КАРТОЧКА
ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ
Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
Номер 21-13-00403
НазваниеПрограммируемая мягкая электроника для бионических устройств
РуководительСкорб Екатерина Владимировна, Доктор химических наук
Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет ИТМО", г Санкт-Петербург
Период выполнения при поддержке РНФ | 2021 г. - 2023 г. |
Конкурс№55 - Конкурс 2021 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами».
Область знания, основной код классификатора 03 - Химия и науки о материалах, 03-405 - Наноструктуры и кластеры. Супрамолекулярная химия. Коллоидные системы.
Ключевые словагибкая электроника, эвтектический сплав галлий-индий, полиэлектролиты, машинное обучение, программируемые интерфейсы, наноинженерия, композиты, самосборка, биосенсоры, роботизация лаборатории
Код ГРНТИ31.00.00
СтатусУспешно завершен
ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ
Аннотация
Данный проект направлен как на производство устройств гибкой электроники для нейроморфных вычислений, так и на применение таких устройств в медицине и здравоохранении (искусственный нейрон, интерфейс человек-машина и т. д.). Будет предложена новая парадигма адаптивных материалов и путей самоорганизации таких материалов, нацеленных на определенные применения в мягкой электронике и биораспознавания, что является актуальным стратегическим направлением науки и техники в России и во всем мире. Искусственные адаптивные системы для цифровых устройств, способные к обучению, как правило, основаны на нейроморфных технологиях и полупроводниковых устройствах типа мемристора. Задачи исследования состоят в том, чтобы программировать функции обучения и адаптации для “умных материалов”, получая необходимый компонент от диода до мемристора взависимости от приложенных потенциалов и химического состава используемых материалов, установить связи для многоэлектродных систем. Как материалы особый интерес представляют полупроводниковые пленки и полимеры, способные реагировать на внешние воздействия, в частности, ионные токи и претерпевать электрохимическое переключение. Заряженные полимеры, полиэлектролиты могут реализовывать возможности реагировать и адаптироваться к локальным изменениям в электрическом поле и химической среде, а также контролировать сигналы , что создаст петли обратной связи между компонентами материала. Как материалы электродов для гибкой электроники перспективен жидкий эвтектический сплав GaIn. Научной проблемой является найти возможности адаптации и обучения, используя формирование полупроводниковых пленок оксидов, фосфатов, фторидов и т.д. на поверхности жидкого эвтектического сплава GaIn и изменение конформации полимерных материалов для создания устройств гибкой электроники для нейроморфных вычислений. Например, макромолекулы очень динамичны и претерпевают конформационные перестройки, чтобы приспособиться к изменениям окружающей среды и влияют на процессы переноса зарядов и состояния поверхности электродов. Как следствие, полупроводниковые пленки могут 1) в своем новом состоянии транслировать новый сигнал; 2) генерировать противоположный стимул для мягкой материи и инициировать процесс релаксации (восстановления); 3) запустить новый процесс адаптации. Желаемая надежность и эффективность отклика материала могут быть достигнуты с использованием предлагаемого подхода. Этот проект объединяет широкий опыт заявителей в области полупроводниковых материалов, материалов с фазовым переходом, синтеза и характеризации коллоидных систем, коллоидной сборки и исследовании полимеров, реагирующих на внешние воздействия. Научная новизна заключается также и в использовании алгоритмов машинного обучения для выявления необходимых сложных архитектур и реализации гибких устройств на их иснове. Так планируется создание роботизированных платформ и использование больших данных и искусственного интеллекта (ИИ) как для разработки конкретных функциональных материалов, так и для сравнения теоретических знаний. ИИ будет обучен прогнозному синтетическому планированию, а веб-приложение, которое мы представим на онлайн-платформе, станет полезным ресурсом, помогающим ученым и компаниям по материалам в их повседневных задачах по адаптивному дизайну материалов. Так разработка комплекса предметно-ориентированных цифровых методов и технологий, обеспечивающих автоматизацию технологической цепочки создания функциональных материалов и систем на основе методов ИИ. Создание интеллектуальных технологий цифрового инжиниринга, обеспечивающих получение и воспроизводство прорывных предметных результатов: для новых функциональных материалов; для нового поколения многофункциональных гибких электрических устройств; для идентификации и управления биохимическими состояниями живых организмов. Результаты этого проекта окажут значительное влияние на несколько отраслей. Так, интеллектуальные гибкие устройства, которые можно создавать с помощью предлагаемого подхода смогут найти применение в широком спектре областей, в частности, при разработке носимой электроники для мониторинга состояния здоровья.
