中山大学周建华、黄璐团队 AFM：人工智能辅助高通量筛选水凝胶结构打印条件，用于加速糖尿病伤口愈合

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优化打印条件以得到具有高几何均一性的支架在生物3D打印中至关重要。现在，打印具有设计结构的均匀支架依然是具有挑战性的问题，对打印参数进行优化通常依赖于操作者的先验知识以及大量繁琐的验证试验。另外，随着生物墨水种类以及支架几何结构的复杂性的大量增加，传统的优化策略可能将满足不了要求。因此，迫切需要发展一种新的用于快速筛选打印条件的策略，以促进得到最佳的打印条件和产品质量。

近期，中山大学周建华教授、黄璐助理教授生物医学传感及微流控技术团队联合哈佛大学医学院Yu Shrike Zhang教授团队提出了一种人工智能辅助的高通量印刷条件筛选系统（AI-HTPCSS）。该系统由可编程气动挤压生物打印机和人工智能辅助图像分析算法两部分组成（图1A）。基于AI-HTPCSS，得到了打印海藻酸盐-明胶墨水的不同相图（图1B、1C）并用于优化生物3D打印参数，其中包括打印压力、喷嘴移动速度和打印距离。基于优化条件，打印了不同结构的3D网格状水凝胶支架（图1D），优化的打印条件下的结果显示出了良好的与数字模型匹配的一致性，并且对应着更好的机械性能。为了更进一步验证支架的生物性能，实施了体内与体外实验，证明了优化条件后打印的支架能加速糖尿病伤口的愈合。

图1 AI-HTPCSS用于快速筛选优化挤出生物打印条件，对于特定的生物打印机和生物材料墨水组合的的示意图

在这项工作中提出的AI-HTPCSS为快速筛选某种特定生物打印机和生物材料墨水组合的最佳打印条件提供了一个通用平台，对3D生物打印组织工程支架和可能负载细胞的组织结构的制造具有指导价值。该工作以题为“Artificial Intelligence-Assisted High-Throughput Screening of Printing Conditions of Hydrogel Architectures for Accelerated Diabetic Wound Healing”发表在《Adv. Funct. Mater.》（Adv Funct Mater 2022, 2201843）上。文章第一作者是中山大学硕士陈柏岐。该研究得到国家自然科学基金委、深圳市科技计划和中央高校基本科研专项资金的支持。

原文链接：

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202201843

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