AI助力優(yōu)化生物3D打印墨水調(diào)配

來源：EFL生物3D打印與生物制造

三維生物打�。�3DBP）是一項新興的生物制造技術(shù)，其應(yīng)用領(lǐng)域涵蓋生命科學(xué)、組織工程、藥物遞送、食品生物打印及太空應(yīng)用等多個方向。該技術(shù)主要基于工藝原理分為兩大類：噴頭物理沉積（包括擠出式和噴墨式）和光學(xué)成型（如激光輔助、光固化及雙光子聚合）。其中擠出式生物打印因其技術(shù)成熟度、文獻研究深度及商業(yè)化程度而占據(jù)主導(dǎo)地位。適用于生物制造的合成材料、天然材料或其復(fù)合物，必須在可打印性與細胞相容性之間保持精妙平衡。這類被稱為生物墨水（bioinks）的材料因其近乎無限的可調(diào)配性，已成為該領(lǐng)域的核心研究方向。盡管當(dāng)前已有大量研究致力于工藝建模優(yōu)化與新條件探索，但提升工藝效率仍是亟待突破的關(guān)鍵瓶頸。實驗數(shù)據(jù)雖是改進模型的核心基礎(chǔ)，但在預(yù)算與時間的雙重約束下，系統(tǒng)探究各類材料配方、工藝參數(shù)、設(shè)備配置等多元條件仍存在現(xiàn)實困難。

有鑒于此，來自意大利米蘭理工大學(xué)的B M Colosimo團隊通過原位生物打印監(jiān)測技術(shù)，開發(fā)了一套基于遷移學(xué)習(xí)（TL）的資源高效型生物打印建模方法，旨在實現(xiàn)既有知識體系與新實驗條件的有機融合。遷移學(xué)習(xí)作為一種跨相似領(lǐng)域知識遷移的機器學(xué)習(xí)策略，被應(yīng)用于擠出式生物打印的可打印性響應(yīng)建模案例中。相關(guān)研究成果以“Leveraging transfer learning for efficient bioprinting”為題于近期發(fā)表在《Biofabrication》上。

本文要點：
本研究提出了一種專為生物打印過程資源高效建模設(shè)計的遷移學(xué)習(xí)框架。雖然取得的成果尚屬初步，但解決了文獻中提出的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，特別是在數(shù)據(jù)可用性有限的場景下改進工藝建模、優(yōu)化能力及探索新條件等方面。目前生物打印領(lǐng)域主要數(shù)據(jù)障礙可歸納如下：

（1）數(shù)據(jù)規(guī)模：模型訓(xùn)練（尤其是需要海量數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型）必須通過密集的實驗活動或程序來收集數(shù)據(jù)。這會導(dǎo)致嚴(yán)重的材料浪費，無論是用于訓(xùn)練預(yù)測模型還是生物打印中常見的試錯方法。

（2）數(shù)據(jù)成本：實驗需要高昂費用和大量時間，特別是涉及生物細胞負載材料、小眾技術(shù)及極端打印條件時。

（3）數(shù)據(jù)質(zhì)量與可用性：文獻數(shù)據(jù)整合面臨兩大阻礙——數(shù)據(jù)稀缺性（僅不到30%的實驗論文提供數(shù)據(jù)）和不一致性（數(shù)據(jù)集來自不同生物打印機、工藝、平臺和操作協(xié)議）。

文章來源：https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1758-5090/ade62f