Ожидаемые результаты
Получаемые функциональные материалы будут иметь функции самовосстановления, регулируемой проницаемости для определенных классов ионов и молекул с возможностью дистанционного управления такими функциями с помощью электрического поля. Для этого будут созданы полиэлектролитные гели, которые в момент своей сборки на GaIn электродах будут запрограммированы реагировать на определенные внешние воздействия. Будет выявлено как основные элементы для создания гибких мягких устройств могут быть объединены в иерархические структуру для формирования связи ‘воздействие-логика-действие’ со сложными функциями. Чтобы продемонстрировать универсальность подхода, планируется создать композитные материалы со следующей функциональностью: гидрогели, реализующие простые логические вычисления: определенные химические вещества будут диффундировать через гель при определенной комбинации внешних раздражителей, в то время как другие виды будут способны диффундировать при другом сочетании внешних воздействий; материалы, которые могут создавать и поддерживать градиент электрохимического потенциала; материалы с контролируемой анизотропной электронной и теплопроводностью; материалы, которые можно заряжать / разряжать дистанционно и использовать для доставки энергии. Будет также предложен комплекс предметно-ориентированных интеллектуальных методов и технологий, обеспечивающих автоматизацию технологической цепочки создания функциональных материалов и систем: методы машинного обучения для построения и идентификации суррогатных и гибридных моделей, а также интеллектуальные методы оптимизации параметров физических и химико-биологических процессов и явлений. Будет создана установка для мониторинга в режиме реального времени формирования новых гибких элементов от диодов до мемристоров путем с измерением их вольт-амперных характеристик, в зависимости от условий и молекулярного состава гелей на основе полиэлектролитов. Подача реагентов (жидких, твердых и газообразных) при синтезе будет также роботизирована так, чтобы синтез веществ новых составов и накопление данных о них могло осуществляться автономно в больших масштабах. Входные параметры (химический состав компонентов, их концентрация, pH и ионная сила, температура и т. д.) будут сопоставляться с электрическими свойствами материалов, полученных в конкретных условиях. Используя несколько пар вход/выход, мы создадим достаточно большую обучающую выборку, которая, как мы ожидаем, будет иметь прогностическую силу для предсказания новых гибких компонентов для “умных” устройств с заданными свойствами. Результаты проекта будут соответствовать мировому научному уровню и планируются к публикации в журналах Q1, входящие в базы данных Web of Science Core Collection и Scopus. Результаты проекта окажут положительное влияние на социальную сферу, поскольку адаптивные устройства гибкой электроники высоко востребованы в биомедицинских технологиях и устройствах медицинского назначения.
ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
Аннотация результатов, полученных в 2021 году
В настоящее время полиэлектролиты и супрамолекулярные сборки играют важную роль в разработке новых материалов. Их использование позволяет создавать новые свойства материалов и поверхностей и изменять их в широком диапазоне. Для полиэлектролитов современные методы делятся на три области - процесс послойного осаждения, свободные пленки, гидрогели на основе полиэлектролитов (Macromol. Biosci. 2021, 2100117). В этом проекте гидрогели на основе полиэлектролитов и супрамолекулярных сборок находятся в фокусе для создания программируемых материалов, гибких электрических компонентов.
В 2021 году разработаны следующие направления.
Регулирующие гидрогелевые приводы с химическими реакционными сетями играют важную роль в создании искусственных материалов, вдохновляющих жизнь. Предложены гидрогелевые приводы, которые регулируются автокаталитическим фронтом тиолов. Это включение также позволяет передавать химические сигналы релейным способом и преобразовывать химический сигнал в электрический сигнал. Места и время спонтанного инициирования автокаталитических фронтов могут быть предварительно запрограммированы в пространственном распределении реагентов в гидрогеле. Чтобы приблизиться к функциональности живой материи, приводы, запускаемые автокаталитическим фронтом, могут быть интегрированы в интеллектуальные материалы, регулируемые химическими схемами. Статья принята в печать в Advanced Materials (IF= 30.849).
Был продемонстрирован мягкий гидрогелевый привод для быстрого обнаружения бактерий с помощью машинного обучения. Биоэлектрохимическая платформа сокращает время обнаружения с 3-х дневного периода с культивирование классическим методом до 15 минут при использовании предложенной методики. Машинное обучение и роботизированные биоаналитические платформы требуют новых принципов, таких как приводы на основе гидрогеля, для быстрого и простого анализа биоактивных аналитов. Для обучения алгоритму многослойного перцептрона используют вольт-амперные кривые. Модель многослойного перцептрона способна обнаруживать бактерии в диапазоне концентраций 104-108 КОЕ/мл как в культуральной среды, так и в молочных продуктах с высокой точностью (94%). Такое быстрое и легкое биодетектирование чрезвычайно важно для пищевой и сельскохозяйственной промышленности, биомедицины и экологии. Статья рассматривается журнале первого квартиля Q1.
