Este artículo presenta una versión mejorada y traducida del estudio sobre la fabricación automatizada de redes de polímeros sensibles al pH mediante control microfluídico adaptativo. La propuesta central es el sistema Adaptive Microfluidic Network Assembler AMNA, una plataforma que integra control microfluídico, monitorización en tiempo real e inteligencia artificial para fabricar redes poliméricas pH-sensibles de manera reproducible y escalable.

Introducción y motivación: Las redes poliméricas sensibles al pH son materiales clave en aplicaciones como administración de fármacos, biosensores y ingeniería de tejidos. Los métodos tradicionales, basados en ajustes manuales de dispositivos microfluídicos, presentan limitaciones de reproducibilidad y escalabilidad. AMNA automatiza la síntesis dentro de canales microfluídicos, empleando retroalimentación en tiempo real y algoritmos de aprendizaje por refuerzo para optimizar arquitectura y funcionalidad del material.

Química polimérica y sensibilidad al pH: El material base es una copolímero de polyNIPAM modificado con ácido metacrílico MAA, pNIPAM-co-MAA, diseñado para responder en el rango de pH 5.0 a 8.0. La polimerización por radicales libres se realiza con persulfato de potasio como iniciador y una relación molar PNIPAM:MAA controlada de 9:1. Se caracterizó la temperatura crítica de micelización mediante dispersión de luz dinámica para garantizar estabilidad y comportamiento termosensible complementario a la sensibilidad al pH.

Fabricación del dispositivo microfluídico: Los chips se fabrican en PDMS mediante soft lithography usando SU-8 sobre oblea de silicio como molde maestro. Tras el curado el PDMS se plasma y se enlaza a un sustrato de vidrio, obteniéndose canales cerrados con secciones típicas de 100µm por 100µm, adecuados para control preciso de mezclas y formación de redes.

Arquitectura del sistema AMNA: AMNA está compuesto por tres módulos funcionales: unidad de control microfluídico MCU, sistema de monitorización en tiempo real RTMS y algoritmo de control adaptativo ACA. El MCU regula caudales mediante bombas de jeringa y microválvulas. El RTMS captura imágenes por microscopía en campo claro con contraste por tinción fluorescente (por ejemplo Rhodamine B) y calcula densidad de red promediando valores de pixel en regiones de interés ROI. El ACA emplea un agente de aprendizaje por refuerzo basado en Q-learning que ajusta caudales y concentraciones en función de la retroalimentación para maximizar homogeneidad y capacidad de respuesta al pH.

Función de recompensa y métricas: La función de recompensa combina dos métricas principales: homogeneidad H definida como la desviación estándar de intensidad de píxeles entre ROIs (a minimizar) y respuesta R medida como el cambio relativo de densidad de red en 5 minutos tras un salto de pH de 6.0 a 7.0 (a maximizar). Reward(s) = a * 1/H + b * R con a = 0.6 y b = 0.4 según calibración experimental previa. El agente Q-learning usa tasa de aprendizaje 0.1 y factor de descuento 0.9 y alcanzó convergencia hacia políticas óptimas en alrededor de 500 iteraciones en los ensayos reportados.

Procedimiento experimental: Con parámetros iniciales preconfigurados, AMNA ejecuta iteraciones de fabricación ajustando dinámicamente caudal y concentración. Tras la síntesis, las redes se someten a variaciones de pH 5.0, 6.0, 7.0 y 8.0 para monitorizar comportamiento de hinchamiento mediante el RTMS. Se calcularon métricas comparativas frente a redes fabricadas manualmente.

Resultados principales: La homogeneidad medida se redujo de H = 0.16 ± 0.04 con fabricación manual a H = 0.08 ± 0.02 con AMNA, equivalente a un 50 por ciento menos de no uniformidad. La respuesta al pH mejoró 1.5 veces; el cambio volumétrico medio en la transición 6.0 a 7.0 alcanzó ?V% = 35% ± 5% con AMNA frente a 23% ± 4% en métodos manuales. El agente aprendió a estabilizar parámetros típicos alrededor de 2.5 µl/min y concentración de 1 mg/ml como política óptima en las condiciones estudiadas.

Robustez del aprendizaje y análisis de imágenes: El perfil de convergencia Q-learning mostró una estabilización consistente del valor de recompensa tras ~500 iteraciones, validando la estrategia de control adaptativo. El pipeline de análisis de imágenes empleado alcanzó una eficiencia de segmentación del 88 por ciento en pruebas adicionales, demostrando que la monitorización basada en visión es adecuada para guiar la optimización.

Implicaciones prácticas: La mejora en homogeneidad y respuesta se traduce en liberación de fármacos más uniforme y sensores más sensibles y reproducibles. AMNA facilita la producción repetible de redes con propiedades definidas, acelerando tanto investigación como escalado hacia aplicaciones industriales y clínicas. La combinación de microfluídica, automatización y aprendizaje automático permite adaptar rápidamente formulaciones y geometrías según requisitos específicos.

Escalabilidad y hoja de ruta: A corto plazo se propone la integración con plataformas microfluídicas de alto rendimiento y automatización de análisis de precursores. A medio plazo, ofrecer servicios remotos y fabricación bajo demanda en la nube y ampliar la compatibilidad con hidrogeles y elastómeros sensibles a otros estímulos. A largo plazo, integrar robots para pruebas automatizadas y ensamblado en dispositivos finales.

Contribución técnica: AMNA demuestra cómo cerrar el lazo de control entre monitorización y aprendizaje mejora métricas materiales clave. El resultado ofrece un modelo replicable para otras síntesis automatizadas y sistemas de materiales inteligentes que requieren control fino y repetible.

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Conclusión: La fabricación automatizada de redes pH-sensibles mediante control microfluídico adaptativo representa un avance relevante para materiales responsivos. AMNA demuestra que la sinergia entre microfluídica, monitorización óptica y algoritmos de aprendizaje por refuerzo mejora significativamente homogeneidad y sensibilidad del material. Empresas tecnológicas como Q2BSTUDIO están preparadas para acompañar la adopción de estas plataformas, integrando software a medida, soluciones cloud y técnicas de inteligencia artificial que permiten llevar prototipos a producción con garantías de seguridad y eficiencia.

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