介质原理图和显微图像的光热操纵

由于减少的光子损伤和各种操作模式，光热操作在生物应用中取得了重大进展。例如，光热旋转最近被用于评估同质和异质靶细胞的结合动力学，这也显示了天然人类细胞外液动力学的潜力（图 4）。类似地，细胞的 3D 亚表面粘附特性的特征在于目标细胞的同时捕获、操作和旋转。这两种应用都很难使用传统的光镊来实现，因为需要良好对准、反向传播的双激光束设置来结合旋转非平衡和潜在的光子损伤。对于光热镊子的体内应用，Cui 等人已经证明使用近红外 (NIR) 激光束可以实现更高的穿透深度和有效的生物膜去除，证明了光热镊子在光热治疗中的适用性。此外，光热操作使消融应用成为可能，例如显微外科手术、癌症诊断和细胞间通讯研究。总的来说，现有的光热操作非常适合体外应用，可以利用吸光基板的优势。然而，它在体内的进一步应用受到热转换实体要求的限制，其中 Janus 粒子因其在深层组织内的旋转和平移能力而很有前途，可通过基于 NIR 的光热操作解锁。

图4 光热操控技术的应用

图5描述了一套通用的建模框架，该框架表明系统中的可调变量与粒子的光热泳响应之间的关系。激光功率、激光-粒子距离、环境温度和溶液中的离子浓度是仅有的四个可以调整的变量。虽然可以改变电解质的类型或激光波长来调整操作行为，但解决方案（有时是浓度）受到限制，尤其是在生物应用中。除了可控变量之外，热泳响应还受到粒子、溶剂、电解质和表面活性剂的多种特性的影响。其中，粘度、密度和解离常数等几个特性也与温度有关。特别是，表面活性剂的性质受温度影响很大，因为它们可以显着改变胶束的形成，从而导致聚集数、临界胶束浓度和胶束上的有效电荷发生变化。Wenger 等人最近的一项工作清楚地确定了光学和热泳力的各自贡献及其对使用等离子体双纳米孔孔径进行光热捕获的影响。在他们的研究中，捕获刚度随激光功率、表面活性剂的浓度以及用于捕获纳米粒子的表面活性剂类型而变化很大。此外，粒子的 Soret 和 Seebeck 系数、德拜长度和 ζ 电势等新参数也在确定粒子的热泳速度方面发挥作用，这些参数取决于先验性质和变量。虽然变量是可调的并且可以从文献中获得属性，但这些参数必须通过分析得出（德拜长度、塞贝克系数）或通过实验数据（ζ 电势、Soret 系数）获得。所有变量、属性和参数均对力场产生影响，这需要强大的分析模型作为属性和力场之间的链接。最后，所有力共同影响了粒子的热泳速度。许多建模方法假设温度是属性估计的常数，这对于大于粒径的空间尺度上的温度变化是正确的，但由于光热响应中存在几个依赖于温度的参数，可能会导致显着的累积误差评估。因此，要准确描述力场，需要考虑温度变化时的一阶近似。

图5 用于获取特定溶液中颗粒的光热泳响应的建模框架

另外，机器学习为上述建模挑战提供了一个有前途的解决方案，而且只需对系统和已知参数值有最少的先验知识（如图 5 所示）。神经网络和支持向量回归等机器学习算法可以在已知粒子热泳响应的数据集上进行训练，以预测粒子在新条件下的响应。参数、属性和力场之间错综复杂的依赖关系可以通过机器学习的优势来克服，机器学习可以将未知的依赖关系视为黑盒。此外，用于模拟响应的不同微分方程的非线性可以很容易地由机器学习算法处理。随着基于物理的机器学习的新进展，训练和估计也可以用最少的数据作为输入来改进。可以在每个长度尺度上创建不同的机器学习模型（同时模拟 MD 模拟和连续介质模型），这些模型可以链接起来以准确预测粒子对微尺度外部温度梯度的响应并同时估计粒子–纳米级的溶剂相互作用。

2. 总结与展望

凭借其广泛的操作模式和应用，光热镊子已被证明是传统光镊的替代或补充工具，其在多个应用程序中改进了功能。随着克服建模和实验挑战的进一步进步，光热镊子将成为生物医学研究、药物输送、光谱学、微/纳米制造和微/纳米机器人等各种应用的首选技术。

文章来源：

https://doi.org/10.1021/acsnano.3c00536

转自：“i学术i科研”微信公众号

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