Были предложены гидрогели с полиэлектролитной мембраной с конструкцией, подразумевающей способность контролировать образование и, следовательно, толщину и пространственную конфигурацию мембраны в слое гидрогеля с использованием приложенного напряжения. Электроды соединяли с гидрогелем с образованием мембраны. Начальная толщина мембраны составляла 2,42 мм. Затем прикладывали напрядение 5 Вт к системе в течение одного часа. При приложенном напряжении катионы NH4+ и Na+ высвобождались из мембраны и перемещались к катоду, в то время как F- анионы перемещались к аноду. После высвобождения ионов слабо удерживаемые друг с другом полиэлектролиты также начинают расходиться в сторону анода и катода. В результате этих процессов толщина мембраны уменьшается до 1,1 мм. После снятия приложенного напряжения полиэлектролиты и ионы снова начинают образовывать мембрану, в результате чего ее толщина увеличивается. В течение 24 часов мембрана частично восстанавливала свою толщину до 1,83 мм благодаря процессам диффузии полиэлектролита и ионов. Таким образом, обеспечение постоянного дренажа и притока ионов и полиэлектролитов позволяет получить мембраны произвольной толщины и емкости. Различные скорости диффузии в электрод малых ионов и полиионов выводят систему полиэлектролитов из равновесия. Возврат системы в равновесие за счет образования полиэлектролитного комплекса занимает больше времени, так как она не подвергается внешнему стимулированию в виде приложенного напряжения. Таким образом, предложены подходы к залечиванию полиионных мембран. Статья рассматривается журнале первого квартиля Q1.
Достижения в синтезе и хемометрке новых органических соединений произвели революцию в темпах научного прогресса и позволили приблизить понимание функционирования сложных систем. Показываем, что сочетание хирального зондирования на основе электроаналитических методов EGaIn, слабых взаимодействий в гидрогеле и мощных хемометрических аналитик накапливают оптимизированную методологию мультимодальных измерений. Предложенная методика измерения позволяет анализировать энантиомерный состав и концентрацию без трудоемкого и трудоемкого физического разделения. Практичность, высокая точность и скорость такого подхода демонстрируются с помощью L- и D-тирозина и их смесей. Преимущества по сравнению с хроматографическими методами и другими классическими методами идентификации смесей энантиомеров включают простоту работы, увеличение скорости, уменьшение образования отходов, низкую стоимость и возможность одновременного анализа большого количества образцов. Статья приготовлена к отправке в журнал первого квартиля Q1.
Публикации
1. Кухтенко Е.В., Шиловских В.В., Кольцов С.И., Иванов А.С., Николаев К.Г., Андреева Д.В., Скорб Е.В. Periodic Self-Assembly of Poly(ethyleneimine) – Poly(4- styrenesulfonate) Complex Coacervate Membranes ACS Applied Polymer Materials, в издательстве (год публикации - 2022)
2. Лаврентьев Ф.В., Румянцев И.С., Иванов А.С., Шиловских В.В., Орлова О.Ю., Николаев К.Г., Андреева Д.В., Скорб Е.В. Soft Hydrogel Actuator for Fast Machine-Learning-Assisted Bacteria Detection ACS Applied Materials & Interfaces, в издательстве (год публикации - 2022)
3. Паикар А., Новичков А.И., Ганопольский А.И., Смоляк В.А., Суи Х., Кампф Н., Скорб Е.В., Семенов С.Н. Spatiotemporal regulation of hydrogel actuators by autocatalytic reaction networks Advanced Materials, Т. 34, № 13, С. 2106816 (год публикации - 2021) https://doi.org/10.1002/adma.202106816
4. - Робот-химик Первый канал, https://www.1tv.ru/news/2021-12-10/417845-final_kongressa_molodyh_uchenyh_stal_kulminatsiey_goda_nauki_i_tehnologiy_v_rossii (год публикации - )
5. - Профессор Университета ИТМО Екатерина Скорб награждена медалью «Памяти академика Н. М. Эмануэля» itmo.news, https://news.itmo.ru/ru/university_live/achievements/news/12148/ (год публикации - )
6. - Какие тренды существуют в современном образовании и науке? itmo.news, https://news.itmo.ru/ru/official/education/news/12090/?fbclid=IwAR20WE_i1xqfYeKACC9t7MmGB2qrIdkTUF46UAFAp8wOoHexZWZrcrS6WXI (год публикации - )
Аннотация результатов, полученных в 2022 году
В наши дни важность электроники на основе мягких материалов быстро возрастает. Благодаря своим выдающимся свойствам (таким как гибкость и растяжимость) этот тип электрических компонентов может найти потенциальное применение для создания портативной и носимой электроники, биосовместимых устройств. Особое внимание привлекают гидрогели, легированные различными химическими соединениямии, супрамолекулярные сборки на основе гидрогелей, жидкие сплавы в качестве потенциальных электрических компонентов, с возможностью переключения между ними.
