將機(jī)器學(xué)習(xí)與3D生物打印相結(jié)合以快速跟蹤優(yōu)化擠出打印

來源：生物打印與再生工程

許多與生物墨水特性,、打印參數(shù)和打印后固化相關(guān)的因素在打印過程的優(yōu)化中發(fā)揮著重要作用,。盡管目前對(duì)可打印性的定性評(píng)估已經(jīng)進(jìn)行了大量研究,，但很少有關(guān)于評(píng)估可打印性的定量方法的研究,。來自澳大利亞University of Wollongong和Deakin University的團(tuán)隊(duì)在Applied Materials Today雜志上發(fā)表題為“Coupling machine learning with 3D bioprinting to fast track optimisation of extrusion printing”的文章,，該研究探索了機(jī)器學(xué)習(xí)作為一種新穎的工具來定量評(píng)估可打印性并快速跟蹤優(yōu)化擠出打印以實(shí)現(xiàn)可重復(fù)的3D支架構(gòu)建的方法,。

背景介紹
生物墨水是生物打印過程的基本組成部分,，可作為細(xì)胞和生長因子的傳遞介質(zhì)，是打印后細(xì)胞粘附,、增殖和茁壯成長的支持材料,。在保持細(xì)胞相容性的同時(shí)，理想的生物墨水應(yīng)具備兩個(gè)關(guān)鍵的物理特性：“可打印性”以形成完整的 3D 結(jié)構(gòu),，以及“機(jī)械穩(wěn)定性”以實(shí)現(xiàn)打印結(jié)構(gòu)的良好形狀保真度,。因此，通過 3D 打印生物墨水在其擠出過程中應(yīng)優(yōu)選采用具有合理可打印性的流體性質(zhì),。與物理化學(xué)性質(zhì),、打印參數(shù)和打印后固化相關(guān)的眾多因素在任何生物墨水的可打印性優(yōu)化中都發(fā)揮著重要作用（圖 1）,。生物墨水的流變學(xué)主要取決于其粘彈性和剪切行為，而后者又極大地依賴于墨水的濃度配方,。此外,，生物墨水的可擠出性和擠出均勻性也有助于可打印性。除了生物墨水的物理特性外,，3D 打印機(jī)的溫度噴嘴直徑,、噴嘴類型、打印頭速度和平臺(tái)溫度都可以提高可打印性,。

微調(diào)如此眾多的變量以完成可重復(fù)打印的 3D 支架是一個(gè)枯燥乏味且耗時(shí)的過程,，當(dāng)前研究人員主要依靠反復(fù)試驗(yàn)來實(shí)現(xiàn)。因此,，越來越需要一種快速的方法來評(píng)估和優(yōu)化生物墨水的可打印性�,，F(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)方法為這一問題提供了思路，可以用最少的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)黑盒函數(shù)進(jìn)行建模,，因而這種方法越來越多地應(yīng)用于新材料和工藝的有效設(shè)計(jì),。

本研究提出了一種基于貝葉斯優(yōu)化 (BO) 的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，以實(shí)現(xiàn)以最少的實(shí)驗(yàn)找到最佳參數(shù)的目標(biāo),。這種耦合貝葉斯優(yōu)化可加速用于擠出打印的生物墨水的可打印性優(yōu)化,。本文選擇一系列濃度的甲基丙烯酰明膠 (GelMA) 和 GelMA/甲基丙烯酰透明質(zhì)酸(HAMA) 作為優(yōu)化的示例。

圖1 生物墨水的物理化學(xué)特性,、打印參數(shù)和打印后穩(wěn)定性在實(shí)現(xiàn)良好的3D打印結(jié)構(gòu)方面起著重要作用

材料和方法
1.材料
材料方面,，研究者使用 EnvisionTEC 3D Bioplotter (GmbH Germany) 進(jìn)行擠出打印制造了具有 500 μm 寬度股線和 130 μm 拼接的晶格結(jié)構(gòu)（10 × 10 × 2.5 mm）。研究所使用的生物墨水配比分別為：10%(w/v) GelMA,、7.5% (w/v) GelMA 和 5% (w/v) GelMA,；10:2% (w/v) GelMA/HAMA，7.5:2 % (w/v) GelMA/HAMA 和 5:2% (w/v) GelMA/HAMA,，涵蓋了從低,、中到高的廣泛粘度范圍。每層沉積后,，20 秒的紫外線照射用于交聯(lián)生物墨水,。

