近日，山东银丰生命科学研究院低温医学团队与中国科学技术大学赵刚教授团队的合作研究取得重要进展，相关成果发表在国际分析化学领域权威期刊《Analytica Chimica Acta》（2024-2025年影响因子6.0，JCR Q1 区、中科院分析化学小类1区Top期刊）。该研究得到了国家重点研发计划（2023YFF0713900）、安徽省临床医学研究转化专项（202204295107020002）项目支持。
团队成功研发智能微流控与深度学习集成平台CryoSIM。该平台深度融合深度学习与微流控核心技术，实现卵母细胞膜通透性的高通量、高精度自动化分析，为卵母细胞冷冻保存技术的优化升级与临床转化打造了全新技术工具，也为人工智能在低温生物医学、生殖医学领域的应用提供了创新实践范式。
卵母细胞冷冻保存是辅助生殖与生育力保存领域的关键技术。而精准测量细胞膜水力传导率（Lp）和冷冻保护剂渗透率（Ps），是优化冷冻保存方案、降低卵母细胞冷冻损伤的核心前提。由于卵母细胞体积大、对冷冻保护剂渗透性差，传统手动分析方法存在诸多瓶颈：不仅单枚卵母细胞分析耗时长达45-60分钟，研究效率低下，还因人工操作的主观因素影响，测量变异系数高达15-25%，严重制约数据可靠性与相关研究的推进。
CryoSIM平台的问世，一举填补了低温生物学领域自动化通透性分析的技术空白，实现了效率与精度的双重突破性提升。该平台将单个卵母细胞的全流程分析时间压缩至5分钟以内，分析通量提升90%以上，测量变异系数降至3%以下，从根本上破解了传统分析方法的痛点问题。
微流控灌注系统概览
三大核心创新深度融合
微流控+AI+自动化分析
·创新设计智能微流控芯片：团队研发的芯片搭载Y型灌注通道、锯齿形流路与抛物线型微柱阵列，可同时捕获8个卵母细胞，在最大限度降低流体剪切力、保护细胞的前提下，构建稳定可控的冷冻保护剂浓度梯度，经该芯片处理后的细胞存活率高达94%。
·开发深度学习图像分析模型：自主研发的MLSNet深度学习模型针对明场显微镜图像做专项优化，融合残差注意力机制与多分支卷积通路，实现98.7%的像素级分割精度，单帧图像处理仅需23毫秒，相比人工分割效率提升90%以上。
MLSNet深度学习模型流程图
·搭建自动化参数分析平台：基于Python开发的图形用户界面，集成双参数模型与Kedem-Katchalsky生物物理传输模型，可自动提取Lp、Ps等核心参数，无需专业编程技能即可完成复杂数据拟合，实现“实验操作-图像识别-参数计算”一体化智能流程，大幅降低技术应用门槛。
为验证平台性能，研究团队利用CryoSIM对小鼠卵母细胞展开系统研究，在4-37℃温度范围、0.5-2.0M浓度梯度冷冻保护剂条件下，精准揭示了不同环境下卵母细胞膜通透性的变化规律，为冷冻保存方案的精准优化提供了重要理论依据。
CryoSIM平台的应用场景可进一步拓展至人类卵母细胞、精子、干细胞等多种细胞类型，在生育力保存、细胞冷冻生物学基础研究、药物递送等领域拥有广阔的应用前景，标志着我国在细胞冷冻保存分析技术领域已跻身国际先进水平。”
银丰生科院副院长刘志成表示：“基础研究是技术创新的源头。此次与中国科大的深度合作，是人工智能与低温生物医学基础研究跨界融合的成功尝试。未来银丰生科院将持续深化与中国科大等顶尖高校的产学研协同合作，不断积累扎实的实验数据与核心技术储备，推动低温生物医学技术的临床转化，助力我国低温医学基础研究向更高水平迈进。”