На данный момент по проекту опубликовано две статьи в журналах Q1: статья напечатана в Adv. Mater. 2022, 2106816 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/adma.202106816, (с обложкой (outside front cover page)), и статья в ACS Appl. Mater. Interfaces 14 (2022) 7321 https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsami.1c22470. Еще две статьи находятся в редакции журналов Q1, после ответов рецензентам, и поданы в печать один обзор и две статьи.
Таким образом, в 2022 году разработаны следующие новые направления, статьи по которым находятся в издательствах, либо готовятся и будут поданы в печать в ближайшее время.
Часть в подготовленном обзоре посвящена гидрогелям и показаны конкретные примеры использования техники машинного обучения для изучения строение и свойства гидрогелей на молекулярном, микроскопическом и макроскопическом уровнях. Подходы искусственного интеллекта значительно улучшили предсказание свойств материалов, стимулировал прогресс в методологиях моделирования, способных выявлять физические явления, и открыли новые перспективы в разработке и использовании устройств из мягких материалов. По этой причине мы также предоставить руководство по методам машинного обучения и рекомендации по передовым методам работы с данными понимание.
Одна из работ после ответов рецензентам, сейчас в издательстве, так был разработан подход к периодическому формированию полиэлектролитных комплексов посредством иерархической организации типа Лизеганга. Регулировка условий реакции позволяет собирать материалы с настраиваемой пространственно-временной геометрией и устанавливать циклы производства материалов с регулируемой периодичностью. Предлагаемая методика позволяет мембране самособираться при стремлении достичь баланса и самовосстанавливаться после воздействия внешних раздражителей, таких как разность потенциалов и высокий рН. С помощью хронопотенциометрии было продемонстрировано поведение проницаемости для ионов К+ коацерватных мембран. Периодически самособирающиеся коацерватные мембраны могут быть дополнительно интегрированы в новые устройства хранения энергии и интеллектуальные биосовместимые мембраны для бионики, мягких нанороботов, биосенсоров и биокомпьютеров. Статья рассматривается в журнале первого квартиля Q1.
Было обнаружено мемристорное свойство тонкой пленки, образованной на границе раздела эвтектического сплава галлия-индия (eGaIn) и гидрогеля с 0.1М концентрацией Cu2+. Сканирующая электронная микроскопия показывает образование нерастворимой пленки сложного состава и структуры на поверхности эвтектического сплава под фиксированным напряжением (1V). Кроме того, на поверхности этой пленки находятся частицы меди размерностью 5–7 мкм, которые создают неоднородность и мемристивность пленки. Адаптивное поведение и синаптическая пластичность полученной пленки была охарактеризована циклической вольтамперометрией и хроноамперометрией. Исследование пленки в режиме постоянного тока показывает биполярное поведение и непрерывное распределение состояний резистентности, что указывает улучшенное сохранение данных. Полученные результаты дают возможность использования мемристоров на основе eGaIn для создания нейроморфных устройств на гибких носителях. Статья готовится к отправке в журнал первого квартиля Q1.
Подход предсказание состава в многокомпонентных смесях за счет сбора данных вольтамперных характеристик и последующего предсказания нейронной сетью показало свою эффективность в распознавания остатков антибиотиков в молоке. Для сбора электрохимических данных был изготовлен многоэлектродный датчик, включающий медь, никель и углеродное волокно. Химические аспекты процессов, происходящих на поверхности электрода, обсуждались и моделировались с помощью моделирования молекулярного докинга и теории функционала плотности. Предполагалось, что антибиотический отпечаток проявляется как потенциальный дрейф электродов вследствие окислительно-восстановительного распада молекул антибиотика с последующим изменением рН или комплексообразованием с ионами, присутствующими в молоке. Алгоритм повышения градиента показал наибольшую эффективность при обучении модели машинного обучения. Максимальная точность 89–100% достигнута для распознавания 6 классов, в том числе 5 антибиотиков и молока. Разработанный метод может быть внедрен в существующие системы доения на молочных фермах для контроля остаточных концентраций антибиотиков. Статья рассматривается в журнале первого квартиля Q1.