2.算法
算法方面，研究者構(gòu)建了基于貝葉斯優(yōu)化器的“黑盒系統(tǒng)”框架研究了生物墨水儲(chǔ)存溫度,、壓力,、打印頭速度和平臺(tái)溫度一系列參數(shù)對(duì)可打印性的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果會(huì)反饋給實(shí)驗(yàn)者,，實(shí)驗(yàn)者然后使用推薦的設(shè)置進(jìn)行打印機(jī)測(cè)試并對(duì)性能進(jìn)行評(píng)分,，然后將這些結(jié)果反饋到優(yōu)化器中，反復(fù)迭代直到達(dá)到最佳打印效果,。

圖2 貝葉斯優(yōu)化框架

該框架首先為貝葉斯優(yōu)化器提供一組隨機(jī)的可變生物墨水組合配比和打印機(jī)設(shè)置（生物墨水儲(chǔ)存溫度,、壓力、打印頭速度和平臺(tái)溫度）,，以及基于長絲形成和層堆疊性能的相關(guān)打印分?jǐn)?shù),。該系統(tǒng)是一個(gè)包含輸入變量和輸出打印分?jǐn)?shù)之間的許多復(fù)雜關(guān)系的一個(gè)黑盒系統(tǒng)。為了克服這個(gè)問題并實(shí)現(xiàn)搜索目標(biāo),，研究者基于貝葉斯優(yōu)化器使用過去的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來構(gòu)建通過高斯過程建模的黑盒系統(tǒng)的概率估計(jì),。模型的平均值和協(xié)方差被用來構(gòu)建一個(gè)采集函數(shù)，該函數(shù)被優(yōu)化以推薦下一個(gè)要測(cè)試的打印機(jī)設(shè)置,。這個(gè)推薦的打印機(jī)設(shè)置被定義為貝葉斯優(yōu)化器期望找到最佳打印分?jǐn)?shù)的概率最高的位置,。優(yōu)化器提供的實(shí)驗(yàn)建議在每次迭代中分批提供給實(shí)驗(yàn)者，以允許實(shí)驗(yàn)者一次性進(jìn)行多個(gè)實(shí)驗(yàn)并對(duì)其進(jìn)行評(píng)分,。

表1 貝葉斯優(yōu)化器的參數(shù)搜索空間

為評(píng)估打印效果,，研究者為擠出過程中的長絲形態(tài)和層堆疊上的孔結(jié)構(gòu)引入了評(píng)分系統(tǒng)，以定量評(píng)估可打印性,。如圖3A所示,，針尖處的生物墨水狀態(tài)將表現(xiàn)出三種明顯的變化，包括形成 i) 液滴,，ii) 連續(xù)細(xì)絲或 iii) 由于過度凝膠化而形成的不規(guī)則形狀,。噴嘴尖端懸掛的均勻細(xì)絲的評(píng)分為“0”，因此被認(rèn)為是 GelMA 和 GelMA/HAMA 混合物的可打印性的良好衡量標(biāo)準(zhǔn),。此外,，研究者定義了評(píng)價(jià)制造3D 結(jié)構(gòu)能力（形狀保真度）的指標(biāo)。具有清晰孔結(jié)構(gòu)的晶格與擠出細(xì)絲的性質(zhì)高度相關(guān),，擠出過程中的液滴形成將導(dǎo)致具有小圓孔的 3D 構(gòu)建體,，而過度凝膠化的生物墨水將產(chǎn)生具有不規(guī)則形狀孔的構(gòu)建體，如圖3B 所示,。因此,，處于適當(dāng)凝膠狀態(tài)的生物墨水將形成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)晶格包含不同的方形孔，形狀保真度得到提高,，得分為“0”,。

