神经形态计算被公认为突破传统计算架构能效瓶颈、迈向低功耗类脑智能的关键路径；然而，如何让固态器件摆脱以电子为唯一信息载体的局限，像生物突触一样直接感知、响应并编码化学信号，始终是该领域悬而未决的核心难题。针对这一挑战，我校化科院王琛教授团队将可编程 DNA 纳米通道与磷脂仿生界面融合于坚固的固态纳流控平台，将复杂的神经化学输入转化为可调谐、可由化学信号精准编程的突触可塑性，为下一代化学感知型脑机接口与类脑计算硬件开辟了全新路径。相关成果以 "Biomimetic Nanofluidic Synapse with Programmable DNA Ion Gating for Neuromorphic Sensing and Computing" 为题，在线发表于国际化学领域顶级期刊《Journal of the American Chemical Society》。

图1. DNA工程化纳米流体突触的设计及工作原理示意图

团队创新性地构建了嵌入 DNA 纳米通道的磷脂/氧化铝（DPAM）纳流控系统：通过 DNA 序列编程，可针对谷氨酸、多巴胺、5 - 羟色胺等多种神经递质实现“即插即用”的适配扩展；通过系统调变 DNA 通道孔径，可精确定制离子输运动力学与器件灵敏度；借助非线性离子电流整流精准调控跨膜钙离子通量，实现了高精度化学识别与动态离子神经形态功能的高度耦合。通过谷氨酸浓度的化学调控，器件实现了短时记忆向长时记忆的可逆转变，支持可控的写入 — 擦除操作，并在 3×3 器件阵列上生动再现了 "记忆越深、遗忘越慢" 的人脑式遗忘规律。

图2. 基于谷氨酸介导的神经形态计算

该平台打通了 "化学识别-离子门控-神经形态计算" 的完整链条，将分子识别事件直接转化为离子电导的动态调控，实现了对生化信号直接、高特异性的处理，在神经递质传感、类脑计算以及化学感知型脑机接口和智能生物传感等前沿领域展现出广阔应用前景，为弥合化学世界与智能计算之间的鸿沟提供了全新的物质基础与技术范式。

我校化科院博士生王丽娜和青年教师王瑾为论文的共同一作，王琛为通讯作者。该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金等项目的支持。