Возможность предсказания свойств полимерных материалов с помощью квантово-химические расчетов показало возможность рассчитать антиоксидантные свойства модифицированного хитозана. В этом исследовании основная цепь хитозана (Cs) была функционализирована 2,2',4,4'-тетрагидроксибензофеноном (THB) с помощью основания Шиффа, связывающего молекулы в повторяющиеся аминогруппы. Была рассчитаны свободные энергии Гиббса отрыва атома водорода от гидроксильных групп Cs и Cs-THB и аминогруппы Cs в водной фазе и для имитации DPPH теста рассчитаны свободные энергии Гиббса реакции отрыва атома водорода радикалом DPPH- в растворе метанола. Было обнаружено, что отрыв атома водорода от аминогруппы Cs является наиболее термодинамически выгодным. Уменьшение свободной энергии Гиббса при отрыве атома водорода от Cs-THB-OH2∙ по сравнению с Cs-THB-OH1∙ связано с образованием водородных связей между гидроксильной группой и кислородом хитозанового кольца. Поскольку водородные связи у фенольных гидроксильных групп в модифицированном хитозане не образуются, полученный материал является более полезным антиоксидантом, чем исходный полифенол. Данный подход квантово-химического моделирования является перспективным и будет иметь прогностическую силу для предсказания новых гибких компонентов для “умных” устройств с заданными свойствами. Статья рассматривается в журнале первого квартиля Q1.
Был предложен подход использования гибких ионоселективных электродов, основанных на постепенном осаждении полиэлектролитов слой за слоем на углеродном волокне, для исследования механизма передачи сигнала через кальциевые каналы в клетках, расположенных на структурах гидроксиапатита в гидрогелях, посредством пространственно распространяющихся волн кальция, натрия и калия. Норадреналин использовался в качестве активатора кальциевых каналов, с целью привести к высвобождению внутриклеточного кальция с последущим изменением количества натрия и калия во внеклеточном пространстве. Для обнаружения ионных всплесков во внеклеточном пространстве был предложин подход, заключающийся в локализации клеток на поверхности самособирающихся гидроксиапатитовых паттернов с последующей фиксацией ионоселективных микроэлектродов паттернах. Таким образом, с помощью электрохимического метода и ионоселективных электродов удалось измерить изменение концентрации ионов во внеклеточном пространстве при клеточном общении, вызванное возникновением ионного тока. Данная работа подчеркивает потенциальное применение гибких сенсорных систем, состоящих из гидрогелей и углеродного волокна для изучения межклеточной коммуникации. Статья рассматривается в журнале первого квартиля Q1.
Публикации
1. Алиев Т.А., Беляев В.Е., Помыткина А.В., Нестеров П.В., Шитяков С.В., Садовничи Р.В., Новиков А.С., Орлова О.Ю., Масалович М.С., Скорб Е.В. The development of an electrochemical sensor for antibiotics in milk based on machine learning algorithms Nature Food (на рецензии), на рецензии (год публикации - 2023)
2. Зырянова П.И., Энтальти М.М., Силин Д., Королев И.С., Николаев К.Г., Козодаев Д.И., Стаутина А.С., Сурменев Р.А., Холкин А.Л., Уласевич С.А., Скорб Е.В. Using hydroxyapatite patterns to study extracellular cell communication ACS Applied Materials & Interfaces (на рецензии), X, XX-XX (год публикации - 2023)
3. Лаврентьев Ф.В., Румянцев И.С., Иванов А.С., Шиловских В.В., Орлова О.Ю., Николаев К.Г., Андреева Д.В., Скорб Е.В. Soft Hydrogel Actuator for Fast Machine-Learning-Assisted Bacteria Detection ACS Applied Materials and Interfaces, 14, 7321−7328 (год публикации - 2022) https://doi.org/10.1021/acsami.1c22470
4. Тамер Т.М., Тантави М.М., Брусевич А., Небалуева А., Новиков А., Москаленко И., Абу-Сери М., Уласевич С., Скорб Е.В. Functionalization of chitosan with poly aromatic hydroxyl molecules for improve its antibacterial and antioxidant properties: practical and theoretical studies International Journal of Biological Macromolecules (на рецензии), XX, XXX (год публикации - 2023)
5. Орлова Т., Пивень А., Дарморов Д., Алиев Т., Разик T. M. T. A., Бойцев А., Графеева Н., Скорб Е. В. Machine learning for soft and liquid molecular materials Digital Discovery (на рецензии), XX, XXX (год публикации - 2023)
6. - В России 8 февраля отмечают День науки Первый канал, - (год публикации - )
7. - Анализ за 15 минут: ученые ИТМО разрабатывают портативное устройство для детектирования антибиотиков, бактерий и вирусов news.itmo, - (год публикации - )
8. - Робот-манипулятор, «волшебные» шахматы и регенерирующая паутина: ИТМО представил новые проекты spbdnevnik, - (год публикации - )
Аннотация результатов, полученных в 2023 году
В современном мире значимость электроники, созданной на основе мягких материалов, стремительно растет. Благодаря своим выдающимся характеристикам, таким как гибкость и растяжимость, эти типы электрических компонентов могут найти потенциальное применение в разработке портативных и носимых устройств, а также в создании биосовместимых устройств. Особое внимание привлекают гидрогели, обогащенные различными химическими соединениями, супрамолекулярные сборки на основе гидрогелей, а также жидкие сплавы в роли потенциальных электрических компонентов с возможностью переключения между ними.
