MIT 与米兰理工大学联合开发了一款模块化、打印器通用的低成本 AI 监控平台，用于 3D 生物打印。该系统通过数字显微镜实时采集组织打印图像，结合人工智能分析与设计模型比对，快速发现打印缺陷，提高组织可重复性，降低材料浪费。平台成本低于500美元，可适配任意标准 3D 生物打印机，为智能化自动打印复杂组织奠定基础。此技术将推动组织工程、再生医学及疾病研究发展，同时提升打印效率与可持续性。
麻省理工学院（MIT）和米兰理工大学的研究人员开发了一种低成本、由人工智能驱动的 3D 生物打印监控平台，该平台能够提高组织打印的可重复性、减少材料浪费，并为复杂生物结构的智能化、自动化制造奠定基础。
“当前的 3D 生物打印方法存在的一个主要缺陷是，它们没有整合过程控制方法来限制打印组织中的缺陷，”麻省理工学院机械工程助理教授、组织工程 Eugene Bell 职业发展讲席教授 Ritu Raman 表示，“引入过程控制可以提高组织间的可重复性并增强资源利用效率。鉴于现有的 3D 生物打印工具种类繁多，非常有必要开发模块化、高效且易于获取的过程优化技术。”
Raman 与米兰理工大学的 Bianca Colosimo 教授合作，创建了一个能够实现智能化生物打印的平台。Colosimo 表示：“人工智能和数据挖掘已经在重塑我们的日常生活，它们在新兴的 3D 生物打印领域以及制造业中的影响将更加深远。”
数字显微镜：模块化、AI 驱动的实时优化
他们最近在《Device》期刊上发表的论文介绍了一种模块化、低成本、与打印机无关的监控技术。该方法使用数字显微镜在打印过程中捕获组织的高分辨率图像，并通过人工智能实时分析，与设计模型进行对比。
Raman 表示：“这种方法使我们能够快速识别打印缺陷，例如过量或不足的生物墨水沉积，从而帮助我们为各种不同材料确定最佳打印参数。该方法成本低（不到 500 美元）、可扩展、适应性强，并且可以在任何标准 3D 生物打印机上实施。”
在麻省理工学院，该监控平台已经集成到 The SHED 的 3D 生物打印设施中。Raman 补充道：“在麻省理工学院之外，这项研究为提高可重复性、改善可持续性以及实现组织工程自动化提供了切实可行的途径。这项研究可以通过提升我们制造的组织质量，对研究和治疗严重伤害及疾病产生积极影响。”
3D 生物打印的进展
整个生物打印领域的进展也在加速。例如，由荷兰乌得勒支大学及其附属的乌得勒支大学医学中心（UMC Utrecht）领导的 Riccardo Levato 教授团队开发了一种将计算机视觉与体积打印相结合的 3D 打印机。该系统名为 GRACE（生成式、自适应、上下文感知 3D 打印），已在《Nature》上发表，其目标是提高打印组织中的细胞存活率和功能性。
此外，瑞士生物技术公司 TissueLabs 推出了面向先进组织应用的下一代生物打印机 TissuePro。在其早期平台 TissueStart 的基础上，TissuePro 提供了更高精度的多材料打印、改进的自动化功能以及更大的灵活性，以支持再生医学、疾病模型研究，甚至软体机器人领域的工作。
欧盟资助的 Keratoprinter 项目正在针对另一项紧迫的医疗需求：全球角膜捐赠短缺。该项目正在开发一种能够打印全厚度、符合患者定制的弯曲人类角膜的 3D 生物打印系统。该项目计划为期 42 个月，汇集来自五个国家的九个合作伙伴，涵盖生物材料、光学及生物制造专业领域。由德国弗劳恩霍夫应用聚合物研究所（Fraunhofer IAP）协调，并在 Horizon Europe 框架下资助，于 2023 年 1 月启动，目标是在优先考虑可持续性和可及性的同时，为数百万患者恢复视力。
