HCells高通量多模态心肌细胞功能检测系统是一套集仿生培养、动态监测与定量分析于一体的专业研究平台。系统通过三大核心模块的协同工作，实现对心肌细胞兴奋-收缩耦联过程的多参数定量检测：可调控刚度的水凝胶培养模块可模拟从正常到病变心肌组织的刚性环境；高分辨率显微成像模块实时捕捉细胞在动态培养过程中的形态与功能变化；高通量数据采集和自动化分析模块则对获取的牵引力、钙瞬变和肌节运动数据进行深度挖掘与关联分析。平台采用灵活的模块化架构设计，用户可根据具体研究需求进行个性化配置。除基础模块外，可选配高精度电刺激系统模拟不同电生理状态、温控孵育系统维持细胞活性，或离体灌流装置实现更接近生理条件的研究。这种可扩展的设计理念使系统能够适应从基础机制探索到药物筛选等不同研究场景的需求，为心血管疾病研究、药物安全性评价及再生医学等领域提供高度定制化的解决方案。
HCells系统的图案化水凝胶3D培养模块通过仿生工程构建了高度拟真的心肌细胞微环境。基于可调控的水凝胶材料体系，该模块能够精确模拟心肌组织从生理到病理状态的力学特性，弹性模量可在2-50kPa范围内连续调节。其三维微结构设计模拟天然心肌组织的定向排布特征，结合优化的生物界面特性，为心肌细胞提供理想的生长环境。这种仿生培养体系不仅能长期维持细胞功能，更能真实再现心肌细胞与细胞外基质的力学相互作用，为心脏疾病机制研究和新药开发提供可靠的体外实验平台。
HCells系统集成多模态显微成像解决方案，采用科研级显微镜平台与高性能科学相机组合，为心肌细胞功能研究提供可靠的观测能力。该系统可实现细胞层面的高分辨率成像，支持对心肌细胞收缩动态、钙信号传导等关键生理过程的观测分析。通过优化的光学系统与图像采集方案，该系统能够清晰捕捉心肌细胞在兴奋-收缩耦联过程中的形态与功能变化，为相关机制研究提供重要的实验数据支持。
HCells系统自动化数据采集和分析模块是专为心肌细胞功能研究开发的新一代智能分析平台，集成了前沿的图像处理技术和人工智能算法。该模块通过高精度的运动追踪技术，能够全面解析心肌细胞的力学特性变化，包括收缩力动态、位移特征等关键参数。基于智能化的图像识别技术，模块可自动捕捉并量化钙信号传导过程与肌节运动模式，实现多维度功能参数的同步监测与综合分析。模块采用自适应学习算法，能够根据不同实验条件自动优化分析流程，确保数据处理的准确性和可重复性。通过与HCells系统硬件平台的无缝对接，构建了从实时数据采集、智能分析到结果输出的全流程解决方案。系统支持大数据量的并行处理，显著提升了科研效率，同时提供直观的可视化界面，便于研究人员深入分析实验结果。该模块的智能化分析能力为心肌细胞功能研究提供了强有力的技术支持，特别适用于药物心脏安全性评估、疾病机制研究以及个性化医疗等前沿领域。
HCells系统提供专业化的选配模块，支持根据实验需求灵活扩展。可选配高精度电刺激模块，实现心肌细胞电生理特性的精准调控；恒温孵育模块为长时间实验提供稳定的培养环境；改良版Langendorff离体心脏灌流系统则可模拟在体心脏的生理状态。系统还支持扩展多模态成像组件等专业设备，用户可自由组合构建个性化实验平台。这种模块化设计使HCells系统能适应从基础研究到药物开发等不同需求，为心血管研究提供全面的技术支持。
本研究展示了现代心肌细胞功能分析平台在遗传性心肌病机制研究中的强大应用价值。研究人员将4例携带GATA4-G296S突变的先天性心脏病患者和4例健康对照的皮肤成纤维细胞重编程为诱导多能干细胞（iPSCs），并在模拟人体心肌微环境（10kPa刚度）的条件下将其分化为心肌细胞（iPSC-CMs）。通过高精度心肌细胞功能分析平台的多模态检测技术，研究人员不仅定量评估了心肌细胞的收缩力学特性，还同步监测了钙信号转导动态，实现了对兴奋-收缩耦联全过程的系统分析。研究结果显示，GATA4-G296S突变导致心肌细胞收缩力显著降低约35%，钙瞬变幅值下降42%，并伴有明显的电-机械耦联效率受损。这些发现不仅揭示了GATA4突变导致心脏发育缺陷和心肌功能障碍的分子机制，更凸显了现代心肌细胞功能分析平台在基础研究与临床转化中的关键作用——其高灵敏度、多参数同步检测能力可精准捕捉心肌细胞的细微功能异常，为遗传性心脏疾病的机制解析、药物筛选和个性化治疗提供了强有力的技术支撑。该研究成果已发表于《Cell》期刊，为后续研究建立了重要的方法学参考。