В этом году по проекту было опубликовано 3 статьи в журналах Q1:
- Langmuir (https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.langmuir.3c00822)
- Chem (https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S245192942300428X)
- Molecules (https://www.mdpi.com/1420-3049/28/15/5931?type=check_update&version=2)
Одна обзорная статья принята для публикации в журнале Materials Advances, одна находится на рецензии в журнале Biosensors and Bioelectronics и еще две подготовлены к публикации в журналах Angewandte Chemie и ACS Applied Materials & Interfaces.
Таким образом, в 2023 году были разработаны следующие подходы, результаты которых были опубликованы в журналах.
Был разработан электрохимический биосенсор с использованием аптамеров для обнаружения пестицида глифосата. В рамках работы была создана система анализа, направленная на повышение скорости и точности обнаружения остатков пестицидов с целью минимизации их потенциального воздействия на здоровье человека. Исследование включало использование аптамеров, отобранных методом SELEX, которые были интегрированы в электрохимический биосенсор на основе углеродных волокон. Это обеспечило высокую селективность и чувствительность при обнаружении даже микромолярных концентраций глифосата. Биосенсор демонстрировал высокую селективность при обнаружении других веществ. Электроды из углеродного волокна, созданные с использованием самосборки слой за слоем, обладают возможностью полной автоматизации, что открывает перспективы для создания полностью роботизированных аналитических систем. Все эти результаты указывают на практическую реализацию метода для обнаружения пестицидов в сельском хозяйстве, включая контроль остаточных концентраций глифосата в почве и воде. Статья опубликована в журнале первого квартиля Q1.
Об актуальности электрохимических сенсоров в настоящее время свидетельствует разработка быстрого метода, объединяющего электрохимический анализ с моделями машинного обучения для идентификации и количественного определения содержания бактерий группы кишечной палочки (E. Coli). Исследование представляет платформу на основе жидкого сплава галлия-индия (eGaIn) и гидрогеля, способную идентифицировать концентрации живых бактерий в диапазоне от 10² до 10⁹ КОЕ/мл всего за 30 минут. Множество алгоритмов машинного обучения, включая многослойный перцептрон, градиентный бустинг и случайный лес, были использованы для обеспечения точности идентификации. Результаты исследования демонстрируют высокую точность модели и эффективность метода для быстрого и точного определения содержания E. coli в образцах с использованием современных технологий электрохимического анализа и машинного обучения. Статья находится на рецензии в журнале первого квартиля Q1.
В настоящее время особенно актуален синтез систем и материалов, вдохновленных жизнью, через взаимодействие нелинейных химических реакций, диффузии и фазового разделения жидкость-жидкость. Результаты исследования демонстрирует механизм формирования сложных микроструктур через кинетически контролируемую самосборку, регулируемую химическими реакциями. Исследование также предлагает рациональный дизайн реакционных сетей для регулирования сборки целевых структур. Полученные результаты могут быть ключевыми для создания химических систем, вдохновленных жизнью, и имеют потенциальное значение для понимания пребиотического метаболизма и разработки систем доставки лекарств на нано- и микромасштабах. Статья опубликована в журнале первого квартиля Q1.
В опубликованной нами обзорной статье рассматриваются достижения в использовании диффузии для создания функциональных материалов на основе гидрогелей. Основной акцент делается на различных областях применения, таких как доставка лекарств, регенеративная медицина, ранозаживление, а также создание стимул-отзывных материалов в робототехнике. Статья предоставляет многочисленные примеры использования гидрогелей и обсуждает механизмы диффузии лекарств, подчеркивая их значимость в создании материалов с уникальными свойствами. Литературный обзор целенаправлен на рассмотрение перспектив применения гидрогелей в различных областях, а также на предложение рационального дизайна реакционных сетей для регулирования сборки структур. Статья опубликована в журнале первого квартиля Q1.
Другая обзорная статья посвящена потенциалу двумерных материалов в области возобновляемых источников энергии. Работа раскрывает разнообразные применения, включая солнечные элементы, батареи и суперконденсаторы, и рассматривает также альтернативные области использования, такие как самовосстанавливающиеся покрытия и электрохимическое восстановление углекислого газа. Обзор подчеркивает значимость понимания взаимосвязи структура-свойство в двумерных материалах и обсуждает использование алгоритмов машинного обучения для прогнозирования и оптимизации свойств этих материалов. Статья принята к публикации в журнале первого квартиля Q1.
