AI助力優(yōu)化生物3D打印墨水調(diào)配

來(lái)源：EFL生物3D打印與生物制造

三維生物打印（3DBP）是一項(xiàng)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(gè)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(xiàn)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(xì)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(wú)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(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)雖是改進(jìn)模型的核心基礎(chǔ)，但在預(yù)算與時(shí)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(shí)困難。

有鑒于此，來(lái)自意大利米蘭理工大學(xué)的B M Colosimo團(tuán)隊(duì)通過(guò)原位生物打印監(jiān)測(cè)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(shí)現(xiàn)既有知識(shí)體系與新實(shí)驗(yàn)條件的有機(jī)融合。遷移學(xué)習(xí)作為一種跨相似領(lǐng)域知識(shí)遷移的機(jī)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(diǎn)：
本研究提出了一種專為生物打印過(guò)程資源高效建模設(shè)計(jì)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(xiàn)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(chǎng)景下改進(jìn)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(guò)密集的實(shí)驗(yàn)活動(dòng)或程序來(lái)收集數(shù)據(jù)。這會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的材料浪費(fèi)，無(wú)論是用于訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型還是生物打印中常見的試錯(cuò)方法。

（2）數(shù)據(jù)成本：實(shí)驗(yàn)需要高昂費(fèi)用和大量時(shí)間，特別是涉及生物細(xì)胞負(fù)載材料、小眾技術(shù)及極端打印條件時(shí)。

（3）數(shù)據(jù)質(zhì)量與可用性：文獻(xiàn)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(shí)驗(yàn)論文提供數(shù)據(jù)）和不一致性（數(shù)據(jù)集來(lái)自不同生物打印機(jī)、工藝、平臺(tái)和操作協(xié)議）。

文章來(lái)源：https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1758-5090/ade62f