浙江大学顾臻/王金强合作最新Nature子刊

人耳中的毛细胞含有不同长度的纤毛，可以感知不同的声音信号。

2025年9月24日，浙江大学顾臻、王金强在Nature Biomedical Engineering（IF=26.6）在线发表题为“An artificial cilia-based array system for sound frequency decoding and resonance-responsive drug release”的研究论文，该研究报告了一种基于人工纤毛的声音解码设备，该设备能够直接识别和响应声音频率，而不依赖于电力和算法。

研究人员创建了3D打印的微米级（40-200μm）人造纤毛阵列，具有不同的长径比（30-100），可以在声共振的基础上感知和解码声音频率信号（100-6000Hz），包括钢琴音乐和人声。人造纤毛也可以在水中相应地振动，以启动后续任务，例如以声频响应的方式控制两种不同疗法（胰岛素和胰高血糖素）的药物释放曲线，以治疗1型糖尿病小鼠。这种受耳蜗纤毛启发的设备具有广泛的应用潜力，例如识别复杂的生理声音和在个性化语音交互中执行各种任务。

人声在交流中起着独特而宝贵的作用，特别是在不断发展的人机交互环境中。因此，人们为自动语音识别技术的进步做出了大量努力。自动语音助理（例如，苹果Siri、谷歌助理和亚马逊Alexa）改变了语音控制智能设备的格局，提供了众多应用程序，包括智能家居自动化、智能医疗保健和高效的业务运营。当前的语音识别技术严重依赖硬件和软件组件的组合，包括声音采集设备（如麦克风）、信号处理器和机器学习算法，通过分析声信号特征来检测和解释特定的声音模式。在电源或计算算法故障等紧急情况下，需要一种直接可靠的声音解码设备，该设备独立于额外的电力或计算能力运行。

与电子设备相比，人类的听觉系统使用一种截然不同的机制来感知声音和声音。声音范围在20至20000之间 赫兹会引起空气中的振动，并可能在人类耳蜗的基底膜和毛细胞中引起机械共振。毛细胞通过由密集捆绑的静纤毛（称为毛束）组成的高度特化的细胞器的位移，将机械声音振动转化为神经兴奋。在这种声振动信号传输路径中，每个哺乳动物毛细胞尖端排列成三排高度递增的20-300个静纤毛对声音感知至关重要。因此，设计一种模仿毛细胞天然纤毛结构和功能的人工仿生装置可以解决电气和软件驱动的语音识别技术的局限性。

人工纤毛阵列示意图及其应用（图源自Nature Biomedical Engineering）

听觉系统中的毛细胞具有不同长径比的天然纤毛，它们可以与耳蜗的基底膜共振，以感知不同频率的声音信号。受此启发，研究人员开发了基于人工纤毛的阵列设备，用于声音频率解码和执行模型任务，包括音乐或语音识别以及受控药物释放。三维（3D）打印的树脂基人造纤毛阵列被设计为具有不同的生理相关L/D比，以赋予它们感知与其固有频率相匹配的声刺激的能力。因此，人造纤毛阵列可以感知不同的频率，从而破译声音信号中的信息，如钢琴音乐和空中扬声器播放的人声。研究发现，在压电换能器（PZT）以特定频率进行声刺激时，相应的纤毛阵列会振动，触发模型药物释放到水中，以声频响应的方式调节1型糖尿病小鼠的血糖水平。

参考信息：

https://www.nature.com/articles/s41551-025-01505-6#Sec17