Проведена обширная работа по синтезу умных 2D-материалов, в основном на гибридной платформе eGaIn и гидрогеле, открывшей перспективы для новых электронных компонентов. Гидрогели разного состава исследовались для создания тонкослойного интерфейса на поверхности eGaIn, образуя нерастворимые оксидные пленки, действующие как электронные компоненты. Вольтамперные характеристики гидрогелей с разными добавками использовались для обучения нейронной сети, предсказывающей состав геля и концентрацию бактерий. Обнаружено мемристорное свойство тонкой пленки на границе eGaIn и гидрогеля с Cu2+, подтвержденное методами микроскопии и спектроскопии. Мемристоры на основе eGaIn обладают адаптивностью и синаптической пластичностью, что открывает возможности для создания нейроморфных устройств на гибких носителях. Полученные результаты делают мемристоры на основе eGaIn перспективными для инновационных электронных компонентов с использованием умных 2D-материалов. Статья подготовлена к отправке в журнал первого квартиля Q1.
Развитие новых органических соединений и хемометрических методов актуализирует электрохимические сенсоры, внедряя революционные изменения в научном прогрессе. Разработан подход с использованием электроаналитических методов на базе eGaIn для определения хиральности и слабых взаимодействий в гидрогеле, интегрируя хемометрические инструменты. Создана оптимизированная методология мультимодальных измерений, эффективно определяющая энантиомерный состав и концентрацию без сложного физического разделения. Метод обеспечивает высокую точность, скорость и простоту использования, анализируя L- и D-тирозин и их смеси. Применение электрохимического анализа, особенно вольтамперометрии с электродом eGaIn, раскрывает новые перспективы для обнаружения энантиомеров, преодолевая электрокинетические ограничения. Использование машинного обучения и глубокого обучения дополнительно расширяет возможности для работы с биологическими и химическими системами. Полученные результаты подчеркивают эффективность электрохимических методов в распознавании энантиомерных соединений и указывают на их потенциал в различных областях науки. Статья подготовлена к отправке в журнал первого квартиля Q1.
Публикации
1. Ганопольский А.И., Михневич Т.А., Пайкар А., Нуткович Б., Пинкас И., Дадош Т., Смит Б.С., Орехов Н., Скорб Е.В., Семенов С.Н. Interplay between autocatalysis and liquid-liquid phase separation produces hierarchical microcompartments Chem, № 9, С. 1-19 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.1016/j.chempr.2023.08.029
2. Кухтенко Е.В., Лаврентьев Ф.В., Шиловских В.В., Зырянова П.И., Кольцов С.И., Иванов А.С., Новиков А.С., Муравьев А., Николаев К.Г., Андреева Д.В., Скорб Е.В. Periodic Self-Assembly of Poly(ethyleneimine) – Poly(4- styrenesulfonate) Complex Coacervate Membranes Polymers, Т. 15, №1,С. 45 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.3390/polym15010045
3. Рухляда К.А., Матыцина В.В., Балдина А.А., Волкова О.О., Козодаев Д.А., Баракова Н.В., Орлова О.Ю., Смирнов Е.А., Скорб Е.В. Universal Method Based on Layer-by-Layer Assembly for Aptamer-Based Sensors for Small-Molecule Detection Langmuir, Т. 39, № 31, С. 10820–10827 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.1021/acs.langmuir.3c00822
4. Тамер Т.М., Тантави М.М., Брусевич А., Небалуева А., Новиков А., Москаленко И., Абу-Сери М., Уласевич С., Скорб Е.В. Functionalization of chitosan with poly aromatic hydroxyl molecules for improve its antibacterial and antioxidant properties: practical and theoretical studies International Journal of Biological Macromolecules, Т. 234, С. 123687 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.1016/j.ijbiomac.2023.123687
5. Лаврентьев Ф.В., Шиловских В.В., Алабушева В.С., Юрова В.Ю., Никитина А.А., Уласевич С.А., Скорб Е.В. Diffusion-Limited Processes in Hydrogels with Chosen Applications from Drug Delivery to Electronic Components Molecules, Т. 28, № 15, С. 5931 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.3390/molecules28155931
6. Никитина А.А., Лаврентьев Ф.В., Юрова В.Ю., Пярниц Д.Ю., Волкова О.О., Скорб Е.В., Щукин Д.Г. Layered nanomaterials for renewable energy generation and storage Materials Advances, - (год публикации - 2023)
7. Орлова Т., Пивень А., Дарморов Д., Алиев Т., Разик T. M. T. A., Бойцев А., Графеева Н., Скорб Е. В. Machine learning for soft and liquid molecular materials Digital Discovery, Т. 2, № 2, С. 298-315 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.1039/D2DD00132B
8. - «Всё происходит без нашего участия»: российские учёные приблизились к разгадке процессов зарождения жизни на Земле Russia Today (RT), - (год публикации - )
