加速并統一藥物研發過程對于降低新藥開發成本至關重要。多樣化的化學和生物條件、專門的基礎設施以及現有分析方法與高通量、納升規模化學方法之間的不兼容性，使得整個藥物研發過程漫長且成本高昂。在此，我們展示了一個結合了芯片上化學合成、表征和生物篩選的“chemBIOS”平臺。我們開發了一種基于樹狀聚合物的表面圖案技術，能夠生成用于有機和水性液體的高密度納米滴陣列。每個板（每塊板上超過 50,000 個液滴）中的液滴可作為一個獨立的、空間上分離的納米容器，可用于溶液合成或分析測試。另外，一層銦錫氧化物涂層使該平臺能夠通過矩陣輔助激光解吸/電離質譜法實現超快的芯片內檢測，精度可達每個液滴的阿托分子級別。該化學生物平臺出色的光學特性使其能夠在紫外、可見（芯片內紫外-可見光譜和光學顯微鏡）和紅外（芯片內紅外光譜）區域進行芯片內表征和原位反應監測。該平臺與各種細胞生物篩選兼容，為高通量合成和藥物發現領域開辟了新的途徑。
圖1 與 chemBIOS 平臺兼容的化學、分析及生物高通量方法。chemBIOS 能實現基于芯片的溶液合成，以及使用各種光譜和光譜學方法在芯片上進行分析表征，用于高內涵篩選，同時還通過納米滴陣列將化學與生物高通量篩選統一起來。
在本研究中，我們開發了一種基于樹狀聚合物的表面圖案化方法，該方法源自現有的 chemBIOS 平臺，旨在擴展其功能。這種方法可用于處理低表面張力液體（如有機溶劑）和高表面張力液體（如水溶液）的高密度納米液滴陣列，從而實現廣泛的化學、分析和生物應用（chemBIOS）（圖 1）。銦錫氧化物（ITO）涂層使該平臺具有導電性，因此能夠與基于基質輔助激光解吸/電離質譜（MALDI-TOF MS）的芯片級高通量化合物表征兼容。我們利用該平臺展示了針對紅外（IR）光譜的高靈敏度芯片式檢測方法以及通過紫外-可見光譜進行的高含量反應監測技術（圖 1）。開放式的基礎設施和標準化格式使 chemBIOS 能夠適用于成熟的實驗和商業設備，同時也適用于高通量（每板超過 50,000 個液滴）和高含量（每實驗超過 50，000 個結果）的化學、分析和生物篩選。
圖2 基于接枝聚硫醚樹狀大分子制造圖案化樹狀大分子載片的過程。a 制備樹狀大分子載片始于將玻璃載片用三乙氧基乙烯基硅烷進行硅烷化處理，隨后進行一系列重復步驟，包括兩步反應。烯烴在光化學硫醇-烯烴點擊反應中與 1-硫甘油發生反應，然后與 4-戊烯酸進行酯化反應。b 每個樹狀大分子代（G）的官能端基數量會增加 2n（n：重復次數），直到 G3 表面達到 8 個反應基團。c 通過光化學硫醇-烯烴反應制備具有高活性、含烯烴的樹狀大分子表面。無親水邊緣（紅色）通過與全氟癸烷硫醇（PFDT）反應生成，隨后 1-硫甘油（TG）形成親水性斑點（綠色）。d 在親水-親油圖案化載片上溶解不同化合物的納米液滴陣列的照片。斑點直徑：900 微米；親水邊緣寬度：225 微米；液滴體積：100 納升；“規模”尺寸：1.8 毫米。
為了制備具有高和低表面張力液體的液滴陣列，疏水/疏油性圖案應具有較大的前接觸角，而親水/親油性部分則應具有極低的后接觸角。我們假設，通過在高密度功能基團作用下對樹狀分子表面進行改性，可以增強潤濕性特性的對比度，從而形成一種全親水-全疏水的圖案。樹狀分子表面改性基于 Killops 等人開發的高密度功能基團聚硫醚樹狀分子合成方法（圖 2a）。將標準玻璃片用三乙氧基乙烯基硅烷進行硅烷化處理，以生成具有活性的乙烯基基團的表面。然后在重復的兩步反應循環中合成樹狀分子層，該循環包括與 1-硫甘油反應的光化學硫烯點擊反應，隨后與 4-戊烯酸酯化（圖 2b）；三個循環可生成裝飾有高密度烯基的樹狀化表面。然后，該表面可以通過光化學方式分別與 1-硫甘油或 1H，1H，2H，2H-四氫呋喃酸進行功能化。利用洛羅德-辛卡硫醇（PFDT）可分別制得親水性或疏水性的表面。通過使用石英光掩模依次進行功能化處理，可以制備出具有特定幾何形狀的全親水或全疏水的微圖案（圖 2c）。
