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中山大學周建華、黃璐團隊 AFM：人工智能輔助高通量篩選水凝膠結構打印條件，用于加速糖尿病傷口愈合

2022-07-18 來源：高分子科技

優化打印條件以得到具有高幾何均一性的支架在生物3D打印中至關重要。現在，打印具有設計結構的均勻支架依然是具有挑戰性的問題，對打印參數進行優化通常依賴于操作者的先驗知識以及大量繁瑣的驗證試驗。另外，隨著生物墨水種類以及支架幾何結構的復雜性的大量增加，傳統的優化策略可能將滿足不了要求。因此，迫切需要發展一種新的用于快速篩選打印條件的策略，以促進得到最佳的打印條件和產品質量。

近期，中山大學周建華教授、黃璐助理教授生物醫學傳感及微流控技術團隊聯合哈佛大學醫學院Yu Shrike Zhang教授團隊提出了一種人工智能輔助的高通量印刷條件篩選系統（AI-HTPCSS）。該系統由可編程氣動擠壓生物打印機和人工智能輔助圖像分析算法兩部分組成（圖1A）。基于AI-HTPCSS，得到了打印海藻酸鹽-明膠墨水的不同相圖（圖1B、1C）并用于優化生物3D打印參數，其中包括打印壓力、噴嘴移動速度和打印距離。基于優化條件，打印了不同結構的3D網格狀水凝膠支架（圖1D），優化的打印條件下的結果顯示出了良好的與數字模型匹配的一致性，并且對應著更好的機械性能。為了更進一步驗證支架的生物性能，實施了體內與體外實驗，證明了優化條件后打印的支架能加速糖尿病傷口的愈合。

圖1 AI-HTPCSS用于快速篩選優化擠出生物打印條件，對于特定的生物打印機和生物材料墨水組合的的示意圖

在這項工作中提出的AI-HTPCSS為快速篩選某種特定生物打印機和生物材料墨水組合的最佳打印條件提供了一個通用平臺，對3D生物打印組織工程支架和可能負載細胞的組織結構的制造具有指導價值。該工作以題為“Artificial Intelligence-Assisted High-Throughput Screening of Printing Conditions of Hydrogel Architectures for Accelerated Diabetic Wound Healing”發表在《Adv. Funct. Mater.》（Adv Funct Mater 2022, 2201843）上。文章第一作者是中山大學碩士陳柏岐。該研究得到國家自然科學基金委、深圳市科技計劃和中央高校基本科研專項資金的支持。

原文鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202201843

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（責任編輯：xu）

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