9. - Ученые создали нанокапсулы, самоорганизующиеся по принципу "первичного бульона" ТАСС Наука, - (год публикации - )
10. - В Петербурге ученые создали механизм, который раскроет тайну появления жизни на Земле Московский комсомолец, - (год публикации - )
11. - Самособирающаяся система «масло в воде» ПОЛИТ.РУ, - (год публикации - )
12. - САМОСОБИРАЮЩАЯСЯ СИСТЕМА «МАСЛО В ВОДЕ» ПОМОЖЕТ УСОВЕРШЕНСТВОВАТЬ ДОСТАВКУ ЛЕКАРСТВ Научная Россия, - (год публикации - )
13. - Химики научились получать сложные самообразующиеся системы: это поможет в создании искусственной клетки ITMO.News, - (год публикации - )
14. - Самособирающаяся система «масло в воде» поможет усовершенствовать доставку лекарств ПОИСК, - (год публикации - )
15. - Самособирающаяся система «масло в воде» поможет усовершенствовать доставку лекарств InScience, - (год публикации - )
16. - Самособирающаяся система «масло в воде» поможет усовершенствовать доставку лекарств Indicator, - (год публикации - )
17. - Самособирающаяся система «масло в воде» поможет усовершенствовать доставку лекарств MENDELEEV.INFO, - (год публикации - )
18. - В Петербурге создали механизм, раскрывающий тайну появления жизни на Земле МОЙКА78, - (год публикации - )
19. - Ученые создали нанокапсулы, самоорганизующиеся по принципу “первичного бульона” Санкт-Петербург.info, - (год публикации - )
20. - Петербургские ученые выясняют аспекты зарождения жизни на планете Вечерний Санкт-Петербург, - (год публикации - )
21. - Химики научились получать сложные самообразующиеся системы: это поможет в создании искусственной клетки Правительство Санкт-Петербурга. Комитет по науке и высшей школе., - (год публикации - )
22. - БУДУЩЕЕ БИОСИНТЕТИКИ: УЧЕНЫЕ СОЗДАЛИ САМОСОБИРАЮЩУЮСЯ ЭМУЛЬСИЮ Наука.рф, - (год публикации - )
23. - Получена самособирающаяся система, которая усовершенствует доставку лекарств Colab, - (год публикации - )
Возможность практического использования результатов
Результаты исследовательского проекта в области гибкой электроники и мягких материалов имеют потенциал для практического использования в экономике и социальной сфере, особенно в контексте формирования научных и технологических заделов, обеспечивающих экономический рост и социальное развитие Российской Федерации.
Во-первых, разработка умных материалов на основе полиэлектролитных гелей и их взаимодействия с жидкими электродами может привести к созданию новых или усовершенствованию производимой продукции. Эти материалы могут быть использованы в различных отраслях, таких как электроника, медицина, авиационная и автомобильная промышленность, а также в производстве умных устройств и датчиков. Например, разработка устройств с нелинейными реакциями на внешние раздражители может привести к созданию новых гибких электронных устройств с расширенным функционалом, что может найти применение в производстве электроники и медицинских устройств.
Во-вторых, исследования в области гибкой электроники могут способствовать созданию новых или усовершенствованию применяемых технологий. Например, использование методов самосборки для создания электродов и полиэлектролитов, а также контроль набухания и перестройки цепи, может привести к разработке более эффективных и экономически выгодных технологий производства гибких электронных устройств. Это может способствовать развитию инновационных производственных процессов и повышению конкурентоспособности российских технологических компаний. Результаты проекта могут быть практически использованы для создания новых биосенсоров на основе аптамеров в сельском хозяйстве и контроля остаточных концентраций пестицидов, что поможет повысить качество продукции и обеспечить безопасность для здоровья потребителей. Кроме того, разработка стимул-отзывных материалов в мягкой робототехнике и микроробототехнике может быть использована в медицине и других сферах для создания более эффективных роботов.
Кроме того, результаты исследований могут быть использованы для создания новых продуктов и услуг, основанных на инновационных материалах и технологиях. Например, разработка умных материалов, вдохновленных жизнью, может привести к появлению новых продуктов в сфере носимой электроники, медицинских устройств и сенсоров, что может способствовать развитию новых отраслей экономики и созданию новых рыночных сегментов.
Таким образом, результаты исследовательского проекта имеют потенциал для формирования научных и технологических заделов, обеспечивающих экономический рост и социальное развитие Российской Федерации, а также для создания новой или усовершенствования производимой продукции и применяемых технологий.