圖3 通過兩個(gè)基本標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估生物墨水的可印刷性：

從針尖擠出過程中的打印細(xì)絲形態(tài)和層堆疊上的孔結(jié)構(gòu)
A) 絲形態(tài)的示意圖和實(shí)時(shí)圖像；
B) 10×10 mm 晶格結(jié)構(gòu)層堆疊上孔隙結(jié)構(gòu)的示意圖和實(shí)時(shí)圖像

3.結(jié)果與討論
包括實(shí)驗(yàn)結(jié)果在內(nèi)的打印參數(shù)范圍的變化如圖 4和圖 5 所示,。通過計(jì)算長絲形成分?jǐn)?shù)和層堆疊分?jǐn)?shù)的兩個(gè)值獲得總打印分?jǐn)?shù),。“0”的總打印分?jǐn)?shù)證明了 GelMA 和 GelMA/HAMA 混合物的最佳打印條件（圖4和5中的黃點(diǎn)）,。研究者發(fā)現(xiàn)22°C,、20°C 和 18°C 的溫度下生物墨水分別實(shí)現(xiàn)了10%、7.5% 和 5% (w/v) GelMA 的理想細(xì)絲形成。而 25°C 的輕微升高的溫度可以實(shí)現(xiàn)所有三種GelMA/HAMA 濃度的細(xì)絲形態(tài)評(píng)分為“0”,。陰影區(qū)域表示每個(gè)打印參數(shù)的范圍,，黑色線段表示每個(gè)批次。在 6000 到 10,000 個(gè)可能的打印設(shè)置的空間中,，貝葉斯優(yōu)化算法能夠在 10%,、7.5% 和 5% (w/v) GelMA 的第19、4 和 47 次實(shí)驗(yàn)和10%,、7.5% 和 5% (w/v) GelMA/2% (w/v) HAMA混合墨水的第32,、25 和 32 次實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)最佳打印機(jī)設(shè)置。

圖4 結(jié)果為 5%,。7.5% & 10% (w/v) GelMA 實(shí)驗(yàn)

批次之間用黑色垂直線段,；
圓圈表示給定實(shí)驗(yàn)的分?jǐn)?shù)（紅色 = 打印效果更好）；
陰影區(qū)域是給定打印參數(shù)的范圍,；
黃點(diǎn)表示最佳打印

圖5 結(jié)果為 5%,。7.5% & 10% (w/v) GelMA：2% (w/v) HAMA 實(shí)驗(yàn)

批次之間的黑色垂直線段；
圓圈表示給定實(shí)驗(yàn)的分?jǐn)?shù)（紅色 = 打印效果更好）,；
陰影區(qū)域是給定打印參數(shù)的范圍,；
黃點(diǎn)表示最佳打印
結(jié)論
該研究展示了耦合機(jī)器學(xué)習(xí)以優(yōu)化GelMA 和 GelMA/HAMA 生物墨水?dāng)D出打印的可打印性的前景，以實(shí)現(xiàn)具有良好形狀保真度的可重復(fù) 3D 打印,。該研究結(jié)果展示了一種新穎的定量方法來優(yōu)化 GelMA 和 GelMA/HAMA 生物墨水的擠出可打印性,。這種貝葉斯優(yōu)化技術(shù)可以很容易地應(yīng)用于其他類型（生物）墨水系統(tǒng)的可打印性優(yōu)化，其中采用了基于擠出的模式,。此外,，很明顯，與繁瑣且耗時(shí)的傳統(tǒng)試錯(cuò)優(yōu)化相比,，該方法能夠成功地加速擠壓生物打印實(shí)驗(yàn)過程,。這項(xiàng)研究揭示了機(jī)器學(xué)習(xí)在這個(gè)快速發(fā)展的 3D 生物打印領(lǐng)域的廣闊的應(yīng)用前景。

參考文獻(xiàn)
Ruberu K , Senadeera M , Rana S , et al. Coupling machine learning with 3D bioprinting to fast track optimisation of extrusion printing[J]. Applied Materials Today, 2021, 22:100914.

https://doi.org/10.1016/j.apmt.2020.100914