中山大学周建华、黄璐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

在3D生物打印中，优化打印条件以获得具有设计结构和良好均匀性的支架至关重要。传统的参数优化方法往往依赖于操作者的先备知识和繁琐的优化实验，既费时又费力。此外，随着生物墨水类型的快速增加和制造支架的几何复杂性，这种传统策略可能效果不佳。因此，迫切需要开发用于快速筛选打印条件的有效策略，以促进获得最佳的打印质量。

中山大学周建华教授、黄璐助理教授团队联合哈佛大学医学院Yu Shrike Zhang（张宇）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组成。基于AI-HTPCSS，可以以高通量方式筛选获得均匀的水凝胶结构的印刷条件。结果表明，在优化条件下打印的支架表现出令人满意的机械性能、体外生物学性能，并加速了糖尿病伤口愈合。AI-HTPCSS有望在未来通过3D生物打印技术简化组织工程支架的制造，并提供支持平台技术。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《Advanced Functional Materials》上。

【AI-HTPCSS的构建】

AI-HTPCSS由可编程气动挤压生物打印机和AI辅助图像分析算法组成。可编程气动挤压生物打印机的特点是改进的气体驱动3D生物打印机和分级收集基板。与具有水平表面的传统基板相比，分级收集基板以0.57°的角度倾斜，这使得打印距离参数可以通过简单地沿着坡度方向移动打印头来连续调整，提供了更高的精度，减少了延迟时间。借助可编程气动挤出生物打印机，可以以高通量的方式协同调整三个主要参数（打印压力、喷嘴移动速度和打印距离），在参数不同组合下快速沉积生物油墨。进一步通过AI辅助图像分析算法对沉积在基板上的水凝胶图像进行处理并输出优化的参数，为打印精确匹配相应数字设计的均匀水凝胶支架提供指导。

图1：AI-HTPCSS及图案筛选示意图

图2：AI-HTPCSS硬件配置

【使用AI-HTPCSS筛选印刷参数】

从液滴和线条的图案开始筛选参数。结果表明，墨滴在长打印距离处形成，而线条通常在短打印距离处形成。线形在低速（6-8 mm s -1）下容易受到打印距离的影响，但在采用10 mm s -1的高速时影响较小。为了进一步分析印刷参数对藻酸盐-明胶油墨挤出图案的精确影响，将代表不同条件的挤出水凝胶图像划分为94个子区域，然后使用机器学习网络准确识别每个子区域中的模式状态。根据识别结果，总结模式状态的相图，可高通量筛选打印条件。

图3：使用AI-HTPCSS筛选打印参数

【在优化打印条件下制造3D 水凝胶支架】

基于上面筛选出的打印高保真线的最佳参数，打印了用于伤口敷料的多层水凝胶支架。结果显示，优化的印刷条件下可以获得更高的均匀性，不同线距或图案的支架表现出不同的机械性能。评估了印刷水凝胶支架的压缩模量及其机械稳定性。结果表明，线间距为0和0.8 mm的支架比不平整结构组和间距为1.0和1.2 mm的支架具有更高的抗压模量。

图4：在不同打印条件下制造多层水凝胶支架

【印刷水凝胶支架的体外细胞评价与应用】

暴露于不同浓度的水凝胶浸泡介质的人表皮角质形成细胞在24小时显示>90%的高存活率，细胞形态与对照组相似。暴露于支架的成纤维细胞在第3天和第5天显示>100%的高相对活力，表明支架可以有效地支持细胞的细胞增殖。在不同支架上培养的成纤维细胞层产生划痕，观察到划痕在细胞迁移的作用下逐渐闭合。

图5：打印的水凝胶支架的体外细胞评估

为了评估印刷水凝胶支架对糖尿病伤口愈合的治疗性能，最终进行了体内实验。在每只糖尿病大鼠的背部打一个全层皮肤缺损处，然后用印有不同结构的水凝胶支架覆盖。记录不同敷料的伤口闭合过程。结果发现，水凝胶支架覆盖的伤口比对照组的伤口愈合率更高，未进行任何治疗的对照组在第7天和第14天均表现出更高水平的炎症。

图6：印刷水凝胶支架在大鼠糖尿病伤口愈合中的应用

【小结】

在这项工作中，成功建立了一种AI-HTPCSS，用于快速筛选3D挤出生物打印机和生物材料墨水的给定组合的3D生物打印参数。在筛选出的优化条件的基础上，将具有不同结构的多层网格图案水凝胶支架打印为糖尿病伤口敷料。体外和体内实验表明，线距为0.8 mm的支架和蜘蛛网结构表现出更好的生物学性能，可有效加速糖尿病伤口的愈合。所有这些结果验证了该方法在筛选生物打印条件方面的可行性，表明其在指导制造3D生物打印组织工程支架和可能含有细胞的组织结构方面的潜在价值。

来源：高分子科学前沿

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