在这项针对肥厚型心肌病致病机制的重要研究中，研究人员采用CRISPR/Cas9基因编辑技术在hiPSC中精准引入了MYH7基因的P710R突变，成功建立了疾病模型。通过细胞力学分析技术，研究团队系统评估了该突变对心肌细胞机械功能的全面影响。实验数据明确显示，携带P710R突变的hiPSC-CMs表现出显著的力学功能异常：不仅产生的峰值收缩力较野生型细胞提高了约50%，收缩持续时间也明显延长了30-40%。值得注意的是，即便在将收缩力标准化为细胞面积后，这种力学增强效应仍然显著存在，表明突变直接影响了心肌细胞的内在收缩特性。此外，该研究还发现P710R突变导致心肌细胞尺寸显著增大，这一表型与临床肥厚型心肌病的病理特征高度一致。这些发现不仅证实了MYH7突变通过改变心肌细胞力学特性参与疾病发生，也凸显了细胞力学分析在心血管疾病研究中的关键价值。该研究所采用的定量化分析平台能够精确测量心肌细胞的动态收缩力、收缩-舒张动力学以及形态学参数，为揭示基因突变如何影响心肌细胞机械功能提供了可靠的研究手段。这种基于hiPSC-CMs的力学功能分析体系，不仅适用于致病机制研究，还可为心肌病药物筛选和疗效评估提供重要的技术支撑，展现出在心血管研究领域的广泛应用前景。
在这项研究中，研究人员采用牵引力显微镜（TFM）技术系统评估了氧化锌纳米颗粒（ZnO NPs）对气道平滑肌细胞（ASMCs）收缩功能的动态影响。实验结果表明，低浓度（0.1 μg/mL）的ZnO NPs暴露可显著增强ASMCs的收缩力，而随着浓度升高，收缩力呈现剂量依赖性下降趋势。这种双相效应提示ZnO NPs可能通过改变细胞骨架重组或钙信号通路来调节平滑肌的机械响应。该研究所采用的细胞力学分析技术能够精确量化纳米材料暴露下ASMCs的实时收缩力变化，为评估工程纳米颗粒的呼吸系统生物力学毒性提供了可靠的研究手段。这种基于活细胞力学检测的分析体系，不仅适用于纳米颗粒安全评估，还可用于研究空气污染物、药物或基因修饰对气道平滑肌功能的调控机制，为呼吸系统疾病研究和药物开发提供重要的技术支撑。
在这项针对吸烟相关肺血管病变的研究中，研究人员通过牵引力显微镜（TFM）技术系统评估了香烟烟雾提取物（CSE）对肺动脉平滑肌细胞（PASMCs）收缩功能的直接影响。实验数据表明，CSE暴露显著降低了PASMCs的收缩力生成能力，这一发现为解释吸烟导致的肺血管功能异常提供了重要的力学机制依据。该研究采用的细胞力学分析技术能够精确量化环境刺激（如香烟烟雾）对血管平滑肌机械功能的动态影响，为研究COPD等呼吸系统疾病的血管重塑机制提供了可靠的研究手段。这种基于活细胞力学检测的分析体系，不仅适用于评估吸烟对肺循环系统的病理影响，还可用于研究空气污染物、药物干预或基因修饰对血管平滑肌功能的调控作用，为呼吸-循环系统疾病的机制研究和治疗策略开发提供了重要的技术支撑。
在这项关于近视发病机制的重要研究中，研究人员利用牵引力显微镜（TFM）技术系统研究了近视发展过程中角膜细胞力学特性的动态变化。通过建立经典近视模型，研究团队发现近视状态下角膜细胞产生的牵引力显著高于正常细胞，而当近视状态恢复后，这种力学异常也随之消失，恢复到正常水平。这一突破性发现揭示了角膜细胞力学特性改变与近视发展的直接关联。该研究所采用的细胞力学分析技术能够精确量化角膜细胞在不同生理病理状态下的牵引力变化，为研究近视等眼科疾病的发病机制提供了全新的研究视角。这种基于活细胞力学检测的分析体系具有以下突出优势：1）可动态监测疾病发展过程中细胞力学特性的演变；2）能灵敏捕捉疾病治疗后的细胞功能恢复情况；3）为眼科疾病的早期诊断和治疗效果评估提供客观的力学指标。这种技术平台不仅适用于近视机制研究，还可广泛应用于青光眼、圆锥角膜等其他眼科疾病的病理机制探索和药物筛选。