圖 3 銦錫氧化物基底能夠通過 MALDI-TOF 質譜分析和紅外光譜分析實現芯片內表征。a 圖示展示了通過 MALDI-TOF 質譜進行芯片內表征的過程。在導電、樹狀聚合物修飾且有圖案化的銦錫氧化物（ITO）薄片上生成的化合物庫，在進行 MALDI-TOF 分析之前可以進行處理并與基質溶液共結晶。b MALDI-TOF 質譜圖，其中脂質體 1 的每個斑點分別為 2、0.3 和 0.1 道爾頓。斑點直徑：500 微米；斑點間距：250 微米。MALDI-TOF 測量是在有圖案化的 ITO 玻璃薄片上進行的。c 柱狀圖顯示了不同大小斑點中脂質體 1 的芯片內質譜分析所獲得的信噪比。數據基于三重實驗得出，代表平均值±標準偏差；n = 3 獨立實驗。d 圖示展示了通過紅外光譜進行芯片內表征的過程。通過蒸發溶劑后進行的非侵入式芯片內化合物庫紅外光譜表征。e 芯片內對含有不同量脂質體 1 的多個斑點進行的紅外成像。顏色標度：吸光度 [單位：個]。f 脂質體 1 的紅外光譜（每個斑點 94.7 道爾頓）。斑點直徑：500 微米；點距離：250 微米。
ITO涂層使化學生物傳感器表面具有導電性，從而使其與MALDI-TOF MS兼容（圖3a）。通過使用一個典型的脂質類化合物組來研究芯片內MALDI-TOF MS方法的靈敏度。對于尺寸越來越小的斑點（直徑分別為900和500微米），觀察到每個斑點的靈敏度都有所提高，最低可達atto摩爾級別（圖3b、c）。較小斑點尺寸的更高靈敏度之間的協同作用使得芯片方法能夠小型化，從而實現并行化。我們在微孔板中創建了一個納米滴陣列，該陣列包含 50，400 個滴體（330×330 微米2的點；邊框寬度：60 微米），這展示了進行超高通量篩選的可能性。此外，ITO 涂層的紅外反射特性使得能夠對化合物陣列進行紅外成像，并對選定的化合物點進行芯片內紅外光譜分析（圖 3e、f）。
圖 4 芯片內高通量反應監測。a 基于胺 A1、硫酯酮 T14 和吡啶二硫化物 PY12 的三組分脂質體合成反應方案。b 平行芯片內六十種脂質體合成的陣列布局。胺 A1 以不同濃度逐列分裝在載玻片 A 上。含有不同比例硫酯酮 T14 與吡啶二硫化物 PY12 的混合物逐行分裝在載玻片 B 上。所有反應均通過將兩塊載玻片重疊夾合的方式同時啟動。c 重疊過程的示意性可視化以及由此產生的芯片內基于溶液的反應。最終的譯文：這個具有紫外線吸收特性的副產物 2-噻吩酮能夠通過紫外-可見光譜技術實現芯片內原位反應監測。通過三維繪圖展示各反應條件下的反應半衰期（t1/2），展示了這種高通量系統在研究反應參數和反應機理方面所具有的強大能力。原始數據以“源數據文件”形式提供。
這些結果為反應機制提供了見解，可用于反應優化。基于樹狀聚合物的表面改性結合了分區化、出色的光學性能（紫外-可見透明和紅外反射）、化學耐受性（與有機溶劑兼容的玻璃基板）和導電材料特性，從而能夠將重要的表征方法（用于化學和生物讀出）結合起來，例如芯片上高靈敏度的質譜、芯片上光譜學以及芯片上（光學或潛在的電子）顯微鏡。這使得一種多功能的解決方案成為可能。平臺。ChemBIOS 與多種貼壁細胞系（如 HeLa、HEK293T 和 Jurkat）以及懸浮細胞系兼容，因此適用于高通量細胞基篩選。ChemBIOS 結合了芯片上的高通量化學合成、高含量反應監測、高度靈敏的化合物表征以及生物篩選功能，從而將早期藥物發現的所有領域統一起來。