在这项关于中性粒细胞迁移机制的重要研究中，研究人员系统探究了基质刚度对中性粒细胞力学行为的影响。通过细胞力学分析技术，研究团队发现中性粒细胞在不同硬度基质上展现出显著差异的力学特性和迁移模式：在较硬基质上，细胞产生更大的牵引力，移动速度较慢但方向更持久；而在较软基质上，细胞移动更快但方向变化更频繁。值得注意的是，研究还揭示了中性粒细胞牵引力的空间分布特征，即牵引力始终位于细胞后部，这一发现为理解免疫细胞迁移的力学机制提供了新的见解。该研究采用的细胞力学分析平台能够精确量化中性粒细胞在复杂微环境中的三维力学行为，包括迁移轨迹、速度、方向持久性以及牵引力分布等关键参数。这种高精度的力学检测技术具有以下突出优势：1）可实时监测细胞在模拟生理环境中的动态力学响应；2）能准确解析细胞与细胞外基质的力学相互作用；3）为研究免疫细胞迁移的调控机制提供定量化的研究手段。这种技术平台不仅适用于中性粒细胞研究，还可广泛应用于其他免疫细胞的迁移机制探索，为炎症反应、免疫应答等生理病理过程的深入研究提供重要的技术支撑。
【1】. Y. S. Ang, R. N. Rivas, A. J. S. Ribeiro, R. Srivas, J. Rivera, N. R. Stone, K. Pratt, T. M. A. Mohamed, J. D. Fu, C. I. Spencer, N. D. Tippens, M. Li, A. Narasimha, E. Radzinsky, A. J. Moon-Grady, H. Yu, B. L. Pruitt, M. P. Snyder and D. Srivastava, Cell, 2016, 167, 1734-1749.e1722.
【2】. A. S. Vander Roest, C. Liu, M. M. Morck, K. B. Kooiker, G. Jung, D. Song, A. Dawood, A. Jhingran, G. Pardon, S. Ranjbarvaziri, G. Fajardo, M. Zhao, K. S. Campbell, B. L. Pruitt, J. A. Spudich, K. M. Ruppel and D. Bernstein, Proc Natl Acad Sci U S A, 2021, 118.
【3】. F. Lin, H. Zhang, J. Huang and C. Xiong, Ann Biomed Eng, 2018, 46, 2000-2011.
【4】. J. Sevilla-Montero, D. Labrousse-Arias, C. Fernández-Pérez, L. Fernández-Blanco, B. Barreira, G. Mondéjar-Parreño, E. Alfaro-Arnedo, I. P. López, S. Pérez-Rial, G. Peces-Barba, J. G. Pichel, V. I. Peinado, Á. Cogolludo and M. J. Calzada, Am J Respir Crit Care Med, 2021, 203, 1290-1305.
【5】. Y. Xin, B. S. Kang, Y. P. Zheng, S. W. Shan, C. S. Kee and Y. Tan, Biophys J, 2021, 120, 3498-3507.
【6】. P. W. Oakes, D. C. Patel, N. A. Morin, D. P. Zitterbart, B. Fabry, J. S. Reichner and J. X. Tang, Blood, 2009, 114, 